python algorithm 全排列(Permutation) 排列(英语:Permutation)是将相异物件或符号根据确定的顺序重排.每个顺序都称作一个排列.例如,从一到六的数字有720种排列,对应于由这些数字组成的所有不重复亦不阙漏的序列,例如4, 5, 6, 1, 2, 3 与1, 3, 5, 2, 4, 6.[From Wikipedia] 从n个相异元素中取出 k个元素,k个元素的排列数量为: \[ {P_{k}^{n}={\frac {n!}{(n-k)!}}} \] 其中P意

刚刚开始学习python,按照廖雪峰的网站看的,当前看到了函数这一节.结合数组操作,写了个非递归的全排列生成.原理是插入法,也就是在一个有n个元素的已有排列中,后加入的元素,依次在前,中,后的每一个位置插入,生成n+1个新的全排列.因为Python切割数组或者字符串,以及合并比较方便,所以,程序会节省很多代码. def getArrayInsertCharToStr(STR,CHAR): arr =[] s_len = len(STR) index =0 while index <= s_len

class Queue: def __init__(self,max_size): self.max_size = int(max_size) self.queue = [] def put(self,data): if self.max_size > 0: if self.full(): raise ValueError('Queue is full!') else: self._put(data) def get(self): if self._queue_size() > 0: resu

leetcode 145. Binary Tree Postorder Traversal 思路一: 使用一个栈stack保存经过的根结点,另一个栈flag保存每个结点的右子树是否遍历: 如果根结点存在,结点入栈,并把结点的右子树遍历结果置为0,代表没遍历: 把root指向左子树: 如果栈不为空,判断栈顶元素右子树是否存在以及是否已经遍历,如果存在并且没有遍历,则把root指向右子树:否则,结点出栈,并且把结点的右子树遍历标志出栈: 重复2-4直到栈空或者root不存在. 这是第一个一下想到的思

class Queue: def __init__(self,max_size): self.max_size = int(max_size) self.queue = [] def put(self,data): if self.max_size > 0: if self.full(): raise ValueError('Queue is full!') else: self._put(data) def get(self): if self._queue_size() > 0: resu

问题描述: 打印输出1-9的所有全排序列,或者打印输出a-d的全排列. 思路分析: 将每个元素放到余下n-1个元素组成的队列最前方,然后对剩余元素进行全排列,依次递归下去. 比如:1 2 3 为例首先将1放到最前方(跟第1个元素交换),然后后面2位再做全排,然后将1放回本来位置 结果 1 2 3; 1 3 2其次将2放到最前方(跟第1个元素交换),然后后面2位再做全排,然后将2放回原处结果 2 1 3: 2 3 1..... C/C++递归实现: #include<cstdio> #inclu

代码如下: # coding=utf-8 class myNode(object): def __init__(self, data=-1, lchild=None, rchild=None): self.data = data self.lchild = lchild self.rchild = rchild class BTTree(object): def __init__(self): self.root = None # 建立二叉树是以层序遍历方式输入,节点不存在时以 'None' 表

class graph: def __init__(self,value): self.value=value self.neighbors=None # 图的广度优先遍历 # 1.利用队列实现 # 2.从源节点开始依次按照宽度进队列,然后弹出 # 3.每弹出一个节点,就把该节点所有没有进过队列的邻接点放入队列 # 4.直到队列变空 from queue import Queue def bfs(node): if node is None: return queue = Queue() nod

递归代码:递归实现很简单 '二叉树结点类' class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None '列表创建二叉树' def listcreattree(root,llist,i):###用列表递归创建二叉树, #它其实创建过程也是从根开始a开始,创左子树b,再创b的左子树,如果b的左子树为空,返回none. #再接着创建b的右子树, if i<len(llist): if l

1.题目描述 大家都知道斐波那契数列,现在要求输入一个整数n,请你输出斐波那契数列的第n项(从0开始,第0项为0). 递归实现: class Solution(): def Fibnacci(self,n): if n <= 0: return 0 if n == 1: return 1 return self.Fibnacci(n-1) + self.Fibnacci(n-2) 非递归实现: def Fibnacci(n): result = [0,1] if n <= 1: return

