一.递归的定义 1.什么是递归:在一个函数里在调用这个函数本身 2.最大递归层数做了一个限制:997,但是也可以自己限制 1 def foo(): 2 print(n) 3 n+=1 4 foo(n) 5 foo(1) 验证997 3.最大层数限制是python默认的,可以做修改,但是不建议你修改.(因为如果用997层递归都没有解决的问题要么是不适合使用递归来解决问题,要么就是你的代码太烂了) 1 import sys 2 sys.setrecursionlimit(10000000)#修改递归

原题:poj3061 题意:给你一个数s,再给出一个数组,要求你从中选出m个连续的数,m越小越好,且这m个数之和不小于s 这是一个二分查找优化题,那么区间是什么呢?当然是从1到数组长度了.比如数组长度为10,你先找5,去枚举每一个区间为5的连续的数,发现存在这样的数,那么就可以继续往左找,反之则往右找,直到左右区间重合,即为正确答案,(有可能是右区间小于左区间,所以每次都应该求区间中点值) #include"iostream" #include"set" #incl

#!/usr/bin/env python #coding -*- utf:8 -*- #二分查找#时间复杂度O(logn)#一个时间常量O(1)将问题的规模缩小一半,则O(logn) import random def binary_search(arraya, x, N): low = 0 high = N-1 notfound = -1 while low<=high: #这里是//2,写一个/会出错,因为python3中3/2=1.5,3//2=1 middle = (low+high)

题目大意:求一个序列中不严格单调递增的子序列的最小数目(子序列之间没有交叉). 这题证明贪心法可行的时候,可以发现和求最长递减子序列的长度是同一个方法,只是思考的角度不同,具体证明并不是很清楚,这里就给出贪心法的解题过程. 首先很容易想到的就是对n长度数列进行n次遍历,每一次尽可能长地取出一个递增序列,显然这样最后取出的序列数目是最少的.但是这是一个n^2的算法,如果数据取极端的完全递减情况,很容易就能卡掉时间.Ps:这题的测试数据可能设计的并不是很严谨,这个简单的贪心法只要开一个记录已经取出序

之前的二分答案做法 http://blog.csdn.net/zy691357966/article/details/40212215 二分查找做法: 我们首先试试只枚举终点.对于终点j,我们的目标是要找到一个让Bj-Bi-1≥S,且i尽量大(i越大,序列长度j-i+1就越小)的i值,也就是找一个让Bi-1≤Bj-S最大的i.注意到B是递增的(别忘了,本题中所有Ai均为整数),所以可以用二分查找.(如果不是整数的话可以用之前的二分答案做法) #include <cstdio> #include

---恢复内容开始--- Description   Before the invention of book-printing, it was very hard to make a copy of a book. All the contents had to be re-written by hand by so calledscribers. The scriber had been given a book and after several months he finished it

Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 6639    Accepted Submission(s): 2514 Problem Description My birthday is coming up and traditionally I'm serving pie. Not just one pie, no, I have

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/4/29 9:11 # @Author : Jackendoff # @Site : # @File : 二分树.py # @Software: PyCharm data = [1,3,6,7,12,14,16,17,18,20,21,22,23,30,32,35] def binary_serch(dataset,find_num): print(dataset) if l

按n=5,a-{4,2,3,1,5}为例 dp的值依次是: INF INF INF INF INF 4     INF INF INF INF 2     INF INF INF INF 2     3     INF INF INF 1     3     INF INF INF 1     3     5     INF INF #include<cstdio> #include<iostream> #include<algorithm> #include<q

python 3.6.5 import bisect bisect_list=dir(bisect)print(bisect_list)bisect_list = ['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'bisect', 'bisect_left', 'bisect_right', 'insort', 'insort_le

人类发明了轮子,提高了力的使用效率. 人类发明了自动化机械,将自己从重复的工作中解脱出来. 提高效率的方法好像总是离不开两点:拒绝无效劳动,拒绝重复劳动.人类如此,计算机亦如是. 前面我们说过了四数之和的递归和递推思路,递归和递推是一个比较通用的解题方法,我们可以以此为基础对解空间有一个整体的认识,优化出更加高效的算法.下面我们以三数之和为例来看一下,如何从最简单的递归一步一步得到更加高效的解法.题目很简单,主要说一下优化的思路: 由于之前说过递归的思路,那这次我们就先用递推来解题. 由于解空间

