凡治众如治寡,分数是也”,这里的”分数”,是指分到各层次的部分,”数”是指每部分人的人数,意思就是将帅只需要通过管理少数几个人即可实现管理全部队的各个组织,这样,人数众多的军队,就如同管理几个人一样容易.在算法设计中...,我们也引入分而治之的策略,称为分治算法,其本质其实就是将一个问题分解为若干个规模较小的相同子问题,分而治之....分治算法秘籍: 分治法解题的基本步骤如下: 1:分解问题: 将要解决的问题分解为若干个规模较小,相互独立,与原问题形式相同的子问题 2:问题治理: 求解各个子问题,由于各个子问题和原问题的形式相同,只是规模较小...在使用分治法时,使用递归算法是解决问题的利器.下面我们用二分搜索,这个最典型的分治问题来举例,看看分治算法是如何进行工作的....算法设计: 使用一维数组S[]放置该有序序列,设置变量low和high表示查找的上下界,middle表示中间的位置,x为特定的查找元素. 1:初始化.令low=0(S[]中的第一位数),high=n-1
重读算法导论之算法基础 ---- 插入排序 对于少量数据的一种有效算法。...如果一个算法比另一个算法具有更低的增量级，我们通常可以认为具有较低增量级的算法更有效。...---- 设计算法之分治算法 有时候一个问题如果作为一个整体来解决会显得比较棘手，此时可以考虑将一个大问题分为多个规模较小的问题。...归并排序就是分治算法思想的一个典型应用。...在《算法导论》中使用了一个哨兵元素来判断是否已经到左右元素末尾，在上面的源码中我们直接根据下标来进行判断: ? 当然这整个流程也可以用树表示如下： ?
这篇文章我们将来一起看看贪心算法一个具体例子, Dijkstra算法 Dijkstra算法最著名的应用是解决单元最短路径,这是一类贪心算法,他先是求出长度最短的一条路径,然后参照这一条最短路径去求出长度次短的路径...这个算法不仅仅是贪心算法,其实也是一种特殊的动态规划,动态规划的本质是独立的子问题,而贪心每次可以求得最优的独立子问题,这两者有一些交集,但是收到很多约束,会影响适应的范围....下图是算法的过程(用电子屏幕写字果然很不舒服): ? ? 最终的路径为: ? 代码如下: ? 运行结果: 1:输入样例 ? 2:输出结果 ? 下一篇文章我们将一起学习下哈夫曼编码
这篇文章我们将来一起看看贪心算法一个具体例子, Dijkstra算法 Dijkstra算法最著名的应用是解决单元最短路径,这是一类贪心算法,他先是求出长度最短的一条路径,然后参照这一条最短路径去求出长度次短的路径...这个算法不仅仅是贪心算法,其实也是一种特殊的动态规划,动态规划的本质是独立的子问题,而贪心每次可以求得最优的独立子问题,这两者有一些交集,但是收到很多约束,会影响适应的范围....现在我们假设景点地图如上所示,从起点到下一个点都会有具有方向路径和相应的权重,我们可以使用矩阵进行表示,如下图所示: 下图是算法的过程(用电子屏幕写字果然很不舒服): 最终的路径为: 代码如下:
算法伪代码如下： BUILD-MAX-HEAP(A) A.heap-size = A.length for i =[A.length/2] downto 1 MAX-HEAPIFY(A,...i) 算法的时间复杂度是O（n）。...堆排序 初始时候，堆排序算法利用建最大堆的过程BUILD-MAX-HEAP将输入数组A[1..n]建成最大堆，n=A.length。...算法伪代码如下： HEAPSORT（A) BUILD-MAX-HEAP（A） for i = A.length downto 2 exchange A[1] with A[i]...A.heap-size = A.heap-size -1 MAX-HEAPIFY(A,1) 最后写一个堆排序的Python实现 # 最大堆建立过程 def sink(Ary, k, end_num
最近重新翻开算法导论宝典，打算重新温习一下，顺便记录下自己的点滴。...导论中都是用的伪代码进行描述，我们这里直接用java代码进行 导论第一章是描述一些算法的作用，我们这里直接忽略，下面就直接进入算法部分 第二章第一节插入排序 插入排序又是增量排序 算法如下： //另一种插入算法...i--; n++; } arrs[i + 1] = temp; } } } 算法复杂度
