本期案例是一个C++ 项目，同时也是经典小游戏——贪吃蛇的升级版。（该项目由Github用户stevennl贡献，英文原版可访问Github网站：https://github.com/stevennl/Snake） Snake：贪吃蛇游戏 AI 版，该项目着重于AI算法，通过算法实现让小蛇通过吃豆，最后身体填满整个地图而结束，所以它不应该只是局限于固定的模式（例如我们游戏中常见的条形）。 Demo AI算法基于Hamiltonian循环，速度较慢但更容易成功。 AI算法基于图片搜索，速度更快但更难成功。 步
树的直径是树中任意两个节点之间最长路径的长度。在本文中，我们将深入讨论树的直径问题以及如何通过深度优先搜索（DFS）算法来解决。我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。
A school bought the first computer some time ago(so this computer's id is 1). During the recent years the school bought N-1 new computers. Each new computer was connected to one of settled earlier. Managers of school are anxious about slow functioning of the net and want to know the maximum distance Si for which i-th computer needs to send signal (i.e. length of cable to the most distant computer). You need to provide this information.
关键路径与无环加权有向图的最长路径 现在考虑一个这样的问题：你今天事情比较多，要洗衣服、做作业还要烧水洗澡，之后出去找朋友玩。假设洗衣服要20分钟，烧水要30分钟，做作业的话你把朋友做好的带回来抄，只需要10分钟。你想能早些去找朋友，但在那之前又必须将那些事做完，你要怎么安排呢？很容易想到，这三者同时进行：打好水开始烧水，衣服扔进洗衣机，回书桌抄作业…20分钟后作业写完了，衣服也洗好了，水还有10分钟水才烧开，利用这时间把洗好的衣服晾晒好，差不多水也烧开了，好了最后去洗澡。简直一气呵成，这是我们能花费的
我们在《深入浅出理解动态规划（一） | 交叠子问题》中讨论过，使用动态规划能解决的问题具有下面两个主要的性质：
每个节点或是红色，或是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点（NIL或空节点）是黑色。 如果一个节点是红色的，则它的子节点都是黑色的。 从任一节点到其每个叶子的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点。 现在，我们假设从节点 x 到其任一后代叶节点的最长简单路径长度为 L，最短简单路径长度为 S。由于红黑树的性质 5，最长路径和最短路径上的黑色节点数量是一样的，我们设这个数量为 B。
•一、邻接表数据样例•二、使用FOREACH •2.1 创建数据 •2.2 输出统计值•三、使用CALL{}【并补充第四节对邻接表进行路径分析】
动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题，这里子问题可也以叫做状态；以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题，并且小问题具有最优子结构 最优子结构：问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成，这些子问题可以独立求解 关于最优子结构 我们来看2个示例 1、求无权有向图中q-t的最短路径 如果q-t间的最短路径经过了点w 那么我们可以证明 q-w w-t也均是最短路径 所以无
最短路的求法，有很多，Floyd、Dijkstra、Bellma-Ford，但是我们来思考一下最长路，SPFA和Floyd必然可以跑最长路，一个是DP，一个是基于更新的更新，所以由于这两种特性，决定了他们能够跑最长路，但是最不会被卡的Dijkstra在这里就显得蹩脚了。 为什么？我们来看一下这种情况：
