目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力法 2.2 减治法 2.2.1 递归求解 2.2.2 非递归求解(运用异或运算) 2.3 动态规划法 1 问题描述 给定n个重量为w1,w2,w3,...,wn,价值为v1,v2,...,vn的物品和一个承重为W的背包,求这些物品中最有价值的子集(PS:每一个物品要么选一次,要么不选),并且要能够装到背包. 附形象描述:就像一个小偷打算把最有价值的赃物装入他的背包一样,但如果大家不喜欢扮演小偷的角色,也可以想象为一架运输机打算把最有价值的物品运输到外

废话不说了,直接上代码 #include<stdio.h> #include<math.h> #define N 5 //物品种类数目 #define CAPACITY 6 //背包容量 #define COUNT 32 int weight[N]={3,2,1,4,5}; int value[N]={25,20,15,40,50}; union{ unsigned char state; struct _FLAG{ unsigned char good_1_flag:1; uns

1 .1 第 1 章─概论   1.1.1 练习题   1 . 下列关于算法的说法中正确的有( ).   Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ .求解某一类问题的算法是唯一的   .算法必须在有限步操作之后停止   .算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊   .算法执行后一定产生确定的结果   A. 1 个   B.2 个   C.3 个   D.4 个   2 . T(n)表示当输入规模为 n 时的算法效率,以下算法效率最优的是( ).   A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1   C.T(

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

一.名称 动态规划法应用 二.目的 1.掌握动态规划法的基本思想: 2.学会运用动态规划法解决实际设计应用中碰到的问题. 三.要求 1．基于动态规划法思想解决背包问题(递归或自底向上的实现均可): 2．实现基于动态规划法思想的Warshall算法和Floyd算法. 四.仿真内容 1．基于动态规划法思想解决背包问题 1.1.解决背包问题的伪代码描述 算法 MFKnapsack(i,j) //对背包问题实现记忆功能方法 //输入:一个非负整数i表示先考虑的物品数量,一个非负整数j表示背包的承受重量

本文索引目录: 一.贪心算法的基本思想以及个人理解 二.汽车加油问题的贪心选择性质 三.一道贪心算法题点拨升华贪心思想 四.结对编程情况 一.贪心算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 首先我们从课本中仔细品读基本的贪心概念,顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择.也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择.当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的.虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解.如单源最短

这次实现的是蛮力法中的两个例子,选择排序法和冒泡排序法,使用的编译环境是vs2013,下面对这两个算法做一个简单介绍,然后是两个算法的c++实现代码. 选择排序法比较的范围是整个列表,每次扫描结束找出最小的一个元素一次放在前面的位置:而冒泡排序法每次是将相邻两个元素进行比较,将较大的元素放在后面,这样一次扫描结束后就将当前最大的那个元素放在了列表的后面. 两个排序方法的算法如下: 选择排序法 SelectionSort(A[0....n-1]) //输入:一个可排序数组A[0....n-1],

本文索引目录: 一.动态规划的基本思想 二.数字三角形.最大子段和(PTA)递归方程 三.一道区间动态规划题点拨升华动态规划思想 四.结对编程情况 一.动态规划的基本思想: 1.1 基本概念: 动态规划算法简单说,利用拆解问题思想,定义问题状态和状态之间的关系,使得问题能够以递推或者是分治的方式去解决. 动态规划算法的基本思想与分治法很相似,将待求解的问题分解为若干个子问题,前一子问题的解,为后一子问题的求解所依赖.在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解

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

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,

表情包形象取自番剧<猫咪日常> 那我也整一个 曾几何时,笔者是个对算法这个概念漠不关心的人,由衷地感觉它就是一种和奥数一样华而不实的存在,即便不使用任何算法的思想我一样能写出能跑的程序 直到一年前帮同学做了个手机游戏demo才发现了一个严峻的问题 为啥*一样的画面能跑出ppt的质感? 虽然发现当时的问题主要出现在使用了一个有bug的API,它导致了低性能的循环调用,但是从那时便开始就重新审视算法了,仅仅一个函数就能大幅地改变程序带给用户的体验这个观念根植心底 后来多多少少也学习了一些算法的知识