这系列文章主要包括几个大类的算法,包括贪心算法,分治法,动态规划,回溯法,分支定界法,线性规划法等等,具体在这些大类算法内每次会选几个小例子去加深意识,并且会给出能够运行的代码来!...正文开始: 贪心算法其实本身就跟我们人性一样,看到眼前的好吃的,拿来拿来别客气.但是丝毫不顾忌自己还得燃烧卡路里.贪心算法也是这样....贪心算法的本质其实就是总是做出当前最好的选择,也就是说算法总是期望通过局部最优选择从而得到全局最优的解决方案....下一篇文章我们将说说使用Dijkstra算法解决最短路径问题,这也是贪心算法的一种,也是挺有意思的,还请多多指教....参考资料: 1:大话数据结构,清华大学出版社 2:算法导论,机械工业出版社 3:趣学算法,人民邮电出版社 4:算法分析,人民邮电出版社
第二章第一节插入排序 插入排序又是增量排序 算法如下： /** * 归并排序 * 简介:将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表 即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。
然后看下重叠子问题 重叠子问题 重叠子问题是指子问题的空间必须足够小，即问题的递归算法会反复求解相同的子问题，而不是一直生成新的子问题。
动态规划是求解最优化问题的方法，这类问题有很多可行解，每个解都有一个值，我们希望寻找具有最优值的解。我们称这个解为问题的一个最优解，而不是最优解，因为可能有多个...
本章介绍了高速排序算法的原理、程序实现（包括随机化版本号）及其性能分析。...假设划分是对称的，那么本算法在渐近意义上与合并排序一样快。假设划分是不正确称的那么本算法在渐进意义上与插入排序一样慢。以下分别讨论高速排序的最坏情况划分、最佳情况划分、平衡的划分。...因此假设在算法的每一层递归上，划分都是最大程度不正确称的。那么算法的执行时间为O(n^2)，亦即高速排序算法的最坏情况执行时间不如插入排序的好。...算法执行的就更快了。...平衡的划分： 高速排序的平均情况执行时间与其最佳情况执行时间非常接近，而不是非常接近与其最坏情况执行时间(证明原因具体參考《算法导论》原书第二版P88)，由于不论什么一种按常数比例进行划分都会产生深度为
参考链接： Python中的合并排序merge sort 1....但根据分治法的原理，整个算法的运行速度比普通排序要快，时间复杂度为O(n*lgn)，插入排序法时间复杂度为O(n^2)。 3....用Python实现任意排列数组的合并排序 """Python实现合并排序""" def MERGE(A, p, q, r): """定义合并函数""" n1 = q - p n2
《算法导论》一书中对最大字段和可谓讲的是栩栩如生，楚楚动人。如果简单的说最大字段和，没有意义。而《算法导论》上举了一个股票的例子。...还有一点说明的是算法的实现是和语言没有关系的，下面是用OC来实现的，你也可以用Java, PHP, C++等你拿手的语言进行实现，算法注重的还是思想。
【下载地址】 本书在介绍算法时，重点介绍用干设计算法的策略．非常与众不同。...书中介绍了剪枝搜索、分摊分析、随机算法、在线算法以及多项式近似方案等相对较新的思想和众多基于分摊分析新开发的算法，每个算法都与实例一起加以介绍，而且每个例子都利用图进行详细解释。...本书适合作为高等院校算法设计与分析课程的高年级本科生和低年级研究生的教材，也可供相美科技人员和专业人七参考使用。
搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点， 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息， 图的搜索技术是图算法邻域的核心。...二、 广度优先的图搜索算法 给定一个图G=(V, E)和源点s， 广度优先搜索算法系统地探寻G全部的边。从而发现从s可达的全部 的顶点。并计算s到全部这些顶点的距离（最少边数）。...该算法同一时候生成一棵根为s且包括全部可达顶点的广度优先树。 对于从s出发的随意节点。广度优先树中从s到v的路径相应G中从s到v的最短路径。算法对有向图和无向图都相同有效。...8、 能够对算法DFS进行一些改动。使之遇到边时能对其进行分类。算法的核心思想在于对于每条边(u,v)，当该边第一次被探寻到时。即依据所到达的结点v的颜色。...4、 下列执行时间为Θ(V+E)的算法可得出有向图G=(V,E)的强连通分支，该算法使用了两次深度优先搜索，一次在 图G上进行，还有一次在图G‘上进行： Strongly_Connected_Components
