【 專欄 】- 《演算法設計技巧與分析》M.H.A學習筆記
《演算法設計技巧與分析》M.H.A學習筆記
期末到了開始複習演算法,順便寫寫部落格,看的書是M.H.Alsuwaiyel的《演算法設計技巧與分析》,書挺好的,就是有一些解釋不是很清楚。 這裡寫我自己的理解,重新簡單排版下一些有價值的知識,供自己以後回看。相關推薦
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《演算法設計技巧與分析(中文版)》下載
2018年11月01日 21:04:02 qq_43580768 閱讀數:1 標籤: 程式設計 資料
010-最近點對問題-分治法-《演算法設計技巧與分析》M.H.A學習筆記
設S是平面上n個點的集合,在S中找到兩點p、q,使得他們的歐幾里得距離d(p,q)是所有點對中最小的。 樸素的演算法是計算所有點對的距離,在求出最小的,需要Ω(n2)。 採用分治法可以在Θ(nlogn)完成任務。 基本思路: 我們用分治正規化來解釋這一過程: (a)劃
021-回溯法與深搜的關係-《演算法設計技巧與分析》M.H.A學習筆記
關於回溯法與深搜的關係,一直沒有很好的搞明白,其實百度百科已經寫得很好了: 回溯法的基本思想: 在包含問題的所有解的解空間樹中,按照深度優先搜尋的策略,從根結點出發深度探索解空間樹。當探索到某一結點
009-矩陣乘法-分治法-《演算法設計技巧與分析》M.H.A學習筆記
A、B是兩個n*n的矩陣,計算C=A*B。傳統演算法: 按照下面公式計算,需要n3次乘法和n3-n2次加法,時間複雜度為Θ(n3)。 遞迴演算法: 假定n為2的冪,將A、B、C分成4個大小為(n/2)*(n/2)的子矩陣。 用分治法來計算C。 需要8次(n/2)*(n/2
演算法設計技巧與分析筆記 第一章
1.搜尋:設A【1……n】為一個n個元素的陣列,判定給定元素x是否在A中 線性搜尋:直接掃描A中所有專案,將每個專案與x做比較。 二分搜尋: A【low……high】為有序非空陣列(假定為升序),A【mid】為中間元素 假定x>A【mid】,則丟棄A【low…mid】
005-二分搜尋-分治法-《演算法設計技巧與分析》M.H.A學習筆記
二分搜尋又稱折半查詢,用於在排序好的序列表中進行搜尋,搜尋效率高,可在最壞的情況下用O(log n)完成搜尋任務。 基本思想: 將n個元素分成個數大致相同的兩半,取a[n/2]與欲查詢的x作比較,如果x=a[n/2]則找到x,演算法終止。如 果x<a[n/2],
007-尋找第k小元素-分治法-《演算法設計技巧與分析》M.H.A學習筆記
在n個元素的陣列中查詢第k小的元素。Θ(n) 顯然先排序的話,複雜度為O(nlogn)。 但我們還有一個很漂亮的Θ(n)的演算法。 先說一下分治法的閾值:我們有一種吊炸天的分治演算法,可以用很好的效率求解出某個問題,分治演算法當然在達到一個非常小的規模時,會能
(演算法設計技巧與分析)CloseStpair
#include<iostream> #include<time.h> #include<math.h> using namespace std; class Point { public: int x; int y; void
011-最長公共子序列-動態規劃-《演算法設計技巧與分析》M.H.A學習筆記
給出兩個長度分別為n和m的字串A和B,確定A和B中最長公共子序列的長度。 樸素演算法:列舉A中所有的子序列2n個,並逐個判斷其是否在B中(Θ(m)耗費)。時間複雜度為Θ(m2n)。 利用動態規劃可
(演算法設計技巧與分析)LCS
#include<iostream> #include<stack> using namespace std; void LCS(int **,char[],int,char[],int); void LCS_print(int **,stack&
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Python資料結構與演算法 演算法的學習,最好的程式語言是什麼?Python 可能不是最好的實現語言,但至少要比 C/C++ 優異得多。它號稱可執行的虛擬碼,簡直就是為演算法實現而生,它將演算法關注的焦點回歸演算法本身,而不是C
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演算法與資料結構 專欄主要是總結一些演算法合數據結構,希望通過自己的總結能夠更加牢固地掌握知識,也希望能夠幫助到其他人。這些總結有些來自網路,首先對相關博主表示感謝!我轉載的文章基本上都加以宣告,如果未宣告請聯絡本人。
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其實我想要 一種美夢睡不著 一種心臟的狂跳 瓦解界線不被撂倒 奔跑 依靠 我心中最想要 看你看過的浪潮 陪你放肆地年少 ——林俊杰【偉大的渺小】 ------------
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Java 7併發原始碼分析 主要是對Java 7中與多執行緒編寫相關的類進行詳細介紹,包括原子類、多執行緒鎖以及常見的支援併發的集合。專欄中對各個類的定義以及實現方法進行重點講解,以求能夠更好的理解和編寫出高質量的多執行緒程式碼!
Hadoop權威指南-大資料的儲存與分析第四版——學習筆記——第2章——1
MapReduce 適合處理半結構化的資料 MapReduce任務階段 Map階段+Reduce階段 Key-Value作為輸入輸出 實現兩個函式:map(),reduce() Map階段 輸入的Key:文字中的偏移量 輸入的value:文字 輸出的k-v給reduce處