题型:从数组中选择不相邻元素,求和最大 (1)对于数组中的每个元素,都存在两种可能性:(1)选择(2)不选择,所以对于这类问题,暴力方法(递归思路)的时间复杂度为:O(2^n): (2)递归思路中往往会包含大量的重复计算,从时间角度出发,我们一般都会使用动态规划的方法来解决这类问题:而动态规划的核心思想就是:使用变量或者数组来记录重复出现的部分,这样会大大减少计算量,节省时间. (3)在使用动态规划的方法解决这类问题时,一般过程是: 最好先使用暴力分析的方法,按照题意将原题中给出的案例推导出来,

题目: 给定一个数组,求如果排序之后,相邻两数的最大差值,要求时间复杂度为O(N),且要求不能用非基于比较的排序 public static int maxGap(int nums[]) { if (nums == null || nums.length < 2) { return 0; } int len = nums.length; int max = Integer.MIN_VALUE; int min = Integer.MAX_VALUE; for (int i = 0; i < l

非相邻数最大和 ///*任意选若干个不相邻的数得到的和最大*/ #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> #include<iostream> #define maxn 105 #define maxm 10005 #define INF 0x3f3f3f3f #define LL long long using namespace std; int n,m,t; int a[maxn]; int

今天我使用2048的桶数的哈希索引,往Hakaton里插入100万的记录,测试下在哈希桶数里,哈希冲突(Hash Collision)是如何影响Hekaton的工作量——结果非常非常有意思.首先我想介绍下什么是哈希冲突. 你可能知道(非常希望),在SQL Server 2014里,Hakaton表是以哈希索引(Hash Indexes)实现的.维基百科对此有详细介绍,这是哈希索引的应用基础. 哈希函数将索引键映射到哈希索引中对应的 Bucket,哈希函数的结果决定你的行最终放入那个哈希桶.如果多

Log.d("图层记录数:", "" + pFeatureLayer.getFeatureTable().getNumberOfFeatures()); Log.d("图层选择记录数:", "" + pFeatureLayer.getSelectedFeatures().size()); Log.d("图层字段数:", "" + pFeatureLayer.getFeatureTable

描述 给定一棵二叉树,你需要计算它的直径长度.一棵二叉树的直径长度是任意两个结点路径长度中的最大值.这条路径可能穿过根结点. 示例 :给定二叉树 1 / \ 2 3 / \ 4 5 返回 3, 它的长度是路径 [4,2,1,3] 或者 [5,2,1,3]. 注意:两结点之间的路径长度是以它们之间边的数目表示. 解析 直觉是求给定树的左右子树的最大深度和.其实不尽然,也有可能单单在给定树的一边,所以需要记录一下当前子树的左右子树的最大深度和. 代码 private int maxHeight =

Prime Ring Problem Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 67252    Accepted Submission(s): 28829 Problem Description A ring is compose of n circles as shown in diagram. Put natural numb

[BZOJ2734][HNOI2012]集合选数(状态压缩,动态规划) 题面 Description <集合论与图论>这门课程有一道作业题,要求同学们求出{1, 2, 3, 4, 5}的所有满足以 下条件的子集:若 x 在该子集中,则 2x 和 3x 不能在该子集中.同学们不喜欢这种具有枚举性 质的题目,于是把它变成了以下问题:对于任意一个正整数 n≤100000,如何求出{1, 2,..., n} 的满足上述约束条件的子集的个数(只需输出对 1,000,000,001 取模的结果),现在这个

网址:http://codevs.cn/problem/1907/ 题意:在一个矩阵里选不相邻的若干个数,使这些数的和最大. 我们可以把它看成一个最小割,答案就是矩阵中的所有数-最小割.先把矩阵按国际象棋棋盘黑白染色(即把相邻的点分别染成白色和黑色),然后黑点连源点,白点连汇点.割掉一个点到源/汇的边就是不选择这个点,最后的目的就是使源到汇不连通(不引发题目不能选择位置相邻的数的矛盾). 然而最小割怎么求呢? 于是我们就要引入一个定理:最大流最小割定理.它的意思就是说,在一个图中,a点到b点的最

