演算法導論 5.1-1

阿新 • • 發佈：2019-02-20

證明：由於應聘者出現的順序是隨機的，所以所有應聘者的全序序列的任意一個都有可能出現。如果程式HIRE-ASSISTANT總是能決定哪一個應聘者最佳，就意味著無論應聘者全序序列中的那個序列出現，程式都可以比較出兩個應聘者誰更有資格，全序序列包含著所有兩個應聘者出現順序的可能，所以任意兩個應聘者的資格都可以給出比較結果，這樣就可以給出所有應聘者的排名的總次序。

【演算法導論】10.1-5單陣列實現雙端佇列

演算法導論第三版P131 題目： 10.1-5 棧插入和刪除元素只能在同一端進行，佇列的插入操作和刪除操作分別在兩端進行，與它們不同的，有一種雙端佇列(deque)，其插入和刪除操作都可以在兩端進行。寫出4個時間均為O(1)的過程，分別實現在雙端佇列插入和刪除元素的操作，該

演算法導論 5.1-3

畫出BIASED-RANDOM真值表輸出值 0 1 概率 1-p p 基於BIASE-RANDOM真值表，畫出獨立的兩次BIASED-RANDOM過程的真值表輸出值 00 01 10 11 概率 (1-p)(1-p) p(1-p) p(1-p) pp 可見輸出01和10的概率是相同的，那麼可以使用如

演算法導論 5.1-1

證明：由於應聘者出現的順序是隨機的，所以所有應聘者的全序序列的任意一個都有可能出現。如果程式HIRE-ASSISTANT總是能決定哪一個應聘者最佳，就意味著無論應聘者全序序列中的那個序列出現，程式都可以比較出兩個應聘者誰更有資格，全序序列包含著所有兩個應聘者出現順序的可能，所以任意兩個應聘者的資格都可以給出

動態規劃之鋼條切割問題，《演算法導論》15.1

動態規劃（dynamic programming），是一種解決問題的方法，它的思路是將大問題分解為子問題，然後合併子問題的解。與分治法將問題分解為彼此獨立的子問題不同，動態規劃應用於子問題相互重疊的情況。為了避免這些重疊部分（即子子問題）被重複計算，動態規劃演算法對每個子子問題只計算一次，並記錄在一個表

《演算法導論》13.1習題

前三題考察對紅黑樹5條性質的理解，比較簡單。4-7題很有啟發性。 13.1-4 可以把從樹根到葉子的路徑想象成一根枝條，按照紅黑樹屬性5的要求，當完全收縮時，每根枝條上黑色節點數目是相同的，當完全伸展開時，會從兩個黑色節點之間抽出一個紅色節點。這種設計的妙處是，對同一個根下的兩根枝條a,b（a長於

由《演算法導論》10-1例題與習題引發的思考

這一節涉及到棧，佇列，雙端佇列及一些組合形式，為了突出重點，簡化問題，令元素型別一律為int，物理儲存結構一律採用定長陣列。例題1 :棧下面的程式碼就實現了一個簡單的棧，棧內可容納元素個數有上限。在實現每個型別的時候都應該問問自己，為什麼需要維護這些資料成員，多一個會不會更好？少一個可行嗎？因為棧是

【演算法導論】3.1~3.2

2018年10月31日 19:42:50 mahaoyuan2015 閱讀數：4 個人分類：讀書筆記

演算法導論學習筆記-1

下載了演算法導論2th的電子書籍和 mit演算法導論教學視訊對自己的要求是：做簡單的筆記，看著簡要筆記，能否知道對應內容含義，應用情況。當前看了1--6 [共24課，每課1：20]做筆記如下：1 Master method2 Sort algorithm Give the

演算法導論 4.3-1

a) a=4,b=2,f(n)=n,nlogb a=n2; f(n)=O(n2- ε ),T(n)=Θ(n2); b) a=4,b=2,f(n)=n2,nlogb a=n2; f(n)=Θ(n2),T(n)=Θ(n2 lgn); c) a=4,b=2,f(n)=n3,nlogb a=n2; f(n) = Ω

演算法導論練習 2.1

2.1-1 插入排序，基礎問題原陣列：31，41，59，26，41，58 第一趟：31，41，59，26，41，58 第二趟：31，41，59，26，41，58 第三趟：26，31，41，5

