随笔分类 -  算法入门

算法图解之广度优先算法
摘要：一、用途 广度优先算法是为了解决两样东西之间的最短距离，其中最短距离的含义很多，如： 编写国际跳棋AI，计算最少走多少步就可获胜 编写拼写检查器， 计算最少编辑多少个地方就可将错拼的单词改成正确的单词 根据你的人际关系网络找到关系最近的医生 二、图 图由节点和边组成，模拟一组链接。 三、广度优先搜索 阅读全文
posted @ 2019-03-06 23:14 梁少华 阅读(6013) 评论(1) 推荐(1)
算法图解之散列表
摘要：1. 散列函数 散列函数就是将输入映射到数字。它必须满足两个条件： 如下图所示： 散列函数可以准确的指出价格的存储位置，具体原因如下： 散列函数总是将同样的输入映射到相同的索引。也就是说apple永远在第四个格子上 散列函数将不同的输入映射到不同的索引。apple的索引为3，milk的索引为0 散列 阅读全文
posted @ 2019-03-03 13:24 梁少华 阅读(932) 评论(0) 推荐(0)
算法图解之快速排序
摘要：快速排序比选择排序要快得多，采用分而治之的思想，具体实现是用递归。 1. 基线条件 数组为空或只包含一个元素 2. 递归条件 将数组分解，直到满足基线条件 3. 工作原理 4. 代码实现 5. 合并排序和选择排序 这里要说一下合并排序，运行时间为O(n log n)。而快速排序在最糟糕的情况下的运行 阅读全文
posted @ 2019-02-28 14:07 梁少华 阅读(1428) 评论(0) 推荐(0)
算法图解之分而治之
摘要：谓“分而治之” 就是把一个复杂的算法问题按一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的解，把各部分的解组成整个问题的解。注意分而治之不是算法，而是一种解决问题的思路 工作原理 1) 找出简单的基线条件； (2) 确定如何缩小问题的规模，使其符合基线条件。 例子 假设 阅读全文
posted @ 2019-02-27 22:28 梁少华 阅读(965) 评论(0) 推荐(0)
算法图解之递归
摘要：递归就是不断调用自己，让解决方案更清晰，但是没有性能上的优势。使用情景参考Stack Overflow的一个答案：“如果使用循环，程序的性能可能更高；如果使用递归，程序可能更容易理解。如何选择要看什么对你来说更重要。” 基线条件和递归条件 每个递归函数都有两部分：基线条件 （base case）和递 阅读全文
posted @ 2019-02-26 13:38 梁少华 阅读(1370) 评论(0) 推荐(0)
算法图解之数组和链表
摘要：1. 数组（array） 数组在内存中的储存方式是连在一起的。 优点 由于数组中的所有元素是连在一起的，所以查找任何元素都很方便。需要注意是第一个元素是从0开始数，也就是如果你想读取第10个元素，只需要输入索引9就可以了。 缺点 数组在内存中是必须连在一起的，这就造成了一个问题。如果在内存给一个数组 阅读全文
posted @ 2019-02-24 22:40 梁少华 阅读(446) 评论(0) 推荐(0)
算法图解之大O表示法
摘要：什么是大O表示法 大O表示法可以告诉我们算法的快慢。 大O比较的是操作数，它指出了算法运行时间的增速。 O(n) 括号里的是操作数。 举例 画一个16个格子的网格，下面分别列举几种不同的画法，并用大O表示法表示 1. 一次画一个格子。O(n) 2. 折叠纸张，折叠四次就能出现16个格子。O(log 阅读全文
posted @ 2019-02-24 22:34 梁少华 阅读(3514) 评论(0) 推荐(1)
算法图解之二分查找
摘要：2分查找必须得是一个有序的元素列表。如果要找的元素在列表内，则返回该元素的位置。否则，返回null。 代码 阅读全文
posted @ 2019-02-24 22:31 梁少华 阅读(343) 评论(0) 推荐(0)