问题描写叙述 八皇后问题是十九世纪著名数学家高斯于1850年提出的.问题是:在8*8的棋盘上摆放8个皇后.使其不能互相攻击,即随意的两个皇后不能处在允许行.同一列,或允许斜线上. 能够把八皇后问题拓展为n皇后问题,即在n*n的棋盘上摆放n个皇后,使其随意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上. 问题分析 我们以最简单的4皇后问题分析,显然,为了使皇后不相互攻击,首先考虑每一行仅仅能放一个皇后,我们以X[1,2,3-.N]代表此问题的解数组,X[N]代表在第N行第X[N]列放了一个皇后,比如

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u012860063 问题:设单链表中存放n个字符.试设计一个算法,使用栈推断该字符串是否中心对称,如xyzzyx即为中心对称字符串. 代码例如以下: #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #define LEN sizeof(struct node) #define MAX 147 struct node { char cc; struct n

设子数组A[0:k]和A[k+1:N-1]已排好序(0≤K≤N-1).试设计一个合并这2个子数组为排好序的数组A[0:N-1]的算法.要求算法在最坏情况下所用的计算时间为O(N),只用到O(1)的辅助空间. //翻转字符串时间复杂度O(to - from) void reverse(int *a, int from, int to) { int t; for (; from < to; ++from, --to) { t = a[from]; a[from] = a[to]; a[to] = t

有一个线性表,采用带头结点的单链表L来存储,设计一个算法将其逆置,且不能建立新节点,只能通过表中已有的节点的重新组合来完成. 分析:线性表中关于逆序的问题,就是用建立链表的头插法.而本题要求不能建立新结点,也就不能把元素重新弄到一个表中.可以将L中的元素作为逆转后的L的元素来源,将L->next设置为空.然后将头结点后的一串结点用头插法逐个插入L中. 伪代码: void reversel(LNode *L) { LNode *p=L->next, *q; L->next=NULL; //

算法题   已知整型数值 a[99], 包含的所有99个元素都是从1-100中随机取值,并且这99个数两两互不相等,也就是说从1到100这100个数字有99个在数值内,有一个缺失.请设计一个算法将缺失的数字找出来.   #!/usr/bin/python   import random rand_num=[] x=0   while len(rand_num) != 99:    rand_one=random.randint(1,100)    if rand_one not in rand_

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格. 如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润. 注意你不能在买入股票前卖出股票. 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 5 解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 最大利润 = 6-1 = 5 .注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格. 示例 2: 输入: [7,6,4,3,1] 输出

思想:用path数组存放路径(初始为空),d表示路径长度(初始为-1),查找从顶点u到v的最短路径过程如图所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" align="left" alt=""> 相应算法例如以下: void FindPath(AGra

思想:採用基于层序遍历的方法. 用level扫描各层节点,若某一层的节点出队后.rear指向该层中最右节点.则将rear赋值给last(对于第一层.last=1).在出队时,若front=last,表示这一层处理完成,让层号level增1,并置last为下一层最右节点.那么怎样求一层的最右节点呢?这是由于第一层仅仅有一个节点,它就是最右节点.对于其它层.上一层最右节点最后进队的孩子一定是该层的最右节点. 比如,对于如图所看到的的二叉树.求k=3的叶子节点个数的步骤例如以下:level=1;A进队

思想:图G是不带权的无向连通图.一条边的长度计为1,因此,求带顶点u和顶点v的最短的路径即求顶点u和顶点v的边数最少的顶点序列.利用广度优先遍历算法,从u出发进行广度遍历,类似于从顶点u出发一层一层地向外扩展,当第一次找到顶点v时队列中便包括了从顶点u到顶点v近期的路径,如图所看到的,再利用队列输出最路径(逆路径),所以设计成非循环队列. 相应算法例如以下: typedef struct  { int data;//顶点编号 int parent;//前一个顶点的位置 } QUEUE;//非循环

浅析 : 一个IPV4字符由3个大于0小于255的数字 以及 3个点构成, 所有我们需要判断小数点数量是否满足条件, 以及小数点隔开的每部分是否满足条件即可. 思路: 1. 校验是否有3个小数点; 2. 以小数点将字符分割为4部分,校验每部分的字符; 3. 校验该部分转为int值之后(n), 满足0<n<255,而且首位字符不为0 代码如下: - (BOOL)verify: (NSString *)ipV4Address { __block BOOL _filter = YES; NSArra

思路: 设单链表首个元素为最大值max 通过遍历元素,与最大值max作比较,将较大值附给max 输出最大值max 算法: /* *title:P53页程序设计第6题 *writer:weiyuexin *data:2020-9-26 */ #include<iostream> using namespace std; #define ElemType int typedef struct LNode{ ElemType data; //定义数据域 struct LNode *next; }LN

