随笔分类 -  算法

【算法】贪心算法
摘要：一、算法理解 所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。也就是说在每一步中，选择目前最优的策略，而不考虑全局是不是最优的。 贪心算法的前提： 1、 原问题复杂度过高 2、 求全局最优解的数学模型难以建立 阅读全文
posted @ 2021-07-26 20:18 小拙 阅读(235) 评论(0) 推荐(0)
【算法】动态规划
摘要：一、算法理解 【基本概念】： 动态规划（dynamic programming），就是对原问题分解，分解成子问题，通过解决子问题从而解决原问题。动 态规划应用于 子问题重叠的情况（分而治之方法子问题独立不相交），即 不同子问题具有公共的子问题 。动态规 划通过对子子问题的求解然后保存求解结果，从而无 阅读全文
posted @ 2021-07-26 20:16 小拙 阅读(468) 评论(0) 推荐(0)
【算法】深度优先算法DFS
摘要：参考：https://blog.csdn.net/qq_38737992/article/details/95635940 一、算法理解 深度优先搜索算法（Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节 点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所 阅读全文
posted @ 2021-07-22 21:09 小拙 阅读(1342) 评论(0) 推荐(0)
【算法】广度优先算法BFS
摘要：一、算法理解 广度优先搜索算法（Breadth-First-Search，BFS），又称宽度优先搜索。作为最简便的图的搜索算法之一，是很多重要图算法的基本原型，如Dijkstra最短路径算法和Prime最小生成树算法。其核心思想是： 从初始节点开始，应 用产生式规则生成第一层节点，检查目标节点是否在 阅读全文
posted @ 2021-07-22 18:55 小拙 阅读(797) 评论(0) 推荐(0)
【算法】前缀和
摘要：一、算法理解 前缀和概念： 前缀和可以推导出两个变换公式： 两个变换公式： （1）nums[某一项] = 两个相邻前缀和之差：nums[x] = prefixSum[x] - prefixSum[x - 1] （2）从left 到 right的元素和等于 prefixSum[right+1] – p 阅读全文
posted @ 2021-07-22 18:51 小拙 阅读(121) 评论(0) 推荐(0)
【算法】差分
摘要：#一、算法理解 差分，是一种和前缀和相对的策略。 如果有一数列 a[1],a[2],.…a[n] 且令 b[i]=a[i]-a[i-1], b[1]=a[1] 那么就有： a[i] = b[1]+b[2]+.…+b[i] = a[1]+a[2]-a[1]+a[3]-a[2]+.…+a[i]-a[i- 阅读全文
posted @ 2021-07-22 18:28 小拙 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)
【算法】并查集
摘要：一、算法理解 并查集：给定一组元素，及其元素之间的关系，把存在直接、间接关系的元素组成一个集合。常用于解决如下类的问题： （1）存在几个集合？ （2）最大集合容积？ （3）判断A、B是否在一个集合内？ 样例场景【朋友圈】：一个班级有56名学生，存在直接好友关系（A、B是好友关系）、间接好友关系（A、 阅读全文
posted @ 2021-07-22 15:51 小拙 阅读(259) 评论(0) 推荐(0)
【算法】单调栈
摘要：1.【算法】单调栈 参考：https://blog.csdn.net/lucky52529/article/details/89155694 一、算法理解 单调栈是一种理解起来很容易，但是运用起来并不那么简单的数据结构。 单调栈，就是一个堆栈，里面的元素的按照大小在栈中满足一定的单调性。也就说是，就 阅读全文
posted @ 2021-07-21 10:40 小拙 阅读(2388) 评论(0) 推荐(1)
【算法】二分查找
摘要：一、算法理解 二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法，前提是数据结构必须先排好序，可以在数据规模的对数时间复杂度内完成查找。 二分查找要求线性表具有随机访问的特点（例如数组），也要求线性表能够根据中间元素的特点推测它两侧元素的性质，以达到缩减问题规模的效果。 阅读全文
posted @ 2021-06-23 14:32 小拙 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)
【算法】字典树
摘要：一、算法理解 参考：字典树(前缀树)_越看越喜欢啊-CSDN博客_字典树 字典树，叫前缀树可能更好理解。 Trie又被称为前缀树、字典树，所以当然是一棵树。 上面这棵Trie树包含的字符串集合是{in, inn, int, tea, ten, to}。每个节点的编号是我们为了描述方便加上去的。树中的 阅读全文
posted @ 2021-05-31 10:32 小拙 阅读(69) 评论(0) 推荐(0)
【算法】拓扑排序
摘要：一、算法理解 在图论中，拓扑排序（Topological Sorting）是一个 有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的 所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件： 每个顶点出现且只出现一次。 若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径，那么在序列中顶点 A 出 阅读全文
posted @ 2021-05-31 10:02 小拙 阅读(348) 评论(0) 推荐(0)
【算法】投票算法
摘要：##【适用场景】 给定一个无序数组，有n个元素，找出其中的一个多数元素，多数元素出现的次数大于⌊ n/2 ⌋，注意数组中也可能不存在多数元素。 注意：多数元素n>2，即投票的某个元素超过半数。 ##【算法思路理解】 采用的是 “支持票” 和 “反对票” 抵扣的思路。 1.A表示支持票，B表示反对票 阅读全文
posted @ 2021-05-29 16:19 小拙 阅读(574) 评论(0) 推荐(0)
【算法】分治的思路
摘要：一、算法理解 分治，字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。 如果想用分治，需要下面的几个条件： 1）该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； 2）该问题可 阅读全文
posted @ 2021-05-29 15:42 小拙 阅读(147) 评论(0) 推荐(0)
【算法】递归
摘要：一、算法理解 严格来说，递归不是一种算法，而是一种解题思路。 递归的核心思想：将大问题分解为小问题来求解，然后再将小问题分解为更小的问题。这样一层一层地分解，直到问题规模被分解得足够小，不用继续分解，可以直接计算结果为止。 二、适用场景 （1）求f(n) （2）可以做出f(n)与f(n-1)、f(n 阅读全文
posted @ 2021-05-23 10:41 小拙 阅读(212) 评论(0) 推荐(0)