随笔分类 - 算法
摘要：一，部分背包问题介绍 首先介绍下0-1背包问题。假设一共有N件物品，第 i 件物品的价值为 Vi ，重量为Wi，一个小偷有一个最多只能装下重量为W的背包，他希望带走的物品越有价值越好，请问：他应该选择哪些物品？ 0-1背包问题的特点是：对于某件（更适合的说法是：某类）物品，要么被带走（选择了它），要
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摘要：这篇文章主要用来记录我对《算法导论》 贪心算法一章中的“活动选择问题”的动态规划求解和贪心算法求解 的思路和理解。 主要涉及到以下几个方面的内容： ①什么是活动选择问题 粗略提下，详细请参考《算法导论》 ②活动选择问题的DP(Dynamic programming)求解--DP求解问题的思路 ③活动
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摘要：一，问题描述 给定两个字符串，求解这两个字符串的最长公共子序列（Longest Common Sequence）。比如字符串1：BDCABA；字符串2：ABCBDAB 则这两个字符串的最长公共子序列长度为4，最长公共子序列是：BCBA 二，算法求解 这是一个动态规划的题目。对于可用动态规划求解的问题
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摘要：一，介绍 分治算法主要包含两个步骤：分、治。分，就是递归地将原问题分解成小问题；治则是：在解决了各个小问题之后(各个击破之后)合并小问题的解，从而得到整个问题的解 二，分治递归表达式 分治算法一般都可以写出一个递归表达式；比如经典的归并排序的递归表达式：T(N)=2T(N/2)+O(N) T(N)代
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摘要：一，希尔排序算法介绍 ①希尔排序又称缩小增量排序 ，它本质上是一个插入排序算法。为什么呢？ 因为，对于插入排序而言，插入排序是将当前待排序的元素与前面所有的元素比较，而希尔排序是将当前元素与前面增量位置上的元素进行比较，然后，再将该元素插入到合适位置。当一趟希尔排序完成后，处于增量位置上的元素是有序
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摘要：一，介绍 ①什么是桶排序？ 桶排序是在已经数据的范围的条件下，创建若干个桶，根据相应的比较规则将待排数据落入各个对应的桶中，最后扫描 桶 来实现排序。 ②桶排序需要的附加条件 数据的范围已知。 比如，输入整数数据 A(1) A(2)......A(n-1) A(n)，它们都是由小于M的整数组成，此时
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摘要：一，快速排序介绍 快速排序与归并排序一样，也是基于分治的递归算法，体现在：在每一趟快速排序中，需要选出枢轴元素，然后将比枢轴元素大的数组元素放在枢轴元素的右边，比枢轴元素小的数组元素都放在枢轴元素的左边。然后，再对分别对 枢轴元素左边 和 枢轴元素右边的元素进行快速排序。 二，快速排序算法分析 ①相
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摘要：一，归并排序介绍 归并排序是一个典型的基于分治的递归算法。它不断地将原数组分成大小相等的两个子数组(可能相差1)，最终当划分的子数组大小为1时(下面代码第17行left小于right不成立时) ，将划分的有序子数组合并成一个更大的有序数组。为什么是有序子数组？？？ 归并排序的递归公式：T(N) =
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摘要：一，堆排序介绍 堆是一个优先级队列，对于大顶堆而言，堆顶元素的权值最大。将 待排序的数组 建堆，然后不断地删除堆顶元素，就实现了排序。关于堆，参考：数据结构--堆的实现之深入分析 下面的堆排序算法将数组中的元素从小到大排序，用大顶堆来实现。 二，堆排序算法分析 现给定了一维数组，需要将数组中的元素使
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摘要：一，插入排序介绍 插入排序是基于比较的排序。所谓的基于比较，就是通过比较数组中的元素，看谁大谁小，根据结果来调整元素的位置。 因此，对于这类排序，就有两种基本的操作：①比较操作； ②交换操作 其中，对于交换操作，可以优化成移动操作，即不直接进行两个元素的交换，还是用一个枢轴元素(tmp)将当前元素先
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摘要：都是基于内存的排序算法，包括插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序 14年在网易Blog上写的，现把它放到这里。 一，直接插入排序 总体思路：位于表中后面的元素依次与表中前面的元素比较，若比之小，则还需继续和更前面的元素比较，直至遇到一个比它大的元素或者比较到第一个元
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摘要：一，介绍 1）构造赫夫曼树的算法是一个贪心算法，贪心的地方在于：总是选取当前频率(权值)最低的两个结点来进行合并，构造新结点。 2）使用最小堆来选取频率最小的节点，有助于提高算法效率，因为要选频率最低的，要么用排序，要么用堆。用堆的话，出堆的复杂度为O(logN)，而向堆中插入一个元素的平均时间复杂
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摘要：一，问题描述 给出一个无向图，指定无向图中某个顶点作为源点。求出图中所有顶点到源点的最短路径。 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目。 本文假设图的信息保存在文件中，通过读取文件来构造图。文件内容的格式参考这篇文章第一部分。 二，算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路
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摘要：一，问题描述 给定一个有向图G=（V,E），将之进行拓扑排序，如果图有环，则提示异常。 要想实现图的算法，如拓扑排序、最短路径……并运行看输出结果，首先就得构造一个图。由于构造图的方式有很多种，这里假设图的数据存储在一个文件中， 每一行包含如下的信息： LinkID,SourceID,Destina
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摘要：一，问题描述 需要生成一个[0,1]的随机数。即随机生成 0 或者 1。使用java.util.Random类的 nextInt(int)方法，当构造Random类的对象并提供随机数种子时，发现了一个奇怪的问题： 当使用 47 作为随机数种子构造 Random对象时： 使用该对象调用 nextInt
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摘要：一，问题描述 给定（可能有负数）整数a(1)、a(2)、……a(n)，求 a(1)+a(2)+……+a(j)的最大值。为方便起见，若所有的整数为负数，则最大子序列和为0. 也就是：在一系列整数中，找出连续的若干个整数，这若干个整数之和 最大。 二，求解思路 下面介绍两种思路，一种的时间复杂度为O(N
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摘要：一，问题描述 给定一个正数数组arr（即数组元素全是正数），找出该数组中，两个元素相加的最大值，其中被加数的下标大于加数的下标。由加法运算的可逆性，j >i 这个条件可以去掉。 即求出： maxValue = max{arr[j]+arr[i] and j > i} 在数组arr中没有重复的元素情况
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摘要：一，问题描述 给定一个正数数组arr（即数组元素全是正数），找出该数组中，两个元素相减的最大值，其中被减数的下标不小于减数的下标。 即求出： maxValue = max{arr[j]-arr[i] and j >= i} 二，求解思路 下面采用两种不同的算法来求解，第一种算法的时间复杂度为O(N)
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摘要：一，介绍 本文主要二叉树的两种基本的典型应用： 1) 输出某个文件夹下所有文件名称(可以有子文件夹) 用先序遍历实现 2) 统计某个文件夹的大小（该文件夹下所有文件的大小--用后序遍历实现 二，实现分析 对于问题 1)，输出文件名称的过程如下： 如果是文件夹，先输出文件夹名，然后再依次输出该文件夹下
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摘要：一，介绍 对于二叉排序树而言，其相关操作与树的高度息息相关。设树中有N个节点， 尽管各个操作的平均时间复杂度为O(logN)，但当输入的序列有序时，构造出来的树是一个单分支的树，其高度为O(N) 故对二叉排序树的各个操作（如，findMax、contains、findMin...）的时间复杂度也退化
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