一.查找 1.查找的概念: 2 顺序查找(linear search) 从头找到尾 def linear_search(li,val): for ind ,v in enumerate(li): if v==val: return ind else: return None 3 二分查找(binary search): def binary_search(li,val): left = 0 right = len(li)-1 while left<=right: mid = (left+righ…

有向图 G = (V, E) 的一个强连通分支(SCC:Strongly Connected Components)是一个最大的顶点集合 C,C 是 V 的子集,对于 C 中的每一对顶点 u 和 v,有 u --> v 和 v --> u,亦即,顶点 u 和 v 是互相可达的. 实际上,强连通分支 SCC 将有向图分割为多个内部强连通的子图.如下图中,整个图不是强连通的,但可以被分割成 3 个强连通分支. 通过 Kosaraju 算法,可以在 O(V+E) 运行时间内找到所有的强连通分支.Ko…

回朔法:在字符串查找的时候最容易想到的是暴力查找,也就是回朔法.其思路是将要寻找的串的每个字符取出,然后按顺序在源串中查找,如果找到则返回true,否则源串索引向后移动一位,再重复查找,直到找到返回true,或者源串查找完也没有找到返回false:这种方法简单粗暴,但思路清晰.又因为每次查找失败,源串需要回到起始位置的下一个位置开始查找,所以该算法也称为回朔法. KMP算法:先对要查找的字符串进行分析,找出其中重复的子字符串.然后将目标串与源串比较,一旦比较失败,则不用回朔,而是根据目标串子串的…

数据结构与算法--KMP算法查找子字符串 部分内容和图片来自这三篇文章: 这篇文章.这篇文章.还有这篇他们写得非常棒.结合他们的解释和自己的理解,完成了本文. 上一节介绍了暴力法查找子字符串,同时也发现了该算法效率并不高.当失配位置之前已经有若干字符匹配时,暴力法很多步骤是多余的.举个KMP算法的例子,看图1 可以看到子串p和主串t在红框处失配了,失配之前的字符串ABC已经匹配.ABA第一个字符A和后面的字符都不同,所以可以放心地直接将子串p的p[0]对齐失配处i,让p[0]和t[i]接着比较.…

这段时间在学Java,期间学到了一些排序和查找方法.特此写来和大家交流,也方便自己的日后查看与复习. 1.下边是Java的主类: public class Get { public static void main(String[] args) { int len=10; int[] a=new int[len]; for(int i=0;i<len;i++) { int t=(int)(Math.random()*10); a[i]=t; } //静态初始化数组 //int[] b=new i…

题目: 实现一个函数,查找一个整数数组中第二大数. 算法思想: 设置两个变量max1和max2,用来保存最大数和第二大数,然后将数组剩余的数依次与这两个数比较,如果这个数a比max1大,则先将max1赋给max2,使原先最大的数成为第二大的数,再将这个数a赋给max1,如果这个数a比max1小但比max2大,则将这个数a赋值给max2,依次类推,直到数组中的数都比较完. c语言代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N 10…

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条…

前面介绍的几种查找的算法都是基于数据有序的基础上进行的.但是在实际的应用中,很多数据集可能有惊人的数据量,面对这些海量的数据,要保证记录全部按照当中的某个关键字有序,其时间代价是非常昂贵的,所以这种数据通常都是按先后顺序存储的. 那么如何能够快速的查找到需要的数据呢?办法就是--索引. 索引就是把一个关键字与它对应的记录相关联的过程.一个索引有若干个索引项构成,每个索引项至少应包括关键字和对应的记录在存储器中的位置等信息. 在索引表中的每个索引项对应多条记录,则称为稀疏索引,若每个索引项唯一对应…

1.给两个字符串s和t,判断t是否为s的重新排列后组成的单词. s = "anagram", t = "nagaram", return true. s = "rat", t = "car", return false. leetcode地址:https://leetcode.com/problems/valid-anagram/description/ (1)解法一:排序,O(n*logn) class Solution:…

查找算法介绍 在java中,我们常用的查找有四种: 顺序(线性)查找 二分查找/折半查找 插值查找 斐波那契查找 1)线性查找算法 示例: 有一个数列: {1,8, 10, 89, 1000, 1234} ,判断数列中是否包含此名称[顺序查找] 要求: 如果找到了,就提示找到,并给出下标值. 思路:将数列遍历匹配,就是用for循坏遍历,if匹配数据,找到下标值输出. public class SeqSearch { public static void main(String[] args) {…

