title: 快速排序法(quick sort) tags: 分治法(divide and conquer method) grammar_cjkRuby: true --- 算法原理 分治法的基本思想:将原问题分解为若干个更小的与原问题相似的问题,然后递归解决各个子问题,最后再将各个子问题的解组合成原问题的解. 利用分治法可以将解决办法分为 "三步走" 战略: (1) 在数据集中选定一个元素作为"基准"(pivot) (2) 将所有数据集小于基准的元素放在基准左边

public static void Main(string[] args) { List<string> list = new List<string>(); ; i < ; i++) { list.Add(i.ToString()); } Console.WriteLine("集合的长度:"+" "+list.Count); Console.ReadKey(); List<List<string>> bigL

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

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

     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

一.背景 使用ajax,可以实现不需要刷新整个页面就可以进行局部页面的更新.这样可以开发交互性很强的富客户端程序,减少网络传输的内容.但长期以来存在一个问题,就是无法利用浏览器本身提供的前进和后退按钮进行操作.比如在页面执行某个动作,该动作利用ajax请求到服务器获取数据,更新了当前页面的某些内容,这时想回到操作前的界面,用户就会习惯点击浏览器的后退按钮,实际这里是无效的(要么页面没反应,要么打开一个前面打开的过的页面),或者想收藏当前页面(以便于重新打开时直接显示当前的信息),也是无法做到的.

最近点对问题:给定平面上n个点,找其中的一对点,使得在n个点的所有点对中,该点对的距离最小.需要说明的是理论上最近点对并不止一对,但是无论是寻找全部还是仅寻找其中之一,其原理没有区别,仅需略作改造即可.本文提供的算法仅寻找其中一对. 解决最近点对问题最简单的方法就是穷举法,这样时间复杂度是平方级,可以说是最坏的策略.如果使用分治法,其时间复杂度就是线性对数级,这样大大提高了效率. 首先用分治法解决该问题的基本思路可以参考 http://blog.csdn.net/lishuhuakai/arti

先上代码 #include <iostream> using namespace std; int partition(int a[],int low, int high) { int pivot = a[low], i = low, j = high; while(i < j) { while(i < j && pivot <= a[j]) j--; if(i < j) swap(a[i++],a[j]); while(i < j &&a

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

一.分部类 1.分部类的定义:简单的说,分部类就是把一个类拆分成多个类,每个类文件只包含其中的一部分,类.结构.接口.方法都可以拆分,在定义的时候加上partial修饰符. 注意:分部类必须属于同一命名空间.类名必须相同. 2.分部类的应用: 分部类对于代码生成或修改工具来说意义重大.使用分部类,这些工具操作的文件可以独立于开发者正在人工编码的文件. 例如:假如一个代码生成工具能根据数据库中的Person表为Person类生成对应的Person.Designer.cs文件.这个工具将检查表的内容

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. --------------------------------------------

在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法.分治法即『分而治之』,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.这个思想是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序)等. 分治法思想 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决. 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.

题目:  http://poj.org/problem?id=3714 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=27048#problem/D Raid Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 7355   Accepted: 2185 Description After successive failures in the battles aga

在Linux中如何利用backtrace信息解决问题 一.导读 在程序调试过程中如果遇到程序崩溃死机的情况下我们通常多是通过出问题时的栈信息来找到出错的地方,这一点我们在调试一些高级编程语言程序的时候会深有体会,它们通常在出问题时会主动把出问题时的调用栈信息打印出来,比如我们在eclipse中调试java程序时. 当这些换到Linux上的C/C++环境时情况将变的稍微复杂一些,通常在这种情况下是通过拿到出问题时产生的core文件然后再利用gdb调试来看到出错时的程序栈信息,这是再好不过的了,但当

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

需要解决的问题 在做WEB系统开发时,为了提高性能会利用浏览器的缓存功能,其实即使不显式的申明缓存,现代的浏览器都会对静态文件(js.css.图片之类)缓存.但也正因为这个问题导致一个问题,就是资源的缓存逻辑有时出现问题后服务器的最新版本文件无法更新客户端的缓存. 这个问题会给用户产生许多的困扰,当然首先是测试人员会很头痛,一些看起来没有修复的bug为什么开发要说做好了?这种时候我会无奈的说:ctrl+f5刷新一下.但这毕竟不是解决问题的方法. 思路与方法考虑 思路 之前没有着手处理过这样的问题

首先就是一维最接近点的情况... #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; #define INF 0x3f3f3f3f ]; ; int main(){ int n; while(~scanf("%d",&n)){ ; i<n; i++ ){ scanf("%lf&q

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_

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力法 2.2 分治法(归并排序)   1 问题描述 给定一个随机数数组,求取这个数组中的逆序对总个数.要求时间效率尽可能高. 那么,何为逆序对? 引用自百度百科: 设 A 为一个有 n 个数字的有序集 (n>1),其中所有数字各不相同. 如果存在正整数 i, j 使得 1 ≤ i < j ≤ n 而且 A[i] > A[j],则 <A[i], A[j]> 这个有序对称为 A 的一个逆序对,也称作逆序数. 例如,数组(3,1,4,5,