问题描述:对于给定的含有n个元素的无序序列,求这个序列中最大和次大的两个不同元素. 问题求解分析(分治法):先给出无序序列数组a[low...high].第一种情况为当数组中只有一个元素时,此时只存在一个最大值即为本身,次大值为负无穷,在这里我设置为-999999,第二种情况为数组中只有两个元素,此时最大值和次大值很显然将两个元素比较即可.第三种情况为数组中的元素大于两个,此时用分治法,将数组中元素砍为两半,像我们将香肠折半,注意的是此时中间的点归为前半部分,接着我们对前半部分再次进行判断三种情

上午在论坛看到个热帖,里头的题目挺有意思的,简单的记录了一下. 0. 题目 在FPGA上实现一个模块,求32个输入中的最大值和次大值,32个输入由一个时钟周期给出.(题目来自论坛,面试题,如果觉得不合适请留言删除) 从我个人的观点来看,这是一道很好的面试题目: 其一是这大概是某些机器学习算法实现过程中遇到的问题的简化,是很有意义的一道题目: 其二是这道题目不仅要求FPGA代码能力,还有很多可以在算法上优化的可能: 当然,输入的位宽可能会影响最终的解题思路和最终的实现可能性.但位宽在一定范围内,譬

题目描述: In a given integer array nums, there is always exactly one largest element. Find whether the largest element in the array is at least twice as much as every other number in the array. If it is, return the index of the largest element, otherwise

[题目链接] https://hihocoder.com/problemset/problem/1496 [题目大意] 给定N个数A1, A2, A3, ... AN, 从中找到两个数Ai和Aj(i≠j)使得乘积Ai*Aj*(Ai&Aj)最大 [题解] 我们可以枚举x&y的结果z,找出两个数x&y==z使得x*y最大,更新答案即可, 条件可以被削弱为z为x&y的子集,这种条件放缩不会导致最优解的丢失, z为x&y的子集等价于z为x的子集并且z为y的子集. 那么我们只

分治法基础 分治法(Divide and Conquer)顾名思义,思想核心是将问题拆分为子问题,对子问题求解.最终合并结果,分治法用伪代码表示如下: function f(input x size n) if(n < k) solve x directly and return else divide x into a subproblems of size n/b call f recursively to solve each subproblem Combine the results

1.问题描写叙述 写一个高效的算法.从一个m×n的整数矩阵中查找出给定的值,矩阵具有例如以下特点: 每一行从左到右递增. 每一列从上到下递增. 2. 方法与思路 2.1 二分查找法 依据矩阵的特征非常easy想到二分法,可是这是一个二维的矩阵,怎样将问题转化为一维是关键.实际上我们能够依据矩阵的第一列确定值可能所在的行的范围(limu,limd),当中limu=0,使得matrix[0][0]≤matrix[i][0]≤matrix[limd][0],i∈[0,limd]. 而确定limd的值能

最近上算法导论课,说道分治法,回来想用python写写程序练练手,于是模仿一通写了如下的代码: __author__ = 'day' def ArrayMaxMin(Array): return max(Array) def Sort(init_Array): if len(init_Array) <= 2: print (ArrayMaxMin(init_Array)) else: init_Array=[init_Array[i:i+2] for i in range(0,len(init_

在这一章节的学习中,我们将要学习一个数据结构——二叉树(Binary Tree),和基于二叉树上的搜索算法. 在二叉树的搜索中,我们主要使用了分治法(Divide Conquer)来解决大部分的问题.之所以大部分二叉树的问题可以使用分治法,是因为二叉树这种数据结构,是一个天然就帮你做好了分治法中“分”这个步骤的结构. 本章节的先修内容有: 什么是递归(Recursion)—— 请回到第二章节中复习 递归(Recursion).回溯(Backtracking)和搜索(Search)的联系和区别 分

这篇文章将讨论: 1) 分治策略的思想和理论 2) 几个分治策略的例子:合并排序,快速排序,折半查找,二叉遍历树及其相关特性. 说明:这几个例子在前面都写过了,这里又拿出来,从算法设计的策略的角度把它们放在一起来比较,看看分治是如何实现滴.由于内容太多,我将再花一篇文章来写4个之前没有写过的分治算法:1,大整数乘法   2,矩阵乘法的分治策略   3,最近点对  4,凸包问题,请见下一篇. 好了,切入正题. --------------------------------------------

