随笔分类 - 数据结构和算法
摘要：例如”ababc",要求返回"ab"。因为"ab”连续重复出现且最长。用C/C++语言写一个函数完成该算法 1 void GetSub(char* str) 2 3 { 4 5 char *p,*q,*temp; 6 7 p = str; 8 9 q = p + 1;10 11 int len = 0;//记录连续重复子串的长度12 13 int max = 0;//记录连续重复子串的最大长度14 15 char data[100];//临时数组，用于保存最长重复子串16 17 18 19 while(*p != '\0')20 21 {
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摘要：1 int CheckPow2(int num) 2 { 3 if (num < 0) 4 return -1; 5 6 if (0 == (num & (num - 1))) 7 return 0; 8 else 9 return 1;10 }
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摘要：方法一、简单递归这个就不说了，小n怡情，大n伤身啊……当n=40的时候，就明显感觉到卡了，不是一般的慢。 1 //输出第n个 Fibonacci 数 2 #include 3 using namespace std; 4 5 long long Fibonacci(int n) 6 { 7 if(n>n, n) 16 cout 3 #include 4 #define MAXN 300 5 using namespace std; 6 7 long long F[MAXN]; 8 int i; 9 long long Fibonacci(int n)1...
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摘要：描述计算 1 至 n 中数字 X 出现的次数，其中n≥1,X∈[0,9]。解题思路这是一道比较简单的题目，举个例子先：假设n=11,X=1，那么就是求 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 这 11 个数字中 1 出现的次数，很容易能看出来结果为 4，在 1 和 10 中各出现了一次，在 11 中出现了两次。最简单的办法就是依次遍历 1 至 n，再分别求每个数字中 X 出现的次数，代码如下所示： 1 #include 2 3 // 计算数字 X 在 n 中出现的次数。 4 int countOne(int n, int x) { 5 int cnt ...
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摘要：什么是KMP算法：KMP是三位大牛：D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的。其中第一位就是《计算机程序设计艺术》的作者！！KMP算法要解决的问题就是在字符串（也叫主串）中的模式（pattern）定位问题。说简单点就是我们平时常说的关键字搜索。模式串就是关键字（接下来称它为P），如果它在一个主串（接下来称为T）中出现，就返回它的具体位置，否则返回-1（常用手段）。首先，对于这个问题有一个很单纯的想法：从左到右一个个匹配，如果这个过程中有某个字符不匹配，就跳回去，将模式串向右移动一位。这有什么难的？我们可以这样初始化：之后我们只需要比较i指针指向的字符和j指针指向的
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摘要：部分童鞋应该可以从《使用方形游移匹配算法来勾勒图像轮廓》一文看到它的潜在用途了，只要获得图像的轮廓，转换成Box2D形状就相当容易。但有个问题，所生成的形状会有太多点，范例中处理的logo就多达2200点，太多。点的数量真心需要减少。为了解决这个问题，Ramer-Douglas-Peucker算法闪亮登场。该算法的思想为，给定一条由若干线段组成的曲线，找出包含的点数少且外观相近的曲线。该算法基于原始曲线与简化曲线直接最大间距定义了“dissimilar”。简化曲线由定义原始曲线的点的一个子集组成。Marius Karthaus为RDP算法写了一个非常不错的javascript范例，我在此基础上
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摘要：你曾经好奇过图形软件是如何追踪一个图像轮廓的吗？没有嘛？我实际上就没有好奇过，但是当我做一个复杂项目时候，我发现用边界矩形算法来追踪图形轮廓是多么的有魔力。处理的方法是很简单的： 1）找到一个图像边界上的像素（这跟边界矩形没关系，只是假设你找到了这个像素）。这个像素就是需要分析的。 2）假设有一个2x2的像素矩形，其中包括位于矩阵左上角或右下角的当前处理像素。 3）这个时候，你有四个像素，每个都可以是透明或不透明。这样我们就有16种2x2的矩阵。 尽管当我们移到图像边界时，透明跟不透明像素都不会看到。 4）根据2x2矩阵中不透明像素的位置和个数，我们可以猜测轮廓的方向，将...
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摘要：排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。稳定度（稳定性）一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。（4,1）（3,1）（3,7）（5,6）在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有：（3,1）（3,7）（4,1）（5,6） （维持次序)（3,7）（3,1）（
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摘要：快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用第一个数据）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序。值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时
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摘要：二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。 算法要求：1、必须采用顺序存储结构。2、必须按关键字大小有序排列。 算法复杂度：假设数组长度为n，其算法复杂...
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摘要：虽然A*（读作A星）算法对初学者来说是比较深奥难懂，但是一旦你找到门路了，它又会变得非常简单。网上有很多解释A*算法的文章，但是大多数是写给那些有一定基础的人看的，而您看到的这一篇呢，是真正写给菜鸟的。本篇文章并不想给这个算法题目作一些权威性论断，而是阐述它的基本原理，并为你理解更多相关资料与讨论打下基础。文章末尾给出了一些比较好的链接，放在“进阶阅读”一节之后。最后，本文不是编程规范，你将可能使这里讲述的东西编写成任何计算机语言。在本文的末尾我还给出了一个例子程序包的下载链接，也许正合你意。在这个包中有C++和Blitz Basic两个版本的程序代码，如果你只是想看看A*算法是如何运作的，该
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