ural History Exam    二分 #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; //二分查找 bool binarySearch(long a[], long x, int n){ ,right = n-; int middle; while (left <= right){ middle = (left+right)/; ; ; ; } ; } int cmp(const void *a

C#二分查找算法设计实现 1.介绍 二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法.但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列.(记住了前提要求是顺序存储结构,而且要有序排序,所以说对于一个无序的是没法用二分查找的) 2.查找算法过程 举例就一个int类型数组为例 比如int[] intArray: 假设数组中元素是按升序排列,将数组中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两

1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python]( http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱.这部分主要是介

的确,正如偶像Bruce Eckel所说,"Life is short, you need Python"! 如果你正在考虑学Java还是Python的话,那就别想了,选Python吧,你的人生会有更多的时间做其他有意思的事情. 研究生之前我没学python是有原因的:首先,我怕蛇,很怕很怕,而这货的logo竟然就是蛇,我因故而避之:其次,我不喜欢脚本语言,我会shell,但是写的时候不是很爽,只是在处理些文件操作或者字符串操作的时候才会想起它,听说python脚本神马的,我便又避之.

1 .1 第 1 章─概论   1.1.1 练习题   1 . 下列关于算法的说法中正确的有( ).   Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ .求解某一类问题的算法是唯一的   .算法必须在有限步操作之后停止   .算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊   .算法执行后一定产生确定的结果   A. 1 个   B.2 个   C.3 个   D.4 个   2 . T(n)表示当输入规模为 n 时的算法效率,以下算法效率最优的是( ).   A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1   C.T(

The Algorithm Design Manual, 2ed 跳转至: 导航. 搜索 Springer - The Algorithm Design Manual, 2ed Steven S.Skiena 2008 文件夹 1 介绍 2 算法设计 3 数据结构 4 排序和搜索 5 图遍历 6 加权图 7 组合搜索与启示式 8 DP 9 Intractable问题与近似算法 10 如何设计算法 11 数据结构 12 数值问题 13 组合问题 14 图问题:P 15 图问题:困难的 16 计算几

运筹学课上,首先介绍了非线性规划算法中的无约束规划算法.二分法和黄金分割法是属于无约束规划算法的一维搜索法中的代表. 二分法:$$x_{1}^{(k+1)}=\frac{1}{2}(x_{R}^{(k)}+x_{L}^{(k)}-\Delta)$$$$x_{2}^{(k+1)}=\frac{1}{2}(x_{R}^{(k)}+x_{L}^{(k)}+\Delta)$$ 黄金分割法:$$x_{1}^{(k+1)}=x_{R}^{(k)}-(\frac{\sqrt{5}-1}{2})(x_{R}^{

前言 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/669 访问. 算法的讨论具有一定的规则,其中也包含一些不成文的约定,本博文旨在为初学算法的同学指明一条通向算法的"不归路". 渐近记号 1.Θ(big-theta) 若存在正常量 .和 ,使得当  时,不等式  恒成立,则称g(n)是f(n)的一个渐近紧确界,记作Θ.它包含渐近上界和渐近下界. 简单的理解为在  时,f(n)被夹在  和  之间, 为f(

如何巧妙地回答面试官的问题? 本文摘自<PHP程序员面试笔试宝典> 程序员面试中的很多算法设计问题,都是历年来各家企业的"炒现饭",不管求职者以前对算法知识掌握得是否扎实,理解得是否深入,只要面试前买本<程序员面试笔试宝典>,应付此类题目完全没有问题.但遗憾的是,很多世界级知名企业也深知这一点,如果纯粹是出一些毫无技术含量的题目,对于考前"突击手"而言,可能会占尽便宜,但对于那些技术好的人而言是非常不公平的.所以,为了把优秀的求职者与一般的求

..摘自<C++网络编程 卷1:运用ACE和模式消除复杂性> <C++ Network Programming Volume 1 Mastering Complexity with ACE and Patterns> -Douglas C.Schmidt, Stephen D. Huston -叶斌译 ..算法设计根据具体的功能能需求来分解应用的结构,而这些功能需求是不稳定的,且可能随着时间改变.因此这种设计范式会产生无扩展能力的软件架构.

前言: 节主要是给出BST,AVL和红黑树的C++代码,方便自己以后的查阅,其代码依旧是data structures and algorithm analysis in c++ (second edition)一书的作者所给,关于这3中二叉树在前面的博文算法设计和数据结构学习_4(<数据结构和问题求解>part4笔记)中已经有所介绍.这里不会去详细介绍它们的实现和规则,一是因为这方面的介绍性资料超非常多,另外这3种树的难点都在插入和删除部分,其规则本身并不多,但是要用文字和图形解释其实还蛮耗

二分法和if ... else ... end 语句 先回顾一下二分法.要求方程\(f(x)=0\)的根.假设\(c = f(a) < 0\)和\(d = f(b) > 0\),如果\(f(x)\)是连续函数,那么方程的根\(x^*\)一定位于\(a\)和\(b\)之间.然后,我们看一下\(a\)和\(b\)中点\(x=(a+b)/2\),计算函数值\(y=f(x)\),如果函数不为0,比较\(c\).\(d\)和\(y\)的符号,确定新的二分区间.具体来说,如果\(c\)和\(y\)同号,新