分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质. 3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解: 4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题. 第一条特征是绝大多数问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加: 第二条特征是应用分治法的前提它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用:. 第三条

在前面的排序算法学习中,归并排序和快速排序就是用的分治法,分治法作为三大算法之一的,有非常多的应用例子. 分治法概念 将一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题----“分” 将最后子问题可以简单的直接求解----“治” 将所有子问题的解合并起来就是原问题打得解----“合” 分治法特征 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质. 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解: 该问

本文提供了一种基于分治法思想的,查找第K个大的数,可以使得时间复杂地低于nlogn. 因为快排的平均时间复杂度为nlogn,但是快排是全部序列的排序, 本文查找第k大的数,则不必对整个序列进行排序.请看本文: 说明本文为原创文章,转载请注明出自:丰泽园的天空-快速排序及查找第K个大的数 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> /* 如何查找第k小的数,或者第k大的数*/ partition(int data[],size_t left ,size_

总结:对二叉树应用分治法时,应避免定义多个递归函数,当出现需要递归求解多种的结果时,尽量使用ResultType来让一次递归返回多种结果. 题目:Binary Tree Maximum Path Sum 给出一棵二叉树,寻找一条路径使其路径和最大,路径可以在任一节点中开始和结束(路径和为两个节点之间所在路径上的节点权值之和). 解法:定义两个函数,maxPathSum(TreeNode root)表示以root为根的树的最大路径长度(即题目所求,至少包含一个节点),rootToAny(TreeN

题目:实现pow函数. 题目分析:因为一个一个乘,循环太大,参考矩阵连乘问题:对于n=4的话,可以得出x的平方,然后平方与平方相乘.节省计算次数.对于偶数的幂,只要x的平方多次递归调用即可:对于奇数的幂,只要n-1,就又变成偶数的幂的形式了,无非就是多乘一个x的问题. 代码: class Solution { public: //分治法:分而治之 double pow(double x, int n) { ) return 1.0/power(x, -n); else return power(

一.分治的基本思想 将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之. 对于一个规模为 n 的问题,若问题可以容易地解决,则直接解决,否则将其分解为 k 个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解. 二.用分治法求解问题的主要步骤 1.分解:将原问题分解为若干规模较小.相互独立.与原问题形式相同的子问题: 2.解决:若子问题规模较小而容易被解决则直接解决,否则,递归地解各个子问题: 3.合并:

Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. 题意:把k个已经排好序的链表整合到一个链表中,并且这个链表是排了序的. 题解:这是一道经典好题,值得仔细一说. 有两种方法,假设每个链表的平均长度是n,那么这两种方法的时间复杂度都是O(nklogk). 方法一: 基本思路是:把k个链表开头的值排个序,每次取最小的一个值放到答案链表中,这次取完之后更新这个值为它后面的一个值.接着这么取一直到全部取完.那么每次更新之后怎么对当

链接:https://leetcode.com/tag/divide-and-conquer/ [4]Median of Two Sorted Arrays [23]Merge k Sorted Lists [53]Maximum Subarray (2019年1月23日, 谷歌tag复习) 最大子段和. 题解: follow up 是divide and conquer If you have figured out the O(n) solution, try coding another

数据结构实验之栈与队列六:下一较大值 Time Limit: 150 ms Memory Limit: 8000 KiB Problem Description 对于包含n(1<=n<=100000)个整数的序列,对于序列中的每一元素,在序列中查找其位置之后第一个大于它的值,如果找到,输出所找到的值,否则,输出-1. Input 输入有多组,第一行输入t(1<=t<=10),表示输入的组数: 以后是 t 组输入:每组先输入n,表示本组序列的元素个数,之后依次输入本组的n个元素. O

     一.基本概念 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法.字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并.这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)…… 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关.问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少.例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时

题意:大致就是要求画出这个有规律的Fractal图形了= = 例如 1 对应 X 2 对应 X  X   X    X  X 这个题是个理解分治法很典型的例子(详情请参见Code) 分治法:不断缩小规模,以致把整个大问题分解为若干个可以直接处理的小问题,一般通过递归调用实现,可以用极简代码完成高复杂的工作,但空间与时间占用也相对较大. //分治法画图 //Memory:880K Time:16 Ms #include<iostream> #include<cstring> #inc