输入一棵二叉树，求该树的深度。从根结点到叶结点依次经过的结点（含根、叶结点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。
题目描述 设G为有n个顶点的有向无环图，G中各顶点的编号为1到n，且当为G中的一条边时有i < j。设w（i，j）为边的长度，请设计算法，计算图G中<1，n>间的最长路径。
二叉树的 直径 是指树中任意两个节点之间最长路径的长度 。这条路径可能经过也可能不经过根节点 root 。
优先级限制下的并行任务调度：给定一组需要完成的任务和每个任务所需要的时间，以及一组关于任务完成的先后次序的优先级限制。在满足条件的前提下应该如何在若干相同的处理器上安排任务并在最短的时间内完成任务？ “关键路径”算法可以在线性时间内解决此问题。这个问题与无环加权有向图的最长路径问题是等价的。 为了设计求关键路径的动态规划算法，现在定义三个术语： 事件i可能最早发生的时间earliest(i): 是指从开始结点s到结点i的最长路径的长度。 事件i允许的最迟发生时间latest(i): 是值不影响效益的条件下，
之前的几篇文章当中一直在聊背包问题，不知道大家有没有觉得有些腻味了。虽然经典的文章当中背包一共有九讲，但除了竞赛选手，我们能理解到单调优化就已经非常出色了。像是带有依赖的背包问题，和混合背包问题，有些剑走偏锋，所以这里不多做分享。如果大家感兴趣可以自行百度背包九讲查看，今天我们来看一个有趣的问题，通过这个有趣的问题，我们来了解一下在树形结构当中做动态规划的方法。
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题目描述 设G为有n个顶点的有向无环图，G中各顶点的编号为1到n，且当为G中的一条边时有i < j。设w（i，j）为边的长度，请设计算法，计算图G中<1，n>间的最长路径。 输入输出格式 输入格式： 输入文件longest.in的第一行有两个整数n和m,表示有n个顶点和m条边，接下来m行中每行输入3个整数a，b，v（表示从a点到b点有条边，边的长度为v）。 输出格式： 输出文件longest.out，一个整数，即1到n之间的最长路径.如果1到n之间没连通，输出-1。 输入输出样例 输入样例#1： 2
这道题目的题意就纠结了很久，刚开始没有读懂，用Kruskal给过了，后来查解题报告可以用Dijkstra，于是就打算用这个算法写一写，松弛那里一直不知道怎么下手，后来搜了无数份解题报告还是看不懂松弛那里怎么实现的，最后和wjx讨论后才理清了思路，原来一直纠结错了地方，虽然算法用对了但是松弛那里却还紧握着最短路径 分析：首先, a frog's jump range obviously must be at least as long as the longest jump occuring in the s
物理学而言，重心是指地球对物体中每一微小部分引力的合力作用点，物体受力最集中的那一个点。数学上的重心是指三角形的三条中线的交点。
题目描述请参考博客http://blog.csdn.net/sinat_30186009/article/details/52356053，在此表示感谢。
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设 G 为有 n 个顶点的带权有向无环图，G 中各顶点的编号为 1 到 n，请设计算法，计算图 G 中 \lt1,n\gt 间的最 长路径。
以上就是Linux基础入门的主要内容。这些内容能够帮助你建立起对Linux系统的基本理解，并掌握基本的操作技能。
听到 动态规划 这个响亮的大名你可能已经望而却步，那是因为这个响亮的名字真的真的很具有迷惑性，不像递归、回溯和贪心等等算法一样，其文即其意，而动态规划则不同，很容易望文生义，真可谓害人不浅，今天我就带大家一起扒一扒 动态规划 的裤子。
windows10环境 server { listen 8082; server_name localhost; location / { root F:/x1/x2\x3;// 斜杠反斜杠都可以,x3后面可以不用加斜杠 index index.html index.htm; } ...... NGINX location 匹配规则 举例： location /
给定一个严格递增的正整数数组形成序列.找到A中最长的斐波拉契式子序列的长度.如果一个不存在,返回0.比如,子序列是从原序列A中派生出来的.它从A中删除任意数量的元素.而不改变其元素的顺序.例如[3,5,8]是[3,4,5,6,7,8]的子序列.
