假设一对幼年兔子需要一个月长成成年兔子,一对成年兔子一个月后每个月都可以繁衍出一对新的幼年兔子(即兔子诞生两个月后开始繁殖).不考虑死亡的情况,问第 N 个月时共有多少对兔子? 结果前几个月的兔子数量为:1,1,2,3,5,8,13,21,34....... 发现规律:从第三个月开始,每个月的兔子数量为上个月与上上个月的兔子数量之和. 非递归: #p6_7.py #兔子问题 def fab(n): a1=1 a2=1 a3=1 if n<1: print('输入有误') return -1 wh

//N个数全排列的非递归算法 #include"stdio.h" void swap(int &a, int &b) { int temp; temp = a; a = b; b = temp; } /* 根据当前的排列p,计算下一个排列. 原则是从1234–>4321,若p已经是最后一个排列,传回false,否则传回true. p是一个n维向量. */ bool nextPermutation(int *p, int n) { ; int i,j,k; //从后

1.递归 递归:程序调用自身的编程技巧称为递归(recursion). 优点是:代码简洁,易于理解. 缺点是:运行效率较低. 递归思想:把问题分解成规模更小,但和原问题有着相同解法的问题. 1)下面是关于1+2+3+....+n的递归算法: /// <summary> /// 1+2+3+....+n的递归算法 /// </summary> /// <param name="i"></param> /// <returns>&

非递归算法: 根据圆盘的数量确定柱子的排放顺序: 若n为偶数,按顺时针方向依次摆放 A B C: 若n为奇数,按顺时针方向依次摆放 A C B. 然后进行如下操作: (1)按顺时针方向把圆盘1从现在的柱子移动到下一根柱子,即当n为偶数时,若圆盘1在柱子A,则把它移动到B:若圆盘1在柱子B,则把它移动到C:若圆盘1在柱子C,则把它移动到A. (2)接着,把另外两根柱子上可以移动的圆盘移动到新的柱子上.即把非空柱子上的圆盘移动到空柱子上,当两根柱子都非空时,移动较小的圆盘. (3)反复进行(1)(2

1.二叉树定义: typedef struct BTreeNodeElement_t_ { void *data; } BTreeNodeElement_t; typedef struct BTreeNode_t_ { BTreeNodeElement_t *m_pElemt; struct BTreeNode_t_ *m_pLeft; struct BTreeNode_t_ *m_pRight; } BTreeNode_t; 2.求二叉树中第K层的第M个节点 (1)非递归算法 借助队列实现 首

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://wintys.blog.51cto.com/425414/94051 Java二分查找实现,欢迎大家提出交流意见. /** *名称:BinarySearch *功能:实现了折半查找(二分查找)的递归和非递归算法. *说明: * 1.要求所查找的数组已有序,并且其中元素已实现Comparable<T>接口,如Integer.String等. * 2.非递归查找使用search()

汉诺塔介绍: 汉诺塔(港台:河内塔)是根据一个传说形成的数学问题: 最早发明这个问题的人是法国数学家爱德华·卢卡斯. 传说越南河内某间寺院有三根银棒,上串 64 个金盘.寺院里的僧侣依照一个古老的预言,以上述规则移动这些盘子:预言说当这些盘子移动完毕,世界就会灭亡.这个传说叫做梵天寺之塔问题(Tower of Brahma puzzle).但不知道是卢卡斯自创的这个传说,还是他受他人启发. 若传说属实,僧侣们需要 \(2^{64}-1\)步才能完成这个任务:若他们每秒可完成一个盘子的移动,就需要

运行结果 代码如下 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; ; const char *LINE32 = "--------------------------------"; const bool PRINT_DETAILS = false; ;// n表示皇后数量,cnt表示方案数量 ][*MAX+]; //v[0][].v[1][].v[2][]分别表示列.主对角线.副对角线是否存在皇后 // 为0时表示无皇后,非0

Tornado的全称是Torado Web Server,从名字上就可知它可用作Web服务器,但同时它也是一个Python Web的开发框架.最初是在FriendFeed公司的网站上使用,FaceBook收购之后便进行了开源. 作为Web框架,是一个轻量级的Web框架,类似于另一个Python web 框架Web.py,其拥有异步非阻塞IO的处理方式. 作为Web服务器,Tornado有较为出色的抗负载能力,官方用nginx反向代理的方式部署Tornado和其它Python web应用框架进行对

在DFS的递归算法中,DFS框架如下: 1访问起点v0 2依次以v0的未访问的连接点为起点,DFS搜索图,直至图中所有与v0路径相通的顶点都被访问. 3若该图为非连通图,则图中一定还存在未被访问的顶点,选取该顶点为起点,重复上述DFS过程,直至图中全部顶点均被访问过为止. 而在非递归的DFS框架中,运用栈来取代递归(递归的本质就是入栈出栈),所以用自定义的栈取代递归栈,具体框架如下: 1首先初始化待使用栈,然后将第一个结点入栈 2然后只要栈不空,重复下面的操作:将栈顶元素弹出,然后看该元素是否访