假设长字符串为t,短字符串为p.为了进行KMP匹配,首先需要计算字符串p的next数组,后面实现了计算该数组的函数void KmpGenNext(char* p, int* next).对于”abcabcab”,计算出的next数组如下图: 其中:next[i]给出如下信息:从左到右将p的字符与t的字符进行比对时,若在p的i号位置出现不匹配,就将字符串p相对t右移i-next[i]位:若next[i]>=0,则右移后比对位置从next[i]号位置开始,否则从0号位置开始.下图给出了一个匹配示例.…

我们在图的定义中说过,带有权值的图就是网结构.一个连通图的生成树是一个极小的连通子图,它含有图中全部的顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边.所谓的最小成本,就是n个顶点,用n-1条边把一个连通图连接起来,并且使得权值的和最小.综合以上两个概念,我们可以得出:构造连通网的最小代价生成树,即最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree).找连通图的最小生成树,经典的有两种算法,普里姆算法和克鲁斯卡尔算法. prim实现: import java.util.HashSet; im…

索引查找是在索引表和主表(即线性表的索引存储结构)上进行的查找. 索引查找的过程是: 1)首先根据给定的索引值K1,在索引表上查找出索引值等于K1的索引项,以确定对应子表在主表中的开始位置和长度. 2)然后再根据给定的关键字K2,在对应的子表中查找出关键字等于K2的元素(结点). 对索引表或子表进行查找时,若表是顺序存储的有序表,则既可进行顺序查找,也可进行二分查找,否则只能进行顺序查找. 一提到“索引”,估计大家第一反应就是“数据库索引”,对的,其实主键建立“索引”,就是方便我们在海量数据中查…

#if !defined OFINDER #define OFINDER #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> class ContentFinder { private: float hranges[2]; const float* ranges[3]; int channels[3]; float threshold; cv::MatND histogram; cv::Sp…

  @dd|ad|fds|d@dd|ad|fds|d@dd|ad|fds|d@   var e = [];     window.onload = function () {         var O = stocklist.split("@");         for (var N = 1; N < O.length; N++) {             var Q = O[N];             e.push(Q.split("|"));  …

一.复制数组算法 //数组复制算法 public class Test{ public static void main(String[] args){ int[] arrA = {100,800,500,600,700}; int[] arrB = new int[arrA.length]; //用for循环把A的对应下标值复制给B for(int i=0;i<arrA.length;i++){ arrB[i] = arrA[i]; } //输出arrB for(int i=0;i<arrB…

BFPRT算法解决的问题十分经典,即从某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素,通过巧妙的分 析,BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度.该算法的思想与快速排序思想相似,当然,为使得算法在最坏情况下,依然能达到o(n)的时间复杂 度,五位算法作者做了精妙的处理. 算法步骤: 1. 将n个元素每5个一组,分成n/5(上界)组. 2. 取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序. 3. 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307 )选择特征(坐标轴)的方法  (2)以该特征的哪一个为界 (3)达到什么条件算法结束. (1)选择特征的方法 计算当前观测点集合中每个特征的方差,选择方差最大的一个特征,然后画一个垂直于这个特征的超平面将所有观测点分为两个集合. (2)以该特征的哪一个值为界 即垂直选择坐标轴的超平面的具体位置. 第一种是以各个点的方差的中值(median)为界.这样会使建好的树非常地平衡,会均匀地分开…

BFPRT算法的作者是5位真正的大牛(Blum . Floyd . Pratt . Rivest . Tarjan). BFPRT解决的问题十分经典,即从某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素,通过巧妙的分析,BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度. 步骤 将n个元素每 5 个一组,分成n/5(上界)组. 取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序. 递归的调用 selection 算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个. 用x…

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的二叉排序树/二叉搜索树. 二叉排序树介绍 在上篇博客中,顺序表的插入和删除效率还可以,但查找效率很低:而有序线性表中,可以使用折半.插值.斐波那契等查找方法来实现,但因为要保持有序,其插入和删除操作很耗费时间. 二叉排序树(Binary Sort Tree),又称为二叉搜索树,则可以在高效率的查找下,同时保持插入和删除操作也又较高的效率.下图为典型的二叉排序树. 二叉查找树具有以下性质: (1) 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小…