以下为完整可运行示例代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct LNode{ int data; struct LNode *next; }LNode; LNode* creat(int n){ LNode *Link; LNode *p1,*p2; int data; Link=(LNode*)malloc(sizeof(LNode)); p2=Link; ;i<n;++i){ //一共n个数 scan

/* struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) { } };*/ /* struct ListNode { int val; struct ListNode *next; ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} };*/ class TreeLevel

问题 给定 n 个作业,每一个作业都有两项子任务需要分别在两台机器上完成.每一个作业必须先由机器1 处理,然后由机器2处理. 试设计一个算法找出完成这n个任务的最佳调度,使其机器2完成各作业时间之和达到最小. 分析: 看一个具体的例子: tji 机器1 机器2 作业1 2 1 作业2 3 1 作业3 2 3 最优调度顺序:1 3 2 处理时间:18 这3个作业的6种可能的调度方案是1,2,3:1,3,2:2,1,3:2,3,1:3,1,2:3,2,1: 它们所相应的完成时间和分别是19,18,2

一.问题描述 描述 在一个操场的四周摆放着n堆石子.现要将石子有次序地合并成一堆.规定在合并过程中最多可以有m(k)次选k堆石子合并成新的一堆,2≤k≤n,合并的费用为新的一堆的石子数.试设计一个算法,计算出将n堆石子合并成一堆的最小总费用. 对于给定n堆石子,计算合并成一堆的最小总费用. 输入 输入数据的第1 行有1 个正整数n(n≤100),表示有n 堆石子.第2行有n个数,分别表示每堆石子的个数.第3 行有n-1 个数,分别表示m(k)(2≤k≤n)的值. 输出Output 将计算出的最小

回溯法一种选优搜索法,又称试探法.利用试探性的方法,在包含问题所有解的解空间树中,将可能的结果搜索一遍,从而获得满足条件的解.搜索过程采用深度遍历策略,并随时判定结点是否满足条件要求,满足要求就继续向下搜索,若不满足要求则回溯到上一层,这种解决问题的方法称为回溯法. 回溯法解求解问题步骤 针对给定问题,定义问题的解空间树: 确定易于搜索的解空间结构: 以深度优先方式搜索解空间,并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索: 用回溯法求解问题,重点是设计问题的解空间树,其解题过程则是深度遍历解空间树的过

队列是一种先进先出(First-In-First-Out,FIFO)的数据结构.队列被用在很多地方,比如提交操作系统执行的一系列进程.打印任务池等,一些仿真系统用队列来模拟银行或杂货店里排队的顾客.下面就介绍了Python中队列的应用实战,需要的可以参考. 队列(queue) 队列是先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表,在具体应用中通常用链表或者数组来实现,队列只允许在后端(称为rear)进行插入操作,在前端(称为front)进行删除操作,队列的操作方式和堆栈类似

一.问题描述 在n×n格的国际象棋上摆放n个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 二.算法设计 解n后问题的回溯算法描述如下: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; int n; long long int sum; int x[11]; int C

本文索引目录: 一.回溯算法的基本思想以及个人理解 二.“子集和”问题的解空间结构和约束函数 三.一道经典回溯法题点拨升华回溯法思想 四.结对编程情况 一.回溯算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 回溯法思路的简单描述是:把问题的解空间转化成了图或者树的结构表示,然后使用深度优先搜索策略进行遍历,遍历的过程中记录和寻找所有可行解或者最优解. 1.2 使用条件: 当问题是要求满足某种性质(约束条件)的所有解或最优解时,便可以使用回溯法,其实有暴力剪枝的意味 1.3 使用思想: 回溯法常

引言:从斐波那契数列看动态规划 斐波那契数列:Fn = Fn-1 + Fn-2    ( n = 1,2     fib(1) = fib(2) = 1) 练习:使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n 项 代码如下: # _*_coding:utf-8_*_ def fibnacci(n): if n == 1 or n == 2: return 1 else: return fibnacci(n - 1) + fibnacci(n - 2) # 写这个是我们会发现计算f(5) 要算两

八皇后谜题是经典的一个问题,其解法一共有种! 其定义: 首先定义一个8*8的棋盘 我们有八个皇后在手里,目的是把八个都放在棋盘中 位于皇后的水平和垂直方向的棋格不能有其他皇后 位于皇后的斜对角线上的棋格不能有其他皇后 解出能将八个皇后都放在棋盘中的摆法 这个问题通常使用两种方法来求解: 穷举法 回溯法(递归) 本文章通过回溯法来求解,回溯法对比穷举法高效许多,让我们学习如何实现吧! 实现思想: 我们先在棋盘的第0行第1个棋格放下第一个皇后 下一行寻找一个不冲突的棋格放下下一个皇后 循环第2步 如