《算法导论（原书第4版）/计算机科学丛书》将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。...《算法导论（原书第4版）/计算机科学丛书》全书选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是非常实用的教材，在IT专业人员的职业生涯中，《算法导论（原书第4版）/计算机科学丛书...算法书籍的全面更新，在二分图，在线算法，机器学习，和其他主题的匹配的新材料。 一些关于算法的书是严格但不完整的;另一些则涵盖了大量材料，但缺乏严谨。《算法导论》独特的结合了严谨和全面性。...它深入地涵盖了广泛的算法，但通过使用伪代码的自包含章节和算法，使其设计和分析对所有层次的读者都是可访问的。第一版出版以来,《算法导论》已经成为全球主要算法的文本在大学以及专业人士的标准参考。...他的研究兴趣包括：算法的设计与分析，组合优化、运筹学、网络算法、调度、算法工程和生物计算。
散列表（为了形象描述，我们通常叫槽）从表意上看是一种数据结构，但把它归为算法思想更为贴切。对于大部分的查找问题，使用散列表能达到O(1)的效率。...（详细可见July的博客：从头到尾解析hash表算法）。 ...回答这个问题需要一定的数学底子，尤其是数论，据前人计算机科学家们多年的总结整理，有这样的三种设计方法，我们不纠结这些方法是如何设计出来，那样就违背了我们学习算法的原则，当然如果你想深究，那是甚好。...其中，开放寻址法又细分为：线性探查法，二次探查法，双重散列法；链表法和桶排序的思想一样，位每一个槽建立一些个桶来存放散列值相同的value，由于这种方法比较简单，本文就不再做记录，后面的算法实现采用的是这种方法
算法的奥秘：种类、特性及应用详解（算法导论笔记1） 上期总结算法的种类和大致介绍，这一期主要讲常见的六种算法详解以及演示。 排序算法： 排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。...根据不同的排序方式和时间复杂度，有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。...二分查找算法是一种高效的查找算法，它要求待查找的数组必须是有序的。该算法的基本思想是将数组分成两个部分，然后根据目标元素与中间元素的比较结果，将查找范围缩小一半。...图论算法： 图论算法用于解决图论问题，如最短路径、最小生成树、网络流等。常见的图论算法包括Dijkstra算法、Prim算法、Kruskal算法等。...分治算法： 分治算法将问题分解为若干个子问题，分别解决这些子问题，然后将子问题的解合并以得到原问题的解。常见的分治算法包括快速排序、归并排序等。
前面还留了两章：贪心算法和摊还分析，打算后面再来补充。...前面提到过，在大多数系统中，B树算法的运行时间主要由它所执行的disk-read和disk-write操作的次数所决定的，其余时间在内存中计算，速度不在一个量级。...size_t KeysSize() 12 { 13 return Keys.size(); 14 } 15 }; 关于B树的动态集合操作，就不一一述说了，《算法导论...{ return _SearchInNode( _root, key ); } /// @brief 插入一个值的操作 /// /// 这里没有使用《算法导论
现在再一次看算法导论，发现对快速排序又有了些新的认识，总结如下： （1）、快速排序最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，虽然最坏情况下性能较差，但快排在实际应用中是最佳选择。...Hoare_QuickSort(arr, left, mid-1); 23 Hoare_QuickSort(arr, mid+1, right); 24 } 25 } 三、算法导论讲述的快排...和霍尔排序不同的是，算法导论上实现的快排选取待排序数列的最后一个数作为基数，然后也设置两个哨兵，但这两个哨兵是从头到尾一起前进探测的。...，但能够减少常数项因子，从而优化了算法性能。...见习题7-5. 3、递归栈的优化： QUICKSORT算法包含两个对其自身的递归调用，即调用PARTITION后，左边的子数组和右边的子数组分别被递归排序。
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