问题分析 依题意,所需程序不用过多考虑效率且暗示使用库,自然想到用高级语言实现(个人选择C++).可用顺序容器暂存数据,用标准算法解决排序问题. 代码实现 #include <iostream> #include <algorithm> #include <fstream> #include <vector> #include <string> using namespace std; int main() { /* * 获取数据文件名并打开文件…

查找功能是数据处理的一个基本功能.数据查找并不复杂,但是如何实现数据又快又好地查找呢?前人在实践中积累的一些方法,值得我们好好学些一下.我们假定查找的数据唯一存在,数组中没有重复的数据存在. (1)顺序查找(普通的数据查找)           设想有一个1M的数据,我们如何在里面找到我们想要的那个数据.此时数据本身没有特征,所以我们需要的那个数据可能出现在数组的各个位置,可能在数据的开头位置,也可能在数据的结束位置.这种性质要求我们必须对数据进行遍历之后才能获取到对应的数据. int find…

一.算法介绍 Kruskal算法是一种用来查找最小生成树的算法,由Joseph Kruskal在1956年发表.用来解决同样问题的还有Prim算法和Boruvka算法等.三种算法都是贪心算法的应用.和Boruvka算法不同的地方是,Kruskal 算法在图中存在相同权值的边时也有效.最小生成树是一副连通加权无向图中一棵权值最小的生成树(minimum spanning tree,简称MST).生成树的权重是赋予生成树的每条边的权重之和.最小生成树具有 (V – 1) 个边,其中 V 是给定图中的…

环境:Visual Studio 2017 + .Net Framework 4.5 应用场景:在画板上查找起始点和目标点之间的最短最直路径,最后画出连接两个点之间的折线. 算法简介:A*算法是一种性能较高的最优路径搜索算法,由Stanford Research Institute(now SRI International)的Peter Hart,Nils Nilsson和Bertram Raphael于1968年发表.A*算法可看做是对Dijkstra算法的扩展和优化,其性能一般情况下比Di…

算法 1 字符串模式匹配问题 2 排列组合问题 3 查找排序问题 数据结构 B树(B,B*,B+,红黑树)和二叉树的区别,MAP,hashmap, JAVA: 线程sleep,wait,wake(), 序列化与反序列化 JVM调优 数据库调优…

参考:http://xudacheng06.blog.163.com/blog/static/4894143320127891610158/ 杨氏矩阵(Young Tableau)是一个很奇妙的数据结构,他类似于堆的结构,又类似于BST的结构,对于查找某些元素,它优于堆:对于插入.删除它比BST更方便. 首先介绍一下这个数据结构的定义,Young Tableau有一个m*n的矩阵,让后有一数组 a[k], 其中k<=m*n ,然后把a[k]中的数填入 m*n 的矩阵中,填充规则为(如图1-1):…

<?php //        PHP 二分查找 function search($arr, $sea){ $low = 0;                // 确定数组的开始的下标 $len = count($arr)-1;    // 确定数组的最后一下标  数组的长度-1 //echo $len; exit; while( $low <= $len ) { // 向下取整    2.9 => 2 $num = floor(($low + $len) / 2); //echo $n…

转自:http://blog.163.com/zhoumhan_0351/blog/static/39954227200910231032917/ 前面讨论的查找都是内查询算法,被查询的数据都在内存.当查询的数据放在外存,用平衡二叉树作磁盘文件的索引组织时,若以结点为内外存交换的单位,则找到需要的关键字之前,平均要进行lgn次磁盘读操作,而磁盘.光盘的读写时间要比随机存取的内存代价大得多.其二,外存的存取是以“页”为单位的,一页的大小通常是1024字节或2048字节. 针对上述特点,1972年R…

字符串匹配是计算机的基本任务之一. 举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"?许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一.它以三个发明者命名,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth. 这种算法不太容易理解,网上有很多解释,但读起来都很费劲.直到读到Jake Boxer的文章,我才真正理解这种算法.下面,我用自己的语言,…

题意:给出几组数据,每组有字符串W和T,问你W在T中出现几次. 思路:字符串长度很大,用KMP算法. 一开始写的是:调用KMP算法查找W在T中是否匹配,若匹配,则个数+1.则接下来T的索引移动相应的距离,再调用函数判断T接下来的序列中是否存在W. 如果不能匹配,则终止. 结果,这样超时了...估计是调用函数上面花费了些时间. 后来直接在函数中记录出现的个数,这样就不超时了. #include <iostream> #include <stdio.h> #include <st…