摘要：原文地址: http://blog.csdn.net/gfaiswl/article/details/47497131.问题定义 TSP问题（旅行商问题）是指旅行家要旅行n个城市，要求各个城市经历且仅经历一次然后回到出发城市，并要求所走的路程最短。 假设现在有四个城市，0,1,2,3，他们之间的代价
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摘要：在一个 2^k * 2^k 个方格组成的棋盘中，若恰有一个方格与其它方格不同，则称该方格为一特殊方格，称该棋盘为一特殊棋盘。显然特殊方格在棋盘上出现的位置有 4^k 种情形。因而对任何 k>=0 ，有 4^k 种不同的特殊棋盘。下图所示的特殊棋盘为 k=2 时 16 个特殊棋盘中的一个。 在棋盘覆盖
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摘要：前言 之前对kmp算法虽然了解它的原理，即求出P0···Pi的最大相同前后缀长度k；但是问题在于如何求出这个最大前后缀长度呢？我觉得网上很多帖子都说的不是很清楚，总感觉没有把那层纸戳破，后来翻看算法导论，32章 字符串匹配虽然讲到了对前后缀计算的正确性，但是大量的推理证明不大好理解，没有与程序结合起
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摘要：摘要: KMP算法的next[]数组通俗解释 前言 本文是对KMP核心部分NEXT数组的构建方法说明，KMP整体分析的文章可以参考下面的链接。 http://my.oschina.net/u/572632/blog/277548 概述 我们在一个母字符串中查找一个子字符串有很多方法。KMP是一种最常
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摘要：字符串匹配是计算机的基本任务之一。 举例来说，有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"，我想知道，里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"？ 许多算法可以完成这个任务，Knuth-Morris-Pratt算法（简称KMP）是最常用的之一。它以三个发明者命名，起头的那个K就是著
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摘要：动态链表与静态链表一. 静态链表在某些语言中指针是不被支持的,只能使用数组来模拟线性链表的结构.在数组中每个元素不但保存了当前元素的值,还保存了一个”伪指针域”,一般是int类型,用于指向下一个元素的内存地址. #define MAXSIZE 100; typedef struct{ ElemTyp
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摘要：Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。 Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法，在很多专
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摘要：一、哈夫曼树的概念和定义 什么是哈夫曼树？ 让我们先举一个例子。 判定树： 在很多问题的处理过程中，需要进行大量的条件判断，这些判断结构的设计直接影响着程序的执行效率。例如，编制一个程序，将百分制转换成五个等级输出。大家可能认为这个程序很简单，并且很快就可以用下列形式编写出来： [cpp] view
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摘要：一.概念 基数排序也不是基于比较和元素移位的，又称桶子法；数据结构课本上首先由扑克牌的排序引入，继而引出多关键字比较。 本文是基于计数排序的基数排序，只介绍最低位优先(Least Significant Digit First)，谷歌之发现就几乎没有介绍MSD的，所谓LSD就是从数字的最低位逐个比较
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摘要：一.算法简介 通过统计元素出现的次数进而排序，需要一个辅助数组，大小是最大元素值（想想计数的过程），为了更好的理解计数排序，我们先来想象一下如果一个数组里所有元素都是非负整数(数组下标是整数)，而且都在0-max(由于内存的原因，这个值要小一些)以内，那对于数组里每个元素来说，如果我能知道数组里有多
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摘要：一.概念引入 有作者把计数排序也称为桶排序(各个桶中元素的排序采用计数排序)，得到数组C后直接从前往后遍历，输出数组值次数组下标，为0就不输出(或者存入原数组，不稳定)，不过笔者认为这种说法不严谨(一个很明显的问题是输出会是双重for循环，不过也有那个意思，叫鸽巢排序也未尝不可)，因为桶排序要求输入
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摘要：堆的变体： 上篇博客中我讲了下数据结构二叉堆，而今天讲的二项堆与他最大的不同是它可以快速的合并成两个堆，通过一个特殊的树结构完成的。 下面列出了三种堆的时间复杂的比较。 次那个上面我们可以看出与二叉堆的差别在于找到最小元素和合并。 二叉堆查找最小元素的时间复杂度为O(1),而二项堆: O(lgn)
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摘要：堆的变体： 前面的博客中我们讲到的堆的两种变体，二叉堆和二项堆，今天我们要讲的就是著名的斐波那契堆。 依然首先列出了三种堆的时间复杂的比较。 从上面能发现斐波那契堆的时间复杂度在很多操作上有优化，如insert, minimum, union , decrease-key，而extreact-min
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摘要：上篇博客中我们详细的讲解了动态规划问题，但是呢，其实对动态规划的理解还不够深入，今天我就找了一个非常经典的背包问题来进一步的学习动态规划，顺带也把与动态规划类似的贪心算法学了下。 本文讲解的顺序会是，先解决问题，再总结其算法的原理。 先看第一个问题。 给定n种物品和一个背包。物品i的重量是Wi，其价
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摘要：排序算法在算法中占着很重要的地位，很多算法的实现都是基于排序算法的（如搜索算法和合并算法）。所以排序算法也是笔试面试中必考内容。但是不管他怎么考，也就是那几种算法，一般不会超出我接下来要讲的这11种，所以只要认真的掌握着11中就足够了。 那么是哪11种呢，下面是wiki上总结的11种 下面我就对这1
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摘要：dynamic programming is a method for solving complex problems by breaking them down into simpler subproblems. (通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法) 咦，这不就是分而治
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摘要：堆的变体： 之前有篇博客（操作系统中堆和栈的区别）讲的是操作系统中的堆，顺带提了下数据结构中的堆。觉得比较简单就没详细讲解，不过这几天看排序算法看到堆排序时，感觉对堆都不怎么熟悉，有些细节问题没注意到。所以说不要小看任何一个知识点。而且经过细看才发现堆其实有很多精妙之处，怪不得很多算法都靠它来实现，
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摘要：1：深度优先 1.1：前序遍历 Visit the root. Traverse the left subtree. Traverse the right subtree. 如下图： Pre-order: F, B, A, D, C, E, G, I, H 伪代码： preorder(node) if node == null then return visit(n...
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摘要：According to Knuth's definition, a B-tree of order m is a tree which satisfies the following properties: B-树又称为多路平衡查找树。 一棵度为m的B-树称为m阶B_树。一个结点有k个孩子时，必有
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摘要：递归真的非常非常重要！！！ 我们直接从例子开始吧！ 写个函数实现 N! = N × (N-1) × (N-2) × ... × 2 × 1 上面的程序虽然简单，但我们要了解他运行的步骤，以factorial(4)为例。 也可以表示为 求p和q的最大公约数 首先我们复习一下欧几里得算法 定理：gcd(
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