前面我们介绍了队列.堆栈.链表,你亲自动手实践了吗?今天我们来到了树的部分,树在数据结构中是非常重要的一部分,树的应用有很多很多,树的种类也有很多很多,今天我们就先来创建一个普通的树.其他各种各样的树将来我将会一一为大家介绍,记得关注我的文章哦~ 首先,树的形状就是类似这个样子的: 它最顶上面的点叫做树的根节点,一棵树也只能有一个根节点,在节点下面可以有多个子节点,子节点的数量,我们这里不做要求,而没有子节点的节点叫做叶子节点. 好,关于树的基本概念就介绍到这里了,话多千遍不如动手做一遍,接下来

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

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-

DFS将递归改为非递归这个方法的需求来自于一道三维积木组合的题目,还在苦苦调试中,暂且不提. 普通的认识对于递归向非递归的转化无非是使用栈,但是结合到深度搜索如何将栈很好利用,如何很好保存现场,都不是很轻松(自身感觉). 网上大部分转化都是基于图的搜索进行,总是引出邻接点的概念,让人越看越迷,毕竟不是每个DFS都是图(不可否认都可以看成是图). 在众多资料中看到了CSDN上的一个转化方法很新颖(结构之法,算法之道):http://blog.csdn.net/v_july_v/article/de

递归一个通俗的解释就是,在函数中调用函数本身:伪代码如下: In [31]: def fun(): ....: fun() # 这个递归没有任何作用,只是为了说明什么是递归 递归(Recursion),在数学与计算机科学中,是指在函数的定义中使用函数自身的方法. 在使用递归时,需要注意以下几点: 递归就是在过程或函数里调用自身 必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口. 注意: 切勿忘记递归出口,避免函数无限调用. 使用递归计算的一些方法 第一个阶乘: 阶乘的定义: 1的阶乘是1 大于1的树n

递归 是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象.在计算机编程里,递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知.使用递归解决问题,思路清晰,代码少.但是在主流高级语言中(如C语言.Pascal语言等)使用递归算法要耗用更多的栈空间,所以在堆栈尺寸受限制时(如嵌入式系统或者内核态编程),应避免采用.所有的递归算法都可以改写成与之等价的非递归算法. 什么是函数递归 函数的递归调用是函数嵌套调用的一种特殊形式,特殊在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用了该函

RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 大意是调用 Python 对象时超出最大深度限制 Python的递归深度 Python语言默认的递归深度是很有限的,当递归深度超过值的时候,就会引发RuntimeError异常. Python专门设置的一种机制用来防止无限递归造成Python溢出,这个值理论上1000,实际运行时在900多次时就会报错. 解决方法 最大递归次数是可以重新调整的.

目录 1 问题描述 2 解决方案  2.1 递归法 2.2 非递归法 1 问题描述 Simulate the movement of the Towers of Hanoi Puzzle; Bonus is possible for using animation. e.g. if n = 2 ; A→B ; A→C ; B→C; if n = 3; A→C ; A→B ; C→B ; A→C ; B→A ; B→C ; A→C; 翻译:模拟汉诺塔问题的移动规则:获得奖励的移动方法还是有可能的.

翻转链表作为,链表的常用操作,也是面试常遇到的. 分析非递归分析: 非递归用的小技巧比较多,很容易出错. 递归分析比较简单,在代码里面 代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef int elemtype; typedef struct node{ elemtype element; struct node*next;//写成node* next;node * next;node *next;也是可以的,为了方便阅读,以后统一写

非递归按照 层序 创建二叉树,利用 队列(即可先进先出特点)存放已访问的结点元素的地址. 初始化:front=rear= -1: 每储存一个结点元素 rear+1 ,利用 rear%2==0 来使 front+1 回车表示结点输入完毕 // 结构体 struct Node { char data; Node * lchild; Node * rchild; }; /* 类 class Tree中的私有构造方法 Node * Create() 注:该方法需要 以层序遍历的方式输入 */ Node

虽然官方解释是这题目里的树看作无向无环图,从答案来看还是在“以1作为根节点”这一前提下进行的,这棵树搭建好以后,从叶节点开始访问,一直推到根节点即可——很像动态规划的“自底向上”. 但这棵树的搭建堪忧:给出的边不知道哪边更接近根节点.所以我给出的方案干脆在两个顶点都将对方加成孩子,等到访问的时候再作处理,根据从1这个根节点开始访问这个特性,额外加一个“isVisited"来做区分. 然后利用栈对树进行非递归访问 /** * For best-coder problem 3 */ #include