04 2020 档案
摘要：关于指令集问题，这里做一个深度的总结，之前总是被各种“指令集结构”、“指令集设计”等名词混淆，所以单独拿出来这一块细分一下； 指令集结构的分类： 总的来说，指令集结构的类别主要由一个因素决定：以何种存储单元存储操作数； 根据堆栈存储操作数、累加器存储操作书、通用寄存器存储操作数，可以分为三种指令集结
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摘要：裸的弗洛伊德算法，题目中指定，再阐述一下思想； 弗洛伊德思想： 对于n个结点，如果该节点当其他任意两个结点i,j的中继，可以缩短i和j之间的距离，则进行更新； 采用三个循环更新，复杂度为O(n^3)； #include<iostream> #include<vector> #include<stri
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摘要：两种主流思想： 1.直接全部扫描棋盘，按四个方向逐个遍历，不仅麻烦而且很傻； 2.每落一个子，直接对该子进行四个方向判定，且判定的时可以一个方向左右加和； #include<iostream> #include<vector> #include<string> using namespace std
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摘要：之前总结过，大数问题，取模就是取商取余数； #include<iostream> #include<stdlib.h> #include<string> using namespace std; string devide(int& r, string s, int n) { string ss =
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摘要：模拟大致的分母相加减的问题； 利用最大公约数和最小公倍数可以解决； 对于不同分母，求最小公倍数； 加和化简之后，采用最大公约数进行分子分母同除计算； 最小公倍数和最大公约数相关的问题之前总结过； #include<iostream> #include<string> #include<vector>
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摘要：老生常谈的问题，留商取余； #include<iostream> #include<string> using namespace std; int n; string charge(int n) { string s=""; while (n != 0) { int r = n % 8; s =
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摘要：没啥难度，还是难以判断测试用例的问题，也就是k是否大于10，否则就会采用字符串进行判断； #include<iostream> #include<vector> #include<queue> #include<string> using namespace std; int n, k; struc
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摘要：实际是匹配子串问题，使用STL中的string::find()和string::erase()即可，自己还动手写了一遍自己的； #include<iostream> #include<stdio.h> #include<string> using namespace std; string s; s
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摘要：水题； #include<iostream> #include<vector> using namespace std; const int maxn = 100; int m, n, p; int m1[maxn][maxn], m2[maxn][maxn],m3[maxn][maxn]; int
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摘要：统计每个字符子串得重复字符个数，直接利用数学问题输出坐标就可以； #include<iostream> #include<string> #include<vector> using namespace std; string s; int n; struct point { int index =
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摘要：对一个非方阵矩阵转置； 注意转置后列变成行，行变成列； #include<iostream> #include<stdlib.h> using namespace std; const int maxn = 500; int a[maxn][maxn]; int m, n; int main() {
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摘要：题目：一个文件中的一串数字，用逗号分割，位23.34,4242.42,343.......，要求读出并排序； 之前总结过，还是要多看看注意一下； https://www.cnblogs.com/songlinxuan/p/12370059.html 代码： #include<iostream> #i
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摘要：问题：座位排序，对于7个人A，B，、、、G，输入7行，每一行比如 A B 6，G C -2这种表示A在B前面6排，G在C前面-2排（在C后面2排），求出这7个人从前到后顺序，最前面的是第一排，输出结果 目前没看出这个要用什么数据结构在做，个人觉得直接设定一个基准坐标，循环计算各个点的数轴位置即可；
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摘要：基本思想： 典型的平面最短举例点对得问题，专题总结过； 关键点： 无； #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; struct point { double x; double y; };
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摘要：最简单的思想是直接进行遍历，也就是n*(n-1)的复杂度； 如果采用分治的思想会简单很多； 看了好几篇Blog，发现都不怎么讲人话，其实本质上是通过一维分治推出来的； 对于一维情况下： 对于一维数轴下找最近两点，可以按照坐标点进行分治； 直接递归二分区域，使得细分为左右各有一个点或者两个点的区域；
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摘要：坑挺多的，没有现成的测试用例，不知道包含不包含JS，或者特殊标签的问题； 所以一切按照规格HTML来进行； 例如百度的简单网页：https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_935486
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摘要：有些题目在定义函数的时候采用的是char指针或者字符串传参，自己习惯STL的string，不太熟悉。所以这里对C语言中的Char数组做个总结； 关于Char字符串的初步概述： 相当于Int数组，只不过是char类型的。 但是需要注意的是Char数组在定义的时候一定要注意，结尾的'\0'是占一个位置的
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摘要：以前一直以为闰年366天，只要被4整除就是闰年，实际不然； 1.天数问题： 闰年：366天； 平年：365天； 简记：平年胸平，365天，比较小； 2.如何判断： 闰年：两种情况； 1）四百的整数倍； 2）4的倍数，但不是一百的倍数，典型的如2100年，是平年而不是闰年； 平年：剩下的就是平年； 简
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摘要：基本思想： 第一次见到01背包中的最小值背包问题，即相同容量下装满所能有的最小值，如果没法装满，则dp[m]=MAX； 具体思想和最大值01背包思想有出入； 最大值背包思想是从0开始，并且从后向前更新； 而最小值背包思想dp[0]作为边界，剩下初始化为最大值，遍历更新方式和最大值背包问题方式相同；
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摘要：基本思想： 总结过； 关键点： 无； #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; const int maxn = 10000; int c, n; int dp[maxn]; int w[
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摘要：基本思想： 还是要注意索引问题； 关键点： 无； #include<iostream> #include<string> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; vector<vector<int>> dp; int mai
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摘要：基本思想： 总结过，不赘述； 关键点： 无； #include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; const int maxn = 110; int dp[maxn
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摘要：基本思想： 思想已经领悟，但是卡在了一个最后的寻找方法上，卡了1个用例； 最后寻找的应该是中间节点，而不是遍历，找后续的最长序列。否则会遇到这种问题： 1 2 3 3 2 1； 使用找中间节点则是3是中间节点，总和为5，序列为1，2，3，2，1； 而如果用自己最初的思想，则是总和为6，序列为1，2，
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摘要：基本思想： 无； 关键点： 无； #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; const int maxn = 10100; int n; int d[maxn]; int dp[maxn]
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摘要：基本思想： 打表、递归、dp都可以； 关键点： 无； #include<iostream> using namespace std; const int maxn = 25; int n; int dp[maxn]; int main() { while (cin >> n) { dp[1] = 1
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摘要：基本思想： 隐藏下的最大连续数和的问题，不容易看出来，从矩阵的性质中才可能看出来。 自己最初是想用二维DP来标识0-x,0-y的矩阵，但是发现不能表示非0起点的最大矩阵和； 一些大佬的思想是通过多行合并来计算，例如1-3行合并，则是找3*n的最大子矩阵，可以通过一次最长连续和求解，这个第一次见； 关
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摘要：基本思想： 无； 关键点： 无； #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; const int maxn = 1000100; ll dp[maxn]; ll d[maxn];
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摘要：基本思想： 只需要缕清关系即可； 对于第i个楼梯，可以得知有两种情况： 1.i-1 和 i两部跨； 2.i一步跨； 所以有： dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]； dp初始化的时候直接初始化dp[0],dp[1]即可； 关键点：无； #include<iostream> #include<a
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摘要：基本思想： 最长不下降子序列的改良版； 只需要更改状态转移方程即可，dp数组内存储的是最大子序列和； dp[i] = max(dp[i], dp[j] + num[j]) 状态转移方程如上所示，且j的取值范围为0~i-1； 关键点： 无； #include<iostream> #include<st
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