演算法導論5.2 指示器隨機變數

為了分析包括包括僱傭分析在內的許多演算法，我們將使用指示器隨機變數，它為概率和期望之間的轉換提供了一個便利的方法，給定一個樣本空間S和事件A，那麼事件A對應的指示器隨機變數： Xa = 1 如果A發生　　 0 如果A沒有發生 E[Xa] = Pr{A}在很多時候，用指示器隨機變數來

演算法導論 5.3-4

Armstrong教授建議使用下列過程來產生均勻隨機排列：PERMUTE-BY-CYCLIC(A)1 n <- length[A]2 offset <- RANDOM(1,n)3 for i <- 1 to n4 do dest <- i + offset5 if dest >

演算法導論 5.2-3

令X為一個隨機變數，其值等於擲n次骰子點數的綜合。令Xij對應於第i次擲骰子得到的點數是j這個事件的指示器隨機變數。所以Xij = I{第i次擲骰子得到的點數是j}，並且X=∑i=1n ∑j=16 jXij 。 E(X)=E(∑i=1n ∑j=16 jXij ) = E(∑j=16 jX1j +∑j=16

《演算法導論》習題解答 Chapter 22.1-5（求平方圖）

一、鄰接矩陣實現思路：如果是鄰接矩陣儲存，設鄰接矩陣為A，則A*A即為平方圖，只需要矩陣相乘即可；虛擬碼： for i=1 to n for j=1 to n for k=1 to n result[i][j]+=matrix[i][k]*matrix[k][

演算法導論課後習題解答第一部分練習1.1-1->1.1-5

很高興能和大家一起共同學習演算法導論這本書。筆者將在業餘時間把演算法導論後面的題解以博文的形式展現出來希望能得到大家的支援謝謝。如果有可能我會做一些教學視訊免費的供大家觀看。練習題選自演算法導論中文第三版第6頁中的練習。 1.1-1 給出現實生活中需要排序的一個例子或者現實生活中需要計算凸殼的一個例子。

#006# 快速排序 × 演算法導論（第三版）練習 7.1-1 ~ 7.1-4

快排採用經典的分治思想，具體如下↓ 分解：快排的核心步驟，其結果是陣列被分成以某個數為基準的左右兩個子陣列（可能為空），其中左邊的數都小於該基準數，右邊的數都大於該基準數。詳細步驟包括計算基準數下標，以及移動陣列內元素。解決：通過遞迴呼叫快速排序，對兩個子陣列進行排序。合併：因為是原址排序，快速排序

貪心演算法之 66,55,44,33,22,11分包裹問題

題目描述一個工廠製造的產品形狀都是長方體，它們的高度都是h，長和寬都相等，一共有六個型號，他們的長寬分別為11, 22, 33, 44, 55, 66。這些產品通常使用一個 66h 的長方體包裹包裝然後郵寄給客戶。因為郵費很貴，所以工廠要想方設法的減小每個訂單運送時的包裹數量。他們很需

演算法導論（第三版）練習 10.1-1 ~ 10.1-7 兩個棧實現佇列兩個佇列實現棧

棧與佇列js實現版本： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title>

目錄 1.1. JVM記憶體模型總體架構圖 1 1.2. JAVA堆 2 1.3. 方法區元空間（Metaspace） 2 1.4. 虛擬機器棧 3 1.5. 本地方法區 4 2. 垃圾回收演算法 4 2

目錄 1.1. JVM記憶體模型總體架構圖 1 1.2. JAVA堆 2 1.3. 方法區元空間（Metaspace） 2 1.4. 虛擬機器棧 3 1.5. 本地方法區 4 2. 垃圾回收演算法 4 2.1. 標記-清除演算法(Mark-Sweep) 4

Atitit 演算法原理與導論目錄 1. Attilax總結的有用演算法按用途分類 1 1.1. 排序演算法字串匹配（String Matching） 1 1.2. 加密演算法編碼演算法序列

Atitit 演算法原理與導論目錄 1. Attilax總結的有用演算法按用途分類 1 1.1. 排序演算法字串匹配（String Matching） 1 1.2. 加密演算法編碼演算法序列化演算法 1 1.3. 查