随笔分类 - 7_录播课
摘要：算法与数据结构 4.7、最大子段和-动态规划 一、总结 一句话总结： a、最大子段和有对应的动态规划的解法，找到题目的规律， b、根据规律设置状态f[i]表示以第i个元素结尾的子序列的最大值， c、那么状态转移方程为f[i]=max(f[i-1]+a[i],a[i]) (2<=i<=n) #incl
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摘要：算法与数据结构 4.6、最大子段和-贪心优化 一、总结 一句话总结： 1、时间方面优化：循环可以合并（循环方向一致，循环最大值也是，并且两个循环之间没有什么逻辑操作代码） 2、空间方面优化：代码中只用到了a[i]，所以a[]数组可以用一个变量来代替 #include <iostream> #incl
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摘要：算法与数据结构 4.5、最大子段和-贪心解法 一、总结 一句话总结： 贪心求解最大连续子序列的和，其实贪心得到的局部最优解是所有以a[i]结尾的子序列和最大的s[i]，在s[i]中找最大的就是全局最优解，时间复杂度为O(n) 算法步骤： 1、找到以a[i-1]结尾的连续非空子序列中和最大s[i-1]
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摘要：算法注意 1、取用数据之前一定要保证数据存在 一、总结 一句话总结： 动态规划中，f[j]=f[j] + f[j-w[i]]结构，肯定要保证j-w[i]>=0，也就是取数据之前，一定要保证数据是存在的 1、算法里面常常描述的状态是什么意思？ |||-being （比如初始状态、中间状态、结束状态）
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摘要：算法与数据结构 4.4、最大子段和-分治优化原理 一、总结 一句话总结： 在本题中，分治能够优化枚举的原理就是分治策略创造了信息（比如本题第二种情况子序列一定包含mid），让我们可以拿这个信息将枚举从O(n^2)的算法优化到了O(n) 1 //下面代码是没用好分治创造的信息的分治法代码，只能过两个点
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摘要：算法与数据结构 4.2、最大子段和-枚举优化 一、总结 一句话总结： 对最大子段和的枚举优化，就是通过预处理来减少重复的计算 /* 枚举优化 可以把求和的那层循环去掉，我们可以对数据做预处理 用s[i]表示第一个数到第i个数这个序列的和 那么求s[i-j]（第i个数到第j个数这个序列的和）的时候，
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摘要：算法与数据结构 4.1、最大子段和-枚举解法 一、总结 一句话总结： 枚举解法就是按照题目要求，枚举出子段，对子段进行求和，求出里面和最大的即可，思路简单，但是效率不高 枚举变量：每一段的起点、终点 枚举范围：起点：1-n，终点：起点-n 枚举判断条件： 求和得到每一段的和，在这些和里面选出最大的
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摘要：算法与数据结构 3、砝码称重 一、总结 一句话总结： 砝码称重有基本的枚举解法，也有对应的01背包和多重背包的解法，对背包我们可以进行空间优化，对这题也可以进行bitset优化 /* C++的 bitset 在 bitset 头文件中，它是一种类似数组的结构， 它的每一个元素只能是０或１，每个元素仅
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摘要：C++疑难 1、bitset 用法 一、总结 一句话总结： C++的 bitset 在 bitset 头文件中，它是一种类似数组的结构，它的每一个元素只能是０或１，每个元素仅用１bit空间 二、C++ bitset 用法 博客对应课程的视频位置：1、bitset 用法https://www.fanr
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摘要：算法与数据结构 2、枚举 一、总结 一句话总结： 枚举法又称穷举法，它是根据题意，枚举所有可能状态，并用问题给定的条件来约束状态，检验哪些是需要的，哪些是不需要的。 1、枚举法的代码结构？ 循环+判断语句，枚举几个变量就循环几次 设ai1—状态元素ai的最小值；aik—状态元素ai的最大值(1≤i≤
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摘要：VSCode使用 3、VSCode如何调试C++代码 一、总结 一句话总结： a、终端->配置任务，生成task.json（负责调试） b、运行->启动调试，会生成launch.json（负责配置生成可执行文件），即可调试 1、VSCode调试C++代码的前置条件是什么？ VSCode要调试C++代
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摘要：VSCode使用 1、VSCode如何运行C++代码 一、总结 一句话总结： 1、给vscode装上C/C++扩展，方便敲c++的代码 2、在电脑上装上C++的编译器g++和调试器gdb，并且将编译器和调试器添加的系统环境变量 1、如何理解VSCode可以敲各种编程代码？ a、VSCode可以理解为
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摘要：VSCode使用 2、VSCode解决乱码问题 一、总结 一句话总结： 直接将win10系统里的字符集改成utf-8即可 在windows机器里面，vscode的显示终端借助的是windows机器里的终端，显示乱码的原因一般都是字符集编码不匹配，所以将终端的编码改成utf-8就可以解决编码问题，方法
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摘要：算法与数据结构 1、课程介绍 一、总结 一句话总结： 算法学习的过程中，要深刻理解算法的思路，也要可以很轻松的将算法思路实现为代码。要多练多刷题。 二、知识结构 博客对应课程的视频位置：1、课程介绍https://www.fanrenyi.com/video/27/248 1）、算法 1、枚举2、递
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摘要：算法疑难(js实现) 11、字典树 一、总结 一句话总结： 本题字典树的的操作就是1、把单词插入到字典树里面去和2、在字典树中查找单词，都是递归，分析好思路，代码很好敲 function TrieNode(val){ this.val=val; this.children=[]; this.coun
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摘要：算法疑难(js实现) 10、二叉树的广度优先遍历 一、总结 一句话总结： 广度优先遍历就用队列来做，用队列的算法模板，弄清楚算法步骤，敲起来也比较简单 算法： 队列 队列解决问题的算法模板 while(队列不为空){ 1、将队列队首的元素出队（树的根节点或者子树的根节点） 2、把和出队元素相关的元素
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摘要：算法疑难(js实现) 9、二叉树的深度优先遍历 一、总结 一句话总结： 1、先序遍历：（根左右） 2、中序遍历：（左根右） 3、后序遍历：（左右根） 1 1、 2 先序遍历：（根左右） 3 a、访问根节点（得到节点的值） 4 b、递归的访问左子树 5 c、递归的访问右子树 6 7 2、 8 中序遍历
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摘要：算法疑难(js实现) 8、二叉树的创建（先序遍历） 一、总结 一句话总结： 先序遍历结果创建二叉树，只需要把先序遍历算法步骤中的访问改成创建 就是 根据先序遍历结果创建二叉树的算法，具体先创建根节点，再递归的创建左子树，再递归的创建右子树 2、算法步骤（根据一个树的先序遍历的结果，创建二叉树） （1
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摘要：算法疑难(js实现) 7、二叉树的创建（层次遍历） 一、总结 一句话总结： 层次遍历的问题一般用队列解决 function TreeNode(val){ this.val=val; this.left=null; this.right=null; } //根据二叉树的层次遍历的序列结果，创建二叉树
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摘要：算法疑难(js实现) 6、反转链表 一、总结 一句话总结： 1、遍历链表，把链表里面的每个节点的值都拿下来，存在数组里面 2、再次遍历链表，将数组里面的值倒序的赋值给每一个节点的val域就实现了链表的反转 //反转链表 function reverseList(head){ //1、遍历链表，把链表
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