什么是相邻数? 比如5,相邻数为4和6,和5相差1的数,连续相差为1的一组数 需求: 遍历inputList 所有数字,取出所有数字,判断是否有相邻数, 不相邻数字 和 相邻数字 都以 “数组”形式 添加到 outputList 中, 并且 每个“数组” 里 第一位 递减 补全两位数,末位 递增 补全两位数, 每一个数不能小于0, 不能大于 400 ( 提示: 在inputList 中 "12,13" 是相邻的数字,视为一组, 需要以[10, 11, 12, 13, 14, 15] 数

用struct结构体的写法: /* * description: 计算二叉树的层数和节点数 * writeby: nick * date: 2012-10-23 16:16 * */ #include <iostream> using namespace std; struct node { int item; node *l, *r; node(int n) {item=n; l=0; r=0;} }; typedef node *link; //计算节点总数 int count(link

冒泡排序.选择排序.快速排序.插入排序.希尔排序.归并排序.基数排序以及堆排序,桶排序 https://www.cnblogs.com/Glory-D/p/7884525.html https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%90%9C%E7%B4%A2%E6%A0%91/7077855?fr=aladdin https://baike.baidu.com/item/%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91%E9%81%8D

这几天详细了解了下二叉树的相关算法,原因是看了唐boy的一篇博客(你会翻转二叉树吗?),还有一篇关于百度的校园招聘面试经历,深刻体会到二叉树的重要性.于是乎,从网上收集并整理了一些关于二叉树的资料,及相关算法的实现(主要是Objective-C的,但是算法思想是相通的),以便以后复习时查阅. 什么是二叉树? 在计算机科学中,二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构.通常子树被称作“左子树”和“右子树”,左子树和右子树同时也是二叉树.二叉树的子树有左右之分,并且次序不能任意颠倒.二叉树是递归定义的,

      题目

LOWB 三人组 分清有序区跟无序区 冒泡排序 思路: 首先,列表每两个相邻的数,如果前边的比后边的大,那么交换和两个数.... 冒泡排序优化 如果一趟没有发生任何交换 那么证明列表已经是有序的了 import random from cal_time import cal_time # 计算时间的 装饰器 @cal_time def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i表示第i趟 # 第i趟无序区位置[0,n-i-1] for j in

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

容斥原理我初中就听老师说过了,不知道你们有没有听过(/≧▽≦)/ 百度百科说: 在计数时,必须注意没有重复,没有遗漏. 为了使重叠部分不被重复计算,人们研究出一种新的计数方法. 这种方法的基本思想是:先不考虑重叠的情况,把包含于某内容中的所有对象的数目先计算出来,然后再把计数时重复计算的数目排斥出去,使得计算的结果既无遗漏又无重复. 这种计数的方法称为容斥原理. 好标准的说法(#-.-) 那我举个简单的例子 两个集合的容斥原理: 设A, B是两个有限集合 那么 |A + B| = |A| + |

Description 给定一个 \(n~\times~m\) 的矩阵,每个位置有一个正整数,选择一些互不相邻的数,最大化权值和 Limitation \(1~\leq~n,~m~\leq~100\) Solution 由于数必须互不相邻,考虑二分图. 将矩阵染成二分图,相邻的格子连边,这样一条边的两个端点不能被同时选择,问题就被转化为了二分图上的最大带权独立集问题. 有关二分图的几个定理: 二分图最小无权点覆盖 = 二分图最大匹配 二分图最小无权边覆盖 = 总点数 - 二分图最大匹配 二分图最

最近在准备笔试题和面试题,把学到的东西整理出来,一来是给自己留个笔记,二来是帮助大家学习. 题目: 给定一个int数组A及数组的大小n,请返回排序后的数组. 测试样例:  输入:[1,2,3,5,2,3],6 返回:[1,2,2,3,3,5] 代码示例: 冒泡排序:O(n^2) 最基本的排序,不多解释. class BubbleSort: def bubbleSort(self, A, n): for x in xrange(n): for y in xrange(n-x-1): if A[y]

卡特兰数的含义: 说到卡特兰数,就不得不提及卡特兰数序列.卡特兰数序列是一个整数序列.其通项公式是我们从中取出的就叫做第n个卡特兰数数,前几个卡特兰数数是:1, 1, 2, 5, 14, 42, 132, 429, 1430, 4862, 16796, 58786, 208012, 742900, -运用卡特兰数能够解决很多实际问题上的计数问题 卡特兰数的几个基本性质以及变形公式:(提示括号一上n一下m表示n中选择m个的组合数) 1.-->> 2. 3. 4. 以上的推导公式为其基本性质总结,