PRINT王哲

摘要： 算法总结 --由于刚开始写一些正规的算法题，所以写下这些东西来记录自己学的新东西 1.针对数据比较大的数，long类型的数据已经满足不了了，所以需要使用long long型数据,一般在题目条件中都有暗示。 用法：long long a; scanf("%lld",&bb); 2.常用库函数调用： a 阅读全文

摘要： 贪心算法例题： 代码： 1 /* 2 取糖果 3 输入：4 15 //四箱，能装的重量为15 4 //价值，重量 5 100 4 6 412 8 7 266 7 8 591 2 9 输出： 10 1193.0 11 */ 12 13 #include<iostream> 14 #include<al 阅读全文

摘要： 广度优先搜素： 广度优先搜素并不像深度优先搜素那样一个节点遍历到底，而是一层一层的遍历， 不同与深搜，该算法使用了队列。 广度优先算法： 例题： 代码： /*农夫找牛*/ #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using names 阅读全文

摘要： 深度优先搜索的定义 即深度优先是在遍历节点时，以深度为优先，先将一条路遍历完，之后再去遍历别的路。 深度优先的代码框架： 1 /*深度优先*/ 2 3 bool Dfs(V){ 4 if(V为终点) 5 return true; 6 if(v为旧点) 7 return false; 8 将v标记为旧 阅读全文

摘要： 最长公共子列： 输入： Abcfbc abfcab Programming contest Abcd mnp 输出： 4 2 0 解题思路： 和最求最长上升子列一样，先设定一个数组存储比较过的状态maxlen[][]，一步步的从子问题推到最终问题。 设一个二维数组maxlen[][] 最长公共子串 阅读全文

摘要： 最长不降子列： 解题思路： 常规思路： 穷举—>从第一个数开始，慢慢往后面去寻找比他大的数，但是会发现，其实这样根本找不到最优的那个解，有时候看似最优，其实不是最优选择，即有后效性。 正确思路： 确定一个最大的数，从这个数往前找。这样每个数都有一个对应的最长上升子列，到了最后的数，就有了要求的最长上 阅读全文

摘要： 如何识别动态规划的题目： 1.提出的问题具有最优子结构性质（每一步子问题最优，导致最后得到最优解） 2.无后效性（状态确定后，此后的值只和该状态有关。和达成的手段，路径无关） 如何解决动态规划的题目： 1.对原问题进行分析，将原问题划分成若干子问题，一步一步来。 2.确定每个子问题的状态。 3.从题 阅读全文

摘要： 经典递归题目： 汉诺塔问题 1 #include <iostream> 2 using namespace std; 3 //x为起点，y为跳板，z为终点 4 void hannuota(int n,char x,char y,char z){ 5 if(n==1) 6 cout<<"从"<<x<< 阅读全文

摘要： 为了提升自己，同时也为了比赛做准备，我又开始学起了算法 回溯算法模板（超有用，对于这类题直接套模板就好）//适合情景——————>>>>>需要暴力计算的题 /*输入正整数n,m（n>m） */ i=1;a[i]=元素初值； while(1) { g=1; for(k=i-1;k>=1;k--) if 阅读全文

摘要： 八皇后问题，是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出：在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。 高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表 阅读全文