随笔分类 - Algorithm
摘要：转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5212bec30100o03y.html 你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和
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摘要：算法的运行时间通常与下列函数成比例： log log N 可以看作是一个常数：即使N很多，两次去对数之后也会变得很小
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摘要：http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/03/22/2413055.html http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6685962 Bit-map，例题 http://blog.csdn.net/
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摘要：查找:查询某个关键字是否在（数据元素集合）表中的过程。也称作检索。 主关键字:能够惟一区分各个不同数据元素的关键字 次关键字:通常不能惟一区分各个不同数据元素的关键字 查找成功:在数据元素集合中找到了要查找的数据元素 查找不成功:在数据元素集合中没有找到要查找的数据元素 静态查找:只查找，不改变数据
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摘要：归并排序 【思想】 ·简单地将原始序列划分为两个子序列 ·分别对每个子序列递归排序 ·最后将排好序的子序列合并为一个有序序列，即归并过程 【特点】稳定 空间代价：O(n) 时间代价：O(nlogn) 注： ·尽管归并排序最坏比较次数比快速排序少，但它需要更多地元素移动，因此它在实用中不一定比快速排序
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摘要：各种内排序方法的选择： 1.从时间复杂度选择 对元素个数较多的排序，可以选择快速排序、堆排序、归并排序；元素较少时，可以选择简单的排序方法。 2.从空间复杂度选择 尽量选择空间复杂度为O(1)的排序方法，其次选空间复杂度为O(logn)的快速排序方法，最后才选择空间复杂度为O(n)的二路归并排序方法
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摘要：基数排序 【思想】基数排序属于“分配式排序”，分为高位优先法MSD和低位优先法LSD 低位优先法LSD： ·从最低位k0开始排序 ·对于排好的序列再用次低位k1排序 ·依次重复，直至对最高位kd-1排好序后，整个序列称为有序的 这是一个分、收；分、收；...；分、收的过程 【特点】稳定 空间复杂度：
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摘要：1.直接选择排序 【思想】选出剩下的未排序数据中的最小元素与第i个元素交换 【特点】不稳定 空间代价：O(1) 时间代价：O(n^2) 2.堆排序 【思想】基于最大推来实现，效率更高。堆排序的基本思想是：首先将n个记录按关键码建成堆（初始堆），将堆顶元素与最后一个元素交换，然后将剩余的元素调整成堆.
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摘要：1.冒泡排序 【思想】不停地比较相邻的记录，如果不满足排序要求就交换相邻数据，直到所有的记录都已经排好序 【特点】稳定 空间代价：O(1) 时间代价：O(n^2) -比较次数 -交换次数 ·最少：O(n) ·最少：0 ·最多：O(n^2) ·最多：O(n^2) 2.快速排序 【思想】基于分治法的排序
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摘要：1.直接插入排序 【思想】利用有序表的插入操作进行排序 有序表的插入：将一个记录插入到已排好序的有序表中，从而得到一个新的有序表 【特点】稳定 空间代价：O(1) 时间代价：O(n^2) 2.折半插入排序 【思想】 ·在插入第i个记录时，前面的记录已经是有序的了 ·可以用二分法查找第i个记录的正确位
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摘要：【思路】要完成旋转共需两步 1.第一次x，y互换 s1[i][j]=s[j][i]1， 2， 3， 45， 6， 7， 89， 10，11，1213，14，15，16变成了1， 5， 9， 132， 6，10，143， 7，11，154， 8，12，16 然后x逆序 s2[i][j]=s1[n-i]
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摘要：在串T中查找是否有与串P相等的子串，则称串T为目标（Target），把P称为模式（Pattern）。 称查找模式在目标中的匹配位置的运算为模式匹配（Pattern matching）。 简单模式匹配算法BF算法 （又称古典的、经典的、朴素的、穷举的）带回溯，速度慢 【算法思想】 将主串T的第pos个
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