二分查找 为什么使用二分查找: python中的列表,一般取值为遍历这个列表,直到取到你想要的值,但是如果你的列表是一个有着百万元素的列表呢,那样for循环遍历列表就会很慢,可能会循环几十万次,才能找到你需要的对应的值,那样不是很浪费资源嘛,所以为了更加快速的找到对应的值以及节省系统的资源,就有人发明了这种二分算法. 原理: 注意:二分查找必须是一个有序的列表,递增或递减都可以,但必须是一个有序列表. 二分查找也叫折半查找,是一种效率较高的查找方法,首先,假设表中元素是按升序排列,将表中> 间位

说明:大部分代码是在网上找到的,好几个代码思路总结出来的 通常写算法,习惯用C语言写,显得思路清晰.可是假设一旦把思路确定下来,并且又不想打草稿.想高速写下来看看效果,还是python写的比較快.也看个人爱好.实习的时候有个同事对于python的缩进来控制代码块各种喷....他认为还是用大括号合适...怎么说呢,适合自己的才是最好的.我个人的毛病就是,写了几天C,到要转到python的时候,代码中依旧有C的影子..比方大括号问题,比方忘记在while或这for.if.else等后面加":&quo

递归函数:在一个函数里在调用这个函数本身. 递归的最大深度:998 正如你们刚刚看到的,递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去.但是我们之前已经说过关于函数调用的问题,每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间,如果一直调用下去,就会造成名称空间占用太多内存的问题,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997(只要997!你买不了吃亏,买不了上当...). 拿什么来证明这个“998理论”呢?这里我们可以做一个实验: def foo(n): print(n) n +=

目录 一.初始递归 二.递归示例讲解 二分查找算法 一.初始递归 递归函数:在一个函数里在调用这个函数本身. 递归的最大深度:998 正如你们刚刚看到的,递归函数如果不受到外力的阻止会一直执行下去.但是我们之前已经说过关于函数调用的问题,每一次函数调用都会产生一个属于它自己的名称空间,如果一直调用下去,就会造成名称空间占用太多内存的问题,于是python为了杜绝此类现象,强制的将递归层数控制在了997(只要997!你买不了吃亏,买不了上当...). 拿什么来证明这个"998理论"呢?这

约12年年底的时候,接触了python不到半年的样子,入门是直接实现GUI测试case的.今天面试地平线机器人,发现忘得差不多了- -. 当时的问题是这样的 写一个二分查找是实现,我好像不记得二分查找是个啥- -面试官很nice的解释了一遍.当时的写法是这样的. #!/bin/usr/env python inputArr=[1,2,3,4,4,5,5,5,6,6,6,7,77,77] destStr=sys.argv[1] if inputArr.find(destStr) == -1: pr

人理解循环,神理解递归!  一.递归的定义 def story(): s = """ 从前有个山,山里有座庙,庙里老和尚讲故事, 讲的什么呢? """ print(s) story() story() 老和尚讲故事 递归的定义——在一个函数里再调用这个函数本身.这种魔性的使用函数的方式就叫做递归. 递归的最大深度:997 1.python递归最大层数限制 997 2.最大层数限制是python默认的,可以做修改 3.但是我们不建议你修改 n =

二分查找算法也成为折半算法,对数搜索算法,一会中在有序数组中查找特定一个元素的搜索算法.搜索过程是从数组中间元素开始的 如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束:如果查找的数大于中间数,则在数组的前一半查找,否则,在后一半查找.直到找到相应 数据止. 该算法的的复杂度为 O(log n),相比其他算法优势还是比较明显的. 二分查找法的O(log n)让它成为十分高效的算法.不过它的缺陷却也是那么明显的.就在它的限定之上: 必须有序,我们很难保证我们的数组都是有序的.当然可以在构建数组的时候

老生常谈的算法了. #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: demo.py # 用python实现二分查找 def binarySearch(a, ll, rr, val): while ll <= rr: mid = int((ll + rr) / 2) if a[mid] == val: return mid elif a[mid] > val: rr = mid - 1 else: ll = mid + 1 return

楔子 如果有这样一个列表,让你从这个列表中找到66的位置,你要怎么做? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] 你说,so easy! l.index(66) 我们之所以用index方法可以找到,是因为python帮我们实现了查找方法.如果,index方法不给你用了...你还能找到这个66么? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,

导读 曾几何时学好数据结构与算法是我们从事计算机相关工作的基本前提,然而现在很多程序员从事的工作都是在用高级程序设计语言(如Java)开发业务代码,久而久之,对于数据结构和算法就变得有些陌生了,由于长年累月的码砖的缘故,导致我们都快没有这方面的意识了,虽然这种论断对于一些平时特别注重学习和思考的人来说不太适用,但的确是有这样的一个现象. 而在要出去面试找工作的时候,才发现这些基础都快忘光光了,所以可能就“杯具”了!实际上,对于数据结构和算法相关的知识点的学习,是程序员必须修炼的一门内功,而要掌握