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摘要： Python（3.x 版本） 环境安装与配置 1、环境搭建 参考： Python3 环境搭建 | 菜鸟教程 (runoob.com) 2、Anaconda 参考： Anaconda 教程 | 菜鸟教程 (runoob.com) 此外，需要配置对应的环境变量：安装路径和Scripts路径 3、 PyC 阅读全文

摘要： 分组背包问题 一、典型题目 n 组 物品，每 组 有 有限 个物品，每 组 选 一 个。（ 因此称为分组背包问题——对应着每个组 最多 可以有0到1个选择） 第 i 种物品的体积为 \(V_i\)$ ，重量为 $$W_i$ 。 背包容量为 V 。 选物品装到背包，使得背包内的物品在总体积不超过C的前 阅读全文

摘要： 多重背包问题 一、典型题目 n种物品，每种有 有限 个。（ 因此称为多重背包问题——对应着每个物体 最多 可以有0到 \(S_i\) 个选择） 第 i 种物品的体积为 \(V_i\)$ ，重量为 $$W_i$ ，最多有 \(S_i\) 件。 背包容量为 V 。 选物品装到背包，使得背包内的物品在总体 阅读全文

摘要： 完全背包问题 一、典型题目 n种物品，每种有 无限 个。（ 因此称为完全背包问题——对应着每个物体可以有0到k个选择——因为有着背包容量的限制，因此不可能有装入无限个） 第 i 种物品的体积为 \(V_i\)$ ，重量为 $$W_i$ 。 背包容量为 V 。 选物品装到背包，使得背包内的物品在总体积 阅读全文

摘要： 0-1 背包问题 一、典型题目 n种物品，每种只有1个。（ 因此称为0-1背包问题——对应着每个物体 选与不选 的两种选择） 第 i 种物品的体积为 \(V_i\) ，重量为 \(W_i\) 。 背包容量为 V 。 选物品装到背包，使得背包内的物品在总体积不超过C的前提下重量尽量大。 二、暴力破解的 阅读全文

摘要： 二分查找 一、应用场景 ​ 一个很常见的情景：猜数——猜大了就小一点，猜小了就大一点。我们在这个例子中发现，不停的缩小范围，舍弃（更贴切的说法是“排除”）不必要的搜查范围，这样有利于我们去快速查找。 ​ 这种二分思想，我们也可应用到其他方面：比如开平方数之类——不停的从目标区间的两侧进行 “夹值”  阅读全文

摘要： 归并排序 一、核心思想 递归；分治；归并 二、实现思路 1、 相较于快速排序，归并排序将划分区间和排序两个操作在放在不同时间段上，也因此引出了归并的操作。 基于此思想———— 先分再排 顺便合并 ，应当首先使用递归来进行划分，划分标准直接从中间位置划分即可 2、 划分之后，对于单个区间之间可以从中心 阅读全文

摘要： 快速排序 一、核心思想 ​ 递归；二分（分治） 二、算法实现 1、 选标杆 x 定两边 左l右r 2、 设计算法来实现 <=x的在左边，>=x的在右边（前提 升序） 可采用“双指针”: ① 左边 i 右边 r (前提是 i<j 作为合法条件) ② 左右两边都开始寻找直到不满足划分条件时，“停下” ③ 阅读全文