1. 穷举法 基本思想:列举问题的所有可能解,并用约束条件逐一进行判定,找出符合约束条件的解. 穷举法的关键在于问题的可能解的列举和可能解的判别. 例如:凑数问题 2. 递归技术 定义:直接或间接调用自身的过程 递归三要素: (1)问题形式:返回结果是什么?需要哪些入口参数? (2)递归规则:问题如何进行分解? (3)终结条件:什么情况下可以无需套用递归规则直接求解? 3. 分治法 基本思想:待解问题若可以被分解成若干个相互独立的.与原问题同类型的.规模小于原问题的子问题,则可以先求解子问题,再

IK分词算法设计思考 加载词典 IK分词算法初始化时加载了“敏感词”.“主词典”.“停词”.“量词”,如果这些词语的数量很多,怎么保证加载的时候内存不溢出 分词缓冲区 在分词缓冲区中进行分词操作,怎么保证分词缓冲区的内容不溢出 看源码心得体会 Ik分词算法也用到了luceue里面的jar包,多种词语的测试 虽然看源码很痛苦,但是能学到很多新的东西 勇敢的迈出了第一步,坚持坚持! 计算机是一门艺术,也是一门实验科学,测试和实验的目的是一样的,如果不理解算法,找一些特别简单的测试用例测试算法, 然后

由于种种原因(看这一章间隔的时间太长,弄不清动态规划.分治.递归是什么关系),导致这章内容看了三遍才基本看懂动态规划是什么.动态规划适合解决可分阶段的组合优化问题,但它又不同于贪心算法,动态规划所解决的问题的各个阶段是相互关联的,一个阶段的选择会影响其它阶段的选择.动态规划有两个优点:一是可以排除一些解,另一个是可以帮助我们系统化的解决问题,使问题变得清晰. 下面就说一下我对动态规划.分治.递归这三者的理解.分治算法是将原问题分解成两个较小的问题,而动态规划是将问题分成不同的阶段(步骤),当然,

字符串匹配是字符串的一种基本操作:给定一个长度为 M 的文本和一个长度为 N 的模式串,在文本中找到一个和该模式相符的子字符串,并返回该字字符串在文本中的位置. KMP 算法,全称是 Knuth-Morris-Pratt 算法,以三个发明者命名,开头的那个K就是著名科学家 Donald Knuth .KMP 算法的关键是求 next 数组.next 数组的长度为模式串的长度.next 数组中每个值代表模式串中当前字符前面的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀. Boyer-Moore 算法在实际应

数据挖掘入门与实战  公众号: datadw 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法的特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 -------------------------------------------------------- 某毕业班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-dete

1.背景 工作中遇到过需要进行极大数据的存储和运算的场景,当时使用Python解决了这个问题,在Python中,整数没有位数限制,使用起来很方便.但是当程序主体使用C/C++实现时,就比较麻烦.所以考虑实现一个大数类,用于大数的存储和运算,后面生成静态库,需要的时候直接调用. 2.算法设计 (1)存储 大数一般都是以整数队列的形式存储,取一个较大的进制S,队列中的每一个值,相当于一位.假设数组长度为N(0为低位,n-1为高位),则数组表示的值 value =  A0 + A1*S + A2*S2

每年都会有人说,IT行业饱和了,根本就找不到工作,其实,我想说的是,不是工作难找,而是你自己不够好! 前几天看到一CEO在微博上吐槽: 前几天招一算法工程师我们给了8万月薪*14+奖金,人家去阿里拿5万月薪.今天这个,直接不给谈薪酬机会.前几天在网易挖个人,原来年薪80万,我给了140+期权,网易直接给了200万+期权,还提拔副总裁.唉,做点小生意,咋就这难啊? 小编想知道,现在算法工程师的薪资都这这这这这么高啦!!! 所以不要再说,工作难找,真的是自己技术还没到啊!一般来说,IT行业的发展,算

FPGA设计算法依次需要完成MATLAB浮点仿真 MATLAB定点仿真 verilogHDL定点运算以及数据对比的流程.其中浮点到定点的转换尤为重要,需要在数据表示范围和精度之间做出权衡.另外掌握定点运算规则是硬件实现算法的前提.这篇博文介绍了在用FPGA设计实现算法中的一些基础知识,比较全面. 介绍 FPGA是纯粹的硬件设计,当进行算法设计时,Verilog综合后的就是硬件逻辑电路.因此,进行算法设计时,算法设计中需要表示的数字用到的小数.符号.无穷大.整数.浮点数等等对应硬件来说都是一串0和

表情包形象取自番剧<猫咪日常> 那我也整一个 曾几何时,笔者是个对算法这个概念漠不关心的人,由衷地感觉它就是一种和奥数一样华而不实的存在,即便不使用任何算法的思想我一样能写出能跑的程序 直到一年前帮同学做了个手机游戏demo才发现了一个严峻的问题 为啥*一样的画面能跑出ppt的质感? 虽然发现当时的问题主要出现在使用了一个有bug的API,它导致了低性能的循环调用,但是从那时便开始就重新审视算法了,仅仅一个函数就能大幅地改变程序带给用户的体验这个观念根植心底 后来多多少少也学习了一些算法的知识