随笔分类 - 【101】算法
摘要：关于公共祖先的问题分类： 这类问题有多种解法和类型，根据题目给出的信息去判断使用哪一种 1、给你树，只支持从父亲找儿子，不支持儿子找父亲，最后要求最近公共祖先，使用dfs或者分治 2、支持儿子找父亲，求最近公共祖先，逆序，从儿子找到底，然后比较（具体看本题代码，说不清） 3、不给树，求是否有共同祖先
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摘要：二叉树 二叉树的dfs和bfs，bfs的三种情况 二叉树的三种遍历 二叉树非递归的遍历 二叉平衡树 分治和递归的区别 二叉查找树的定义，特性 二叉查找树的判断，新增，删除 归并排序，快速排序的区别
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摘要：二分查找，旋转排序数组，找中位数，三步反转 主要是二分的思想的强化和二分模版的练习。 看到search和sorted这样的关键词优先想到二分 二分的复杂度为O(logN)属于比较快的 基本上O(N)下面就是他了 很少有O（1）的解法 看到字符串的逆序等可以考虑三步反转 456 123-》654 32
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摘要：dfs、递归、迭代、搜索 这次我这次训练主要得到的。 这里记录一下，主要训练的题目有Restore IP Addresses Palindrome Partitioning Letter Combinations of a Phone Number Combination Sum Permutati
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摘要：之前一直说有道题目要用到二叉树的定义以及遍历，所以一直都没写，这次先来说说二叉树的遍历。 对于二叉树的定义，以及二叉树的一些性质，在这里我就不多说了。 这次主要是说说怎么样去遍历一颗二叉树。 这里一共给出4种遍历的方式，然后给出思路，具体代码就不编写了，因为对于二叉树来说，不同的方式存放，代码差距还
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摘要：我们在一般的四则运算都是中缀表达式。 别问我什么是中缀表达式。 我就知道符号两边是数字。也就是符号在中间。 1+3 什么是后缀表达式呢？ 13+ 符号在后面。 那么就有人奇怪了，为什么我要使用后缀表达式呢？ 问题就是运算的时候，在编程实现的时候，后缀表达式比中缀表达式好用呗。 没事，不理解那里好用没
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摘要：很多时候，我们很容易看到时间复杂度为NlogN的算法。 我觉得很多人其实和我一样，可能知道快排的时间复杂度是NlogN。 但是怎么出来的呢？如何计算这种分治或者递归处理的算法的复杂度呢？ 简单举个例子，很通用 我们设置解决这个问题需要的时间复杂度为T(N) 处理其中一半的问题时间复杂度为T（N/2）
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摘要：发现这货之后，顿时觉得之前的程序极其傻了。 因为这个算法只是简单的利用了多项式的结合律。 就把原来的需要多次相乘的算法改变成了每次只需乘一个的算法。 下面给出题目 原来比较傻的解法 比较靠谱的解法 先利用结合律，把每一项的X给提取出来。 那肯定有人会问了，万一其中有一项不存在呢？ 不存在的那一项，其
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摘要：TSP问题一直是个头疼的问题，但是解决的方法数不胜数，很多的算法也都能解决。百度资料一大堆，但是我找到了代码比较简练的一种。随机法。下面只是个人的看法而已，如果有任何问题虚心接受。 顾名思义，随机法就是随机一个序列然后用这个序列去解决问题。 TSP问题描述中，一个人走一圈回到原点要使走过的路程最短，
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摘要：首先是题目的意思： 从一个正方形的0,0点开始走，只能横着走，竖着走，最多走k步，下一个点的数一定要比当前这个点的值大，每走一步，就加上下一个点的数据，问数据最大能有多少。 首先遇到这种题目，走来走去的，一开始想到的是搜索，但是搜索我们搜的很多是路径，能走到那个点的最短路，但是这道题目不一样。 首先
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摘要：首先还是对题目的意思进行说明，给出一个矩阵的数，然后求出一个子矩阵这个子矩阵包含的数的和是最大的。 首先对于题目进行转化，利用一个数组add进行存放临时数据，第一行存放原来数据的第一行，第二行存放原来数据的一二行的和，第三行存放原来数据的一二三行的和。 利用这个数组可以把任何连续几行的数据变成一行的
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摘要：首先这道题目先要理解题目的意思。 用一些方块堆塔，给出的每种方块个数是无限的，只有满足长宽都小于下面一个方块的方块才能摆上去。 首先这道题需要一个转化。 每个方块有3个不同的面，每个面长宽交换，一共每个方块最多有6种情况。 X Y Z 1 2 3 2 1 3 3 1 2 1 3 2 2 3 1 3
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摘要：先上代码，然后说明。 首先对于动态规划到现在的理解，只是现阶段的理解。动态规划下面用dp代替。 要点： 1、一个问题可以被分成多个相同的子问题，子问题和原问题差别只有数据规模，总结就是大化小。 2、这个问题的解可以由子问题的解得出，总结就是用已经有的小解得出最后的解。 3、经常用一个二维数组去保存已
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摘要：简单的对于bfs的运用，但是还是写的太慢了写了TMD的1H，主要是不熟悉，以后慢慢熟悉就好了，模型基本已经能建立了，主要出现bug是在方向数组的运用上面，一定要记得是从0开始的，而不是从1开始的，导致错误。
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摘要：首先解释什么是最小生成树，最小生成树是指在一张图中找出一棵树，任意两点的距离已经是最短的了。 算法要点： 1、用book数组存放访问过的节点。 2、用dis数组保存对应下标的点到树的最近距离，这里要注意，是对树最近的距离，而不是源点，这和单源最短路径是有区别的。 3、用maps数组保存边的关系。 4
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摘要：并查集算法多用于复杂关系的计算，比如亲戚的计算（计算总共有多少组亲戚关系，亲戚的亲戚也是亲戚），一个公司有多少组（老大的老大也是老大）。 算法要点： 1、用树（森林）存放关系，有关系的人一定有一个相同的根节点。 2、用数组存放节点关系，如tree【2】 = 3，表示2号人的根节点是3（2的老大是3）
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摘要：这个算法也是求单源最短路径用的，但是这个算法可以解决Dijkstra不能解决的负权边问题。 算法要点： 1、用dis存放源点到任意一点的距离。 2、用三个数组存放输入的点到点以及点到点的距离，x【i】,y【i】,x_y_dis【i】其中表示x【i】到y【i】的距离为x_y_dis【i】。 3、循环边
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摘要：这个算法适用于求单源最短路径，从一点出发，到其余个点的最短路径。 算法要点： 1、用二维数组存放点到点的距离 不能相互到达的点用MAX代替距离 2、用dis数组存放源点到任意其他一点的距离 dis【5】表示源点到5点的距离为dis【5】中的值 3、用book数组记录已经确定最小dis的点 4、用in
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摘要：由于最短路径算法我认为比较重要，所以分成几个专题来慢慢细化去磨它，不能一口气吃个胖子嘛。 首先在说算法之前，先说清楚什么叫做最短路径。 题目一般会给你一张图，然后告诉你很多地方，然后告诉你各个地方之间的路程有多远，要你求出，两点间的最短距离，注意，题目给出的两点间的距离未必是最短的，可能通过第三个点
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摘要：首先是大方向上面的对比： 两者都能用于图的遍历搜索，很多时候两者都能得到最终的结果。多说时候要最快的得到第一个解，可能dfs要快一些。 代码上面的对比： dfs利用递归实现，bfs多用循环实现，差别不大 但是在于一点就是，dfs用完这个点之后要还回去，而bfs不用，因为它是慢慢扩散的。 最后也是最重
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