之前写了一篇有关正則表達式的文章.主要是介绍了正則表達式中通配符 转义字符 字符集 选择符和子模式 可选项和反复子模式 字符串的開始和结尾 ,有兴趣的能够查看博客内容. 此文章主要内容将要介绍re中的贪心和非贪心算法: 贪心: 使用 .* 匹配字符串 当中标点 . 表示通配符,能够用来匹配除换行符之外的随意符号.* 为反复子模式,同意模式反复0次或者多次. 贪心算法将会依照尽可能大的原则去匹配字符串. 非贪心:  使用 .*? 匹配字符串 当中标点 . 表示通配符,能够用来匹配除换行符之外的随意

非极大抑制(Non-maximum suppression)python代码实现原创Butertfly 发布于2018-11-20 18:48:57 阅读数 293 收藏展开定位一个物体,最后算法就找出了一堆的方框,我们需要判别哪些矩形框是没用的.非极大值抑制:先假设有6个矩形框,根据分类器类别分类概率做排序,从大到小分别属于物体的概率分别为A.B.C.D.E.F. (1)从最大概率矩形框F开始,分别判断B~F与A的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值; (2)假设B.D与F的重叠度超过阈值,那么

一.基本概况 上一篇博客介绍到用递归实现树结构数据的查找,那么这篇博客,我就结合自己对于树的理解,然后用一种非递归的方式进行树结构数据的处理.首先,改造数据库表设计,加入度的概念: 首先,layer的设计,是来源于Word文档的目录带来的灵感.想一想我自己在写Word文档的时候,通过标题1,标题2等的设立,然后就可能自动生成目录.我感觉这个和我要完成的树结构数据的处理有共同之处.当然,在这里的010000,是我自己对于树的度的表示,主要是用于排序,而后面的depth,则是对于我自己方便在Java

首先非常感谢‘hicjiajia’的博文:二叉树后序遍历(非递归) 这篇随笔开启我的博客进程,成为万千程序员中的一员,坚持走到更远! 折磨了我一下午的后序遍历中午得到解决,关键在于标记右子树是否被访问过,考虑过修改二叉树结点的数据结构,增加一个visit域,或者建一个栈存储已访问的结点.都比较麻烦没有调试成功.若将右子树也入栈,如果没有访问标记的话,会改变访问的次序,甚至出现死循环,这是比较危险的情况.从借鉴的博文里,摘录并改写为C的代码,基本上没有改动.后续问题努力写出自己的原创代码. 二叉树

前序遍历 非递归 public void preordernorec(TreeNode root){ //System.out.println("先序遍历(非递归):"); //用数组模拟栈,假设有节点个数不超过32个 TreeNode[] stack = new TreeNode[32]; for(int i =0;i<32;i++){ stack[i] = null; } int index =0; TreeNode pnode = root; while(pnode!=nu

一 广度优先遍历(BFS) //广度优先遍历二叉树,借助队列,queue public static void bfs(TreeNode root){ Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>(); //队列需要使用linkedlist来初始化 if(root == null) return; queue.add(root); while(!queue.isEmpty()){ TreeNode node = queue.pol

一.基本概况 上一篇博客介绍到用递归实现树结构数据的查找,那么这篇博客,我就结合自己对于树的理解,然后用一种非递归的方式进行树结构数据的处理.首先,改造数据库表设计,加入度的概念: 首先,layer的设计,是来源于Word文档的目录带来的灵感.想一想我自己在写Word文档的时候,通过标题1,标题2等的设立,然后就可能自动生成目录.我感觉这个和我要完成的树结构数据的处理有共同之处.当然,在这里的010000,是我自己对于树的度的表示,主要是用于排序,而后面的depth,则是对于我自己方便在Java

递归实现: func f(num int) int { if num == 1 || num == 2 { return 1 } return f(num-1) + f(num-2) } 非递归实现: func fbnqList2(num int) int { if num == 1 || num == 2 { return 1 } pre1 := 1 pre2 := 1 for i := 3; i < num; i++ { tmp := pre1 + pre2 pre1 = pre2 pre2

1.二叉树的建立 首先,定义数组存储树的data,然后使用list集合将所有的二叉树结点都包含进去,最后给每个父亲结点赋予左右孩子. 需要注意的是:最后一个父亲结点需要单独处理 public static TreeNode root; //建立二叉树内部类 class TreeNode{ public Object data; //携带变量 public TreeNode lchild,rchild; //左右孩子 public TreeNode() { data = null; lchild

二叉树的遍历分为广度优先遍历和深度优先遍历 广度优先遍历(breadth first traversal):又称层次遍历,从树的根节点(root)开始,从上到下从从左到右遍历整个树的节点. 深度优先遍历(depth first traversal):对于一颗二叉树,深度优先遍历是沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支.深度优先遍历有重要的三种方法.这三种方式常被用于访问树的节点,它们之间的不同在于访问每个节点的次序不同.这三种遍历分别叫做先序遍历(preorder):根节点->左子树-

因为要远程访问公司的服务器,没有sudo的权限,所以在安装python的一些包的时候就不能安去默认路径了(比如以/usr/local/lib/为prefix的路径). 一般来讲用easy_install或者pip来安装的时候都默认在PATHONPATH的site-packages下面,比如/usr/lib64/python2.7/site-packages. 用pip pip install --user package_name 用easy_install easy_install --pre