06 2012 档案
摘要：开始配置编程环境，主要试Python和C/C++的环境，考虑使用Eclipse的PyDev和CDT。 先是安装Eclipse，软件管理器提供的版本是最新版本，但是下载速度过慢。在官网上直接下载要快很多。所以最好是从官网下载。 Eclipse的压缩包解压之后，就可以运行Eclipse了。可以考虑把它放到/usr/local/下面。然后给Eclipse建立一个快捷方式。 然后安装插件，网上一般介绍两种方法，一种是使用Eclipse的插件管理，在Help菜单下面的Install New Software，添加对应的源，试了一下，不知道什么原因，虽然可以抓取到插件的信息，但在继续往下安装检查...
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摘要：今天折腾了一下Linux Mint下的词典，自带的词典程序不知到怎么添加词典，查了一下，用的比较多的是GoldenDict，StarDict。比较了一下，感觉GoldenDict的界面比StarDict要好一些，于是安装了GoldenDict。 GoldenDict默认带的试英文的Wikipedia，需要安装英汉词典。于是找到了这份链接，http://xinyo.org/archives/61412/ ，可以下载，不过好像都太大了，另外找了一份，只有bgl文件，没有发音插图等，所以比较小，只有17MB。有地方说把词典放到/usr/share/下面新建的dict文件夹里，不过我没有搞定，或...
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摘要：需要安装latex，需要支持中文，这个问题一直很头疼。今天折腾了半天，总算搞定了，等搞定之后，发现还是很简单的。总结一下，希望给大家一个参考。 首先是安装包的选择，当然首选texlive，但是不是软件管理提供的texlive，也不用自己去下载texlive的镜像，而是从这里http://tug.org/texlive/quickinstall.html 下载一个安装器，它会帮你选择最近的源，安装速度还是不错的。至于为什么选这个，而不是自己下载镜像，因为有个地方提到这里的经过修改，对中文支持更好。texlive要比较好的支持中文，一般需要安装texlive-full。链接是安装指导，按照指...
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摘要：考完试，再来折腾一下电脑。Windows已经到了开机3分钟还不能用的情况，Ubuntu下面的各种文件也是各种混乱，图片啊，不知到下载下来干嘛的压缩包啊。感觉的没用的全部删掉，然后重装个系统，一切基本上都是新的，感觉多好。 对Ubuntu12.04的感觉其实还是不错的，不过每次打开多个文件夹，要在文件夹之间切换的时候，点左边的快捷启动栏的文件夹图标，响应太慢了。看着Linux Mint的界面还不错，经典的类似与XP的界面，于是决定换到Linux Mint。选择的是Mint 13 Mate版本，除了不喜欢它的代号“玛雅”之外，其他的都还好，代号直接忽略。不过在安装Linux Mint的时候，...
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摘要：第7章，动态规划，Dynamic Programming 又是动态规划，上一次想整理动态规划，结果还没有整理完，实际上是没有整理的动力了，整理一道题都好费时间的。 现在又要整理，这次能整理多少了？已经开始写了，那至少有些成果吧。 最长公共子序列问题 书上例题，先简单分析一下，然后看与之类似的一个问题。 给出两个长度为n和m的字符串A=a1a2..an和B=b1b2..bm，确定A和B的最长公共子序列的长度。其中，子序列的定义是形式为ai1,ai2,..aik的字符串，ij满足1<i1<i2<..<ik<n，也就是没有要求子序列是元字符串中连续的字符序列。 为了使用
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摘要：第6章，分治法，divide & conquer 分治，分而治之，先把问题划分为小问题，先解决小问题，然后把小问题的解组合得到的大问题的解。这跟归纳法类似之处在于，都是先解决小问题，再由小问题得到大问题的解。只是归纳法中小问题的解与大问题的解之间是递推关系，分治法多个小问题之间是并列关系。 经典算法有合并排序，快速排序，大整数乘法，矩阵分块乘法，寻找第k小元素，最近点对。下面先看排序算法。 在review1.2里面，已经给除了集中经典的排序算法的实现，并且给出归并排序和快速排序的时间复杂度都是O(nlogn)，而这一章给出了一个平均比较次数(不是运行时间的)的测试结果，归并排序的性能比
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摘要：第14章，随机算法，random algorithm。 随机算法，当算法在执行过程中面临一个选择时，随机行选择常比最优选择快，因此随机算法可以在一定程度上降低算法的复杂度。 由于随机过程的存在，对所求解问题的同一个输入，可能得到完全不同的输出。 随机算法一般分为四类，数值随机算法，蒙特卡罗(Monte Carlo)算法，拉斯维加斯（Las Vegas）算法和舍伍德（Sherwood）算法。 数值概率算法常用于数值问题的求解。这类算法所得到的往往是近似解。而且近似解的精度随计算时间的增加不断提高。在许多情况下，要计算出问题的精确解是不可能或没有必要的，因此用数值概率算法可得到相当满意...
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摘要：复习算法，整理一下这个KMP算法。给定一个长为n的字符串S，和长为m的模式字符串P，判断P是否在S中出现，如果出现给出位移。直接的想法就是，循环，从S的第i位开始，比较S[i,..,i+m-1]与P是否相同，这样的循环要n-m+1次，每次循环的时间复杂度O(m)，那么总的时间复杂度就是O(nm)。对字符串的查找有更快的线性时间算法，那就是KMP算法。K就是Knuth。KMP算法的主要思想是，对模式字符串预处理，得到自身匹配的位移信息，然后在与目标字符串匹配的过程中，如果发生不匹配，那么接下来根据自身匹配的位移信息进行移位，例如S=abababca，P=ababca，模式字符串自身匹配位移信息如
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