公众号内回复: NOIP2017S, 即可获取下载链接，直接打印电子版让孩子做即可，文件包含
1. 深入认识递归 (1) 递归执行过程 例子：求N!。 这是一个简单的"累乘"问题，用递归算法也能解决。 n! = n * (n - 1)! n > 1 0! = 1, 1! = 1 n = 0,1 因此，递归算法如下：
一 题目： 二 思路： 分析下，二叉树的最长路径某个结点的左孩子最大深度加右孩子的最大深度 我们只需要找出每一个节点的 左子树最大深度 + 右子树最大深度 的值，然后不断更新全局变量max 就行了 三 代码： class Solution { int max; public int diameterOfBinaryTree(TreeNode root) { //分析下，二叉树的最长路径某个结点的左孩子最大深度加右孩子的最大深度 max=0;
前段时间，写了面试必备的一系列文章，反应还不错。有一些读者反馈说，能不能整理一些面试常见的算法。前段时间，我恰好总结了 LeetCode 常见的面试算法题目。
↑点击上面"算法半岛" 关注"算法半岛"第一时间接收最新文章 树的概念 树是一种常见的数据结构，如下图所示： 图中绿色的圆圈称为节点，用来连接相邻节点之间的关系称为父子关系 A节点为B
三个必要的切割中的两个始终从一个角落G进行（图中G位于A，实际上也可以是B、C、D），第三次切割必须垂直于前面两个之一（在图中，AE部分垂直于EF部分）。
Johnson算法是一种用于解决边数与节点数之间关系为O(n^2)的带权图的最短路径问题的算法。它是一种结合了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的技术，通过使用一个负权重的环检测器来消除负权重的影响。这种算法的时间复杂度为O(n^2+m log n)。
关于hashmap的其他有关问题我在源码研究专栏中都有讲解，深入到源码层次的讲解，绝对一看就懂 链接: 深入源码，探究设计思想
种群进化+邻域搜索的混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-算法介绍
给定一棵树，树中包含 n 个结点（编号1~n）和 n−1 条无向边，每条边都有一个权值。
题目：输入一颗二叉树的根结点，求该树的深度。从根结点到叶结点一次经过的结点形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 分析：本题是一道典型的“分治法”。要求一棵二叉树的高度，我们可以将问题分解，先分别求左右子树的高度，然后取较大值加一即为整棵二叉树的高度。接下来按照这种思路继续求左右子树的高度，直到子树为叶子结点时，此时树(即叶子结点)的高度为1。 /** * 题目：输入一颗二叉树的根结点，求该树的深度。从根结点到叶结点一次经过的结点形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 * @author
题目描述 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。 思路 思路一： 递归 思路二： 非递归，层次遍历 代码实现 package Tree; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue
很久以前，T王国空前繁荣。为了更好地管理国家，王国修建了大量的快速路，用于连接首都和王国内的各大城市。
https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-prefix
拓扑排序 AOE网 在一个表示工程的带权有向图中，用顶点表示事件，用有向边表示活动，边上的权值表示活动的持续时间，称这样的有向图叫做边表示活动的网，简称AOE网。AOE网中没有入边的顶点称为始点（或源
（本文假设读者已经有以下知识：最短路径的基本性质、Bellman-Ford算法。） 比如有这样一组不等式：
可以看到，相比HashMap来说，TreeMap多继承了一个接口NavigableMap，也就是这个接口，决定了TreeMap与HashMap的不同：
给定一个二叉树，找到最长的路径，这个路径中的每个节点具有相同值。 这条路径可以经过也可以不经过根节点。
进行两个4bit的二进制数相加，就要用到4个全加器。那么在进行加法运算时，首先准备好的是1号全加器的3个input。而2、3、4号全加器的Cin全部来自前一个全加器的Cout，只有等到1号全加器运算完毕，2、3、4号全加器才能依次进行进位运算，最终得到结果。 这样进位输出，像波浪一样，依次从低位到高位传递， 最终产生结果的加法器，也因此得名为行波进位加法器（Ripple-Carry Adder，RCA）。
1.树的直径的求法不是很难，两遍DFS，树的直径又称为最长路，没看到树的直径的裸题，除了饭店的那个题，讲的是有一家饭店在一个图中，饭店的送餐时间与最远的送餐距离成正比，求饭店的修建位置使得饭店的送餐时间最短，那么这个题就是说在图中赵找一条最长路，将饭店建在最长路的中心，这个题也是CCPC2019网络赛的一个题，几乎一样的模板，但是这个知识点常与树形DP一起出现，什么添边，什么附加条件，但是离不开最长路两边DFS，至于模板，就不放了，过两天整一个模板集。
上一期，长老向大家分享了一个跟 BFS 很像的、可以求解负环的单源最短路算法 SPFA，今天，让我们来看一下 SPFA 在求解差分约束系统时的力量吧。
参考链接：Iterative Method to find Height of Binary Tree
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
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