随笔分类 - C++算法
摘要：对于一组数据排序 算法使用环境不一样，需要选更优的算法 1、是否包含大量重复元素？ -->三路快速排序，否则普通快速排序 2、是否近乎有序？-->插入排序 3、是否取值范围有限？-->计数排序（利用数组下标来确定元素的正确位置。） 4、是否需要稳定排序？-->归并排序，否则快排 5、是否使用链表存储
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摘要：处理含有负权环的图 #include <iostream> #include <vector> #include <stack> #include "Edge.h" #include "IndexMinHeap.h" using namespace std; template<typename Gr
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摘要：前提不能有负权边，同样借助最小索引堆实现 #include <iostream> #include <vector> #include <stack> #include "Edge.h" #include "IndexMinHeap.h" using namespace std; template<
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摘要：先排序，挑最小权值，并利用并查集判断不能形成环 #include <iostream> #include <vector> #include "MinHeap.h" #include "UnionFind5.h" #include "Edge.h" using namespace std; temp
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摘要：利用最小索引堆优化prim #include <iostream> #include <vector> #include <cassert> #include "Edge.h" #include "IndexMinHeap.h" using namespace std; template<typen
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摘要：#include "MinHeap.h" using namespace std; template<typename Graph,typename Weight> class LazyPrimMST { private: Graph &G; MinHeap<Edge<Weight>> pq;//最
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摘要：稠密图 #ifndef DENSEGRAPH_H #define DENSEGRAPH_H #include <iostream> #include <vector> #include <cassert> #include "Edge.h" using namespace std; //稠密图 --
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摘要：#include <cassert> #include <vector> template<typename Graph> class ShortestPath { private: Graph &G; int s; //某一个点 bool* visited; int* from;//路径 int
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摘要：#include <cassert> #include <vector> template<typename Graph> class Path { private: Graph &G; int s; //某一个点 bool* visited; int* from;//路径 void dfs(int
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摘要：#ifndef COMPONENT_H #define COMPONENT_H #include <iostream> #include <cassert> using namespace std; //图的深度优先遍历 template<typename Graph> class Componen
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摘要：稀疏图 #ifndef SPARSEGRAPH_H #define SPARSEGRAPH_H #include <iostream> #include <vector> #include <cassert> using namespace std; //稀疏图图 -- 邻接表 class Spar
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摘要：查询两个节点是否连接，把两个节点相连，并查集 #ifndef UNIONFIND_UNIONFIND5_H #define UNIONFIND_UNIONFIN5_H #include <iostream> #include <cassert> using namespace std; namesp
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摘要：二分搜索树结构性质，比根节点大的放到右子树，小的放到左子树，相等的去替换，依次递归，时间复杂度O^log(n)级别 当数据为有序时，时间复杂度会退化成O^n 为避免有序数据的出现 -->平衡二叉树：红黑树 template<typename Key,typename Value> class BST
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摘要：非递归方法 //二分查找法，在有序的数组中，查找target //如果找到了target,返回相应的索引index template<typename T> int binarySearch(T arr[],int n,T target){ int l=0,r=n-1; while (l<=r) {
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摘要：堆用在动态数据排序中非常合适 以1索引为开始节点，parent(i) = i /2,left_child (i) =2*i ; right_child(i) = 2*i +1; 最后一个非叶子节点的索引count/2 以0索引为开始节点，parent(i) = (i-1)/2, left_child
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摘要：快速排序算法思想： 快速排序是冒泡排序的改进算法。它也是通过不断比较和移动交换来实现排序的，只不过它的实现增大了记录的比较和移动的距离，将关键字较大的元素从前面直接放到后面，关键字较小的元素直接从后面放到前面，从而减小了比较次数和交换次数。 对于近乎有序的数组，可采用起始值为数组中随机数字，否则会退
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摘要：算法思想：首先把一个数组中的元素，按照某一方法，先拆分了之后，按照一定的顺序各自排列，然后再归并到一起，使得归并后依然是有一定顺序的 。 算法可自顶向下拆分数组也可以自底向上拆分数组合并 自底向上的归并排序有对索引依赖少的优势，对于链表来说比较适合 //自底向上的归并排序 template<type
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摘要：算法思想：类似扑克牌的排序，先固定第0个元素，从第 1 个元素开始向前两两比较大小，然后交换位置 由于插入排序swap会导致性能下降，所以用赋值操作来代替交换达到优化的目的 性能优化思路：先固定第0个元素，从第1个元素开始，先把第1个元素复制一份保存起来，看一下此元素是否应该放在当前的位置（需要大小
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摘要：选择排序思想： 从数组中找出第一名位置，在整体中找到最小的元素，然后与第一名交换位置，接下来在剩下的元素中，找到最小的元素，与第二名交换位置，以此类推 时间复杂度为O^n2 #include <iostream> using namespace std; template<typename T> /
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