二十二、动态规划
摘要：动态规划（dynamic programming）与分治方法类似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。分治方法将问题划分为互不相交的子问题，递归的求解子问题，再将它们的解组合起来，求出原问题的解。与之相反，动态规划应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子子问题（子问题的求解是递归进行的，将
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posted @ 2015-12-10 21:38
随笔分类 - 算法java实现
二十一、所有结点对最短路径问题（弗洛伊德算法）
摘要：弗洛伊德算法介绍 和Dijkstra算法一样，弗洛伊德(Floyd)算法也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。 基本思想 通过Floyd计算图G=(V,E)中各个顶点的最短路径时，需要引入一
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posted @ 2015-12-08 17:25
二十、单源最短路径（迪杰斯特拉算法）
摘要：迪杰斯特拉算法介绍 单源最短路径：源结点s到其它每个结点v的最短路径。 最短路径不一定是唯一的，最短路径树也不一定是唯一的。 普利姆算法与迪杰斯特拉算法区别：普利姆算法中的lowcost[]记录剩下顶点到最小生成树的最短距离。迪杰斯特拉算法中的dist[]记录剩下顶点到源顶点s的最短距离 迪杰斯特拉
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posted @ 2015-12-08 14:19
十九、最小生成树（普里姆算法）
摘要：普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法，是用来求加权连通图的最小生成树的算法。 基本思想 对于图G而言，V是所有顶点的集合；现在，设置两个新的集合U和T，其中U用于存放G的最小生成树中的顶点，T存放G的最小生成树中的边。 从所有uЄU，vЄ(V-U) (V-U表示出去U的所有顶点)的边中选取权值最小
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posted @ 2015-12-07 22:11
十八、最小生成树（克鲁斯卡尔算法）
摘要：最小生成树 在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边，构成一棵极小连通子图，并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小，则称其为连通网的最小生成树。 例如，对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树。 克鲁斯卡尔算法介绍 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求加权连通图的最小生成
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posted @ 2015-12-07 11:40
十七、拓扑排序
摘要：拓扑排序介绍 拓扑排序(Topological Order)是指，将一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)进行排序进而得到一个有序的线性序列。 这样说，可能理解起来比较抽象。下面通过简单的例子进行说明！ 例如，一个项目包括A、B、C、D四个子部分来完成，并且A依赖于
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posted @ 2015-12-07 11:34
十六、图的遍历（深度，广度）
摘要：1. 深度优先搜索介绍 图的深度优先搜索(Depth First Search)，和树的先序遍历比较类似。 它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图，直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到。 若此
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posted @ 2015-12-05 12:58
十五、图的理论基础
摘要：图的基本概念 1. 图的定义 定义：图(graph)是由一些点(vertex)和这些点之间的连线(edge)所组成的；其中，点通常被成为"顶点(vertex)"，而点与点之间的连线则被成为"边或弧"(edege)。通常记为，G=(V,E)。 2. 图的种类 根据边是否有方向，将图可以划分为：无向图和
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posted @ 2015-12-04 17:08
十四、堆
摘要：优先级队列是一个抽象数据类型（ADT），它提供了删除最大(或最小)关键字值的数据项的方法，插入数据项的方法，有时还有一些其他操作的方法。配合不同的ADT,优先级队列可以用不同的内部结构来实现。优先级队列可以用有序数组来实现，但是这种作法的问题是，尽管删除最大数据项的时间复杂度为O(1),但是插入还是
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posted @ 2015-12-03 16:54
十三、哈希表
摘要：哈希表是一种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作，不论哈希表中有多少数据，插入和删除只需要接近常量的时间，即O(1)的时间级。 哈希表的缺点：它是基于数组的，数组创建后难于扩展。某些哈希表被基本填满时，性能下降得非常严重，所以程序员必须要清楚表中将要存储多少数据（或者准备好定期地把数据转移到
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posted @ 2015-12-02 14:29
十二、234树
摘要：在二叉树中，每个节点有一个数据项，最多有两个子节点。如果允许每个节点可以有更多的数据项和更多的子节点，就是多叉树。2-3-4树就是多叉树，它的每个节点最多有四个子节点和三个数据项。 2-3-4树和红黑树一样是平衡树。它的效率比红黑树稍差，但编程容易。通过2-3-4树可以更容易地理解B-树。 B-树是
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posted @ 2015-11-29 23:20
十一、红黑树
摘要：普通的二叉搜索树作为数据存储工具有重要的优势:可以快速地找到一个给定关键字的数据项，并且可以快速地插入和删除数据项。其他的数据存储结构，例如数组、有序数组以及链表，执行这些操作却很慢。因此，二叉搜索树似乎是理想的数据存储结构。 如果树中插入的是随机数据，则执行效果很好。但是，如果插入的是有序的数据或
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posted @ 2015-11-27 16:07
十、哈夫曼编码
摘要：计算机里每个字符在没有压缩的文本文件中由一个字节（如常见的ASCII码）或两个字节(如Unicode)表示。这些方案中，每个字符需要相同的位数。有很多的数据压缩的方法。对文本来说，最常用的方法是减少表示最常用字符的位数量。但有个规则：每个代码都不能是其他代码的前缀。使用哈夫曼编码可以满足条件。 创建
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posted @ 2015-11-27 13:47
九、二叉树
摘要：树通常结合了另外两种数据结构的优点：一种是有序数组，另一种是链表。在树中查找数据项的速度和在有序数组中查找一样快，并且插入数据项和删除数据项的速度也和链表一样。 1、二叉搜索树：一个节点的左子节点的关键字值小于这个节点，右子节点的关键字值大于或等于这个父节点。
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posted @ 2015-11-25 21:17
八、高级排序
摘要：冒泡排序，选择排序，插入排序容易实现，但速度比较慢。归并排序速度比简单排序要快，但需要的空间是原始数组空间的两倍。 1、希尔排序 希尔排序是基于插入排序的。插入排序带来的问题，假设一个很小的数据项在很靠近右端的位置上，这里本来应该是值比较大的数据项躲在的位置。把这个小数据项移动到在左边的正确位置上，
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posted @ 2015-11-24 20:25
七、递归
摘要：1、三角数字 2、全排列 doAnagram(10):对于10个字符串的数组，选择第一个字符后，对后面的9个字符doAnagram(9),数组中字符再左移一个单位，再对后面的9个字符doAnagram(9)。也就是doAnagram(10)分为10个doAnagram(9),1个doAnagram(
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posted @ 2015-11-24 10:36
六、链表
摘要：1、链表的增删查 2、双端队列 链表有两个指针first和last，一个指向头节点，一个指向尾节点。 3、有序链表 4、使用有序链表对数组排序 5、双向双端链表 6、迭代器
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posted @ 2015-11-21 12:37
五、优先级队列
摘要：1、优先级队列（数组实现） 优先级队列是比栈和队列更专用的数据结构，优先级队列中数据项的值有序，优先级队列有一个队头和一个队尾，并且也是从队列头移除数据项。不过在优先级队列中，数据项按关键字的值有序，这样关键字最小数据项（或者在某些实现中是关键字最大的数据项）总在队头。数据项插入的时候会按照顺序插入
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posted @ 2015-11-20 12:06
三、栈
摘要：1、字符串的反转 2、括号匹配 3、算式中缀转后缀 input为中缀表达式，output为后缀表达式 栈中会保存+-*/(，栈底优先级低，栈顶优先级高（不包括括号），在括号内栈底优先级低，栈顶优先级高 遍历input，取某个值i。 i为数字时，直接添加到ouput中。 i为'('时，直接将i pus
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posted @ 2015-11-20 10:25
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