随笔分类 - 算法与数据结构
摘要：昨天参加了2013年阿里巴巴实习生校园招聘的笔试。其中有一道题似曾相识，在快交卷的时候才隐约回想起这是一个数学问题。但具体怎么做的却想不起来了。为了避免再次遗忘，所以还是动手自己再写一写吧。题目参考：http://blog.csdn.net/hnmjiayou/article/details/8887127解法参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_75683c7f0100q4va.html代码参考：http://50vip.com/blog.php?i=223有一个淘宝卖家，他在全国有n个仓库，这n个仓库正好构成一个环形，如下图一所示，开始他所有仓库的货物数是不等
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摘要：一、“0-1背包”问题描述： 给定n中物品，物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为c.问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中的物品的总价值最大？ 形式化描述：给定c>0,wi>0,vi>0,1≤i≤n，要求找一个n元0-1向量（x1,x2,...,xn)，xi∈{0,1}，1≤i≤n，使得∑wixi≤c，而且∑vixi达到最大。因此0-1背包问题是一个特殊的整形规划问题： max∑vixi s.t ∑wixi≤c xi∈{0,1}，1≤i≤n二、动态规划求解（两种方法，顺...
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摘要：关于最大字段和，已有4中方法对其进行求解，现对其进行扩展，得到两个扩展的问题： 一、最大子矩阵问题 1、问题描述：给定一个m行n列的子矩阵A，试求出矩阵A的一个子矩阵，使其各元素之和为最大。 2、求解策略：对该问题，如果用穷举法求解，时间复杂度将为O(m2n2)，利用其为最大字段和问题的扩展，将其划归成最大字段和问题，然后再用最大字段和的最优方法进行求解，则可降低时间复杂到O(m2n) 。即先长度为m的维度上求出第i行到第j行每一个的元素和存储到一个n维的数组中，再对该数组进行最大字段和的动态规划法求解，求出结果。 3、程序如下所示：float maxSum2(float (*a)...
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摘要：一、对于最接近0的字段和求解1、最接近0就相当于字段和的绝对值最小，此时问题等价于求绝对值最下的字段和。针对此，可以设置一个绝对值结构体，结构如下：struct absVal { float value; //绝对值 bool flag; //标志位，true表示为非负数，否则为负数}; 这样，可以将最简单的扫描算法改写成如下：简单法求最接近0的字段和float maxSum_easy(int n, int* a, int& besti, int& bestj) //最简单的方法，复杂度为O(n^3){ int i = 0, j = 0, k = 0, sum =...
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摘要：求最大字段和的算法很好的讲解了算法设计技术。根据《编程珠玑》上的描述，简单实现各种不同的算法。如下：1、最简单的方法：对所有满足0≤i≤j<n的(i,j)整数进行迭代。对每个整数对，都计算x[i..j]的总和：简单方法int maxSum_easy(int n, int* a, int& besti, int& bestj) //最简单的方法，复杂度为O(n^3){ int maxSoFar = 0, i = 0, j = 0, k = 0, sum = 0; for (i = 0; i < n; ++i) for ( j = i; j < n; ++j) .
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摘要：时间限制: 1000ms 内存限制: 256MB描述Alice和Bob还有其他几位好朋友在一起玩传话游戏。这个游戏是这样进行的：首先，所有游戏者按顺序站成一排，Alice站第一位，Bob站最后一位。然后，Alice想一句话悄悄告诉第二位游戏者，第二位游戏者又悄悄地告诉第三位，第三位又告诉第四位……以此类推，直到倒数第二位告诉Bob。两位游戏者在传话中，不能让其他人听到，也不能使用肢体动作来解释。最后，Bob把他所听到的话告诉大家，Alice也把她原本所想的话告诉大家。由于传话过程中可能出现一些偏差，游戏者越多，Bob最后听到的话就与Alice所想的越不同。Bob听到的话往往会变成一些很搞笑的东
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摘要：希尔排序（Shell's Sort）又称缩小增量排序，类属于插入排序。考虑到直接插入排序得一下特点： （1）在待排序数基本有序情况下排序效率大大提高； (2)在n很小时，其排序效率也很高。 基于以上考虑，对直接插入排序进行改进，并得出希尔排序。其基本思想为：先将整个待排序记录序列分割成若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序时”，再对全体记录进行一次插入排序。 这里的子序列是通过一个增量得到的，每一次赋予不同的增量，则得到不同的子序列组（分别对子序列进行直接插入排序就称作一次希尔插入排序，注意，实际代码中并不是依次排好一个自序列之后再排下一个这样效...
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摘要：(radixsort）则是属于“分配式排序”（distribution sort），基数排序法又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的比较性排序法。基数排序(Radix sort)是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是
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摘要：计数排序是3大非比较排序（计数、基数及桶排序）之一，其基本原理是利用额外的存储空间（计数数组）对每个元素进行计数并将之存储到新的数组中（牺牲空间换时间）。此处的关键是计数数组的下标是原数据的元素值，即利用原数据的关键之进行索引（类似于hash表的索引）。其时间复杂度为Θ(n+k)，即Θ(n)。注意，此处的计数排序时稳定排序算法（这是为什么step3从后往前扫描的原因）。 主要有3个步骤： step1：记录待排序集合A中的每一个元素i具有的个数，存放到计数数组C[i]中 step2：在C的相应位置处确定不比该位置大的数据个数 step3：从大到小依次扫描原数据，将其存储到...
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摘要：参考算法导论、数据结构相关书籍，写得最小堆实现的源代码如下： 1 // 2 //--最小堆实例 3 // 4 5 #include <iostream> 6 #include <vector> 7 #include <string> 8 using namespace std; 9 10 template<typename Comparable> 11 class minHeap 12 { 13 public: 14 explicit minHeap(int capacity = 0);//显示构造函数，只能用于对象的构造而不能用于隐式转换 15
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摘要：#include<iostream>#include <cmath>#include<vector>using namespace std;template <class T>void max_heap(T* heap, int i) //heap[0]存储堆的大小{ int l=2*i; //l为左孩子的结点编号 int r=2*i+1; //r为右孩子的结点编号 int largest=i; int heap_size=heap[0]; T temp; if(l<=heap_size && heap[l]>heap
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摘要：参考算法导论，得出源程序如下：////动态规划法求最长公共子序列，参考算法导论15.4//#include<iostream>#include <vector>using namespace std;void lcs_length(const vector<char>& X, const vector<char>& Y, vector<vector<int> >& c, vector<vector<char> >& b) //X[1..m],Y[1..n],c[0..
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摘要：人工智能实验时写的代码： 1 //shudu.cpp 数独游戏 2 #include<iostream> 3 #include<iomanip> 4 #include<fstream> 5 #include<cstdlib>//c语言中为#include<stdlib.h> 6 usingnamespace std; 7 8 //定义数据结构 9 int shudu[9][9]={0}; 10 11 //初始化数据 12 void init() 13 { 14 int i=0,j=0; 15 ifstream fin("in
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