第1章 绪论 1.1 什么是算法 1.2 算法问题求解基础 1.2.1 理解问题 1.2.2 了解计算设备的性能 1.2.3 在精确解法和近似解法之间做出选择 1.2.4 算法的设计技术 1.2.5 确定适当的数据结构 1.2.6 算法的描述 1.2.7 算法的正确性证明 1.2.8 算法的分析 1.2.9 为算法写代码 1.3 重要的问题类型 1.3.1 排序 1.3.2 查找 1.3.3 字符串处理 1.3.4 图问题 1.3.5 组合问题 1.3.6 几何问题 1.3.7 数值问题 1.4

1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python]( http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱.这部分主要是介

1. 穷举法 基本思想:列举问题的所有可能解,并用约束条件逐一进行判定,找出符合约束条件的解. 穷举法的关键在于问题的可能解的列举和可能解的判别. 例如:凑数问题 2. 递归技术 定义:直接或间接调用自身的过程 递归三要素: (1)问题形式:返回结果是什么?需要哪些入口参数? (2)递归规则:问题如何进行分解? (3)终结条件:什么情况下可以无需套用递归规则直接求解? 3. 分治法 基本思想:待解问题若可以被分解成若干个相互独立的.与原问题同类型的.规模小于原问题的子问题,则可以先求解子问题,再

The Algorithm Design Manual, 2ed 跳转至: 导航. 搜索 Springer - The Algorithm Design Manual, 2ed Steven S.Skiena 2008 文件夹 1 介绍 2 算法设计 3 数据结构 4 排序和搜索 5 图遍历 6 加权图 7 组合搜索与启示式 8 DP 9 Intractable问题与近似算法 10 如何设计算法 11 数据结构 12 数值问题 13 组合问题 14 图问题:P 15 图问题:困难的 16 计算几

的确,正如偶像Bruce Eckel所说,"Life is short, you need Python"! 如果你正在考虑学Java还是Python的话,那就别想了,选Python吧,你的人生会有更多的时间做其他有意思的事情. 研究生之前我没学python是有原因的:首先,我怕蛇,很怕很怕,而这货的logo竟然就是蛇,我因故而避之:其次,我不喜欢脚本语言,我会shell,但是写的时候不是很爽,只是在处理些文件操作或者字符串操作的时候才会想起它,听说python脚本神马的,我便又避之.

前言: 节主要是给出BST,AVL和红黑树的C++代码,方便自己以后的查阅,其代码依旧是data structures and algorithm analysis in c++ (second edition)一书的作者所给,关于这3中二叉树在前面的博文算法设计和数据结构学习_4(<数据结构和问题求解>part4笔记)中已经有所介绍.这里不会去详细介绍它们的实现和规则,一是因为这方面的介绍性资料超非常多,另外这3种树的难点都在插入和删除部分,其规则本身并不多,但是要用文字和图形解释其实还蛮耗

由于种种原因(看这一章间隔的时间太长,弄不清动态规划.分治.递归是什么关系),导致这章内容看了三遍才基本看懂动态规划是什么.动态规划适合解决可分阶段的组合优化问题,但它又不同于贪心算法,动态规划所解决的问题的各个阶段是相互关联的,一个阶段的选择会影响其它阶段的选择.动态规划有两个优点:一是可以排除一些解,另一个是可以帮助我们系统化的解决问题,使问题变得清晰. 下面就说一下我对动态规划.分治.递归这三者的理解.分治算法是将原问题分解成两个较小的问题,而动态规划是将问题分成不同的阶段(步骤),当然,

计算机中许多问题的解空间可以用一棵树来表示,最优解就在树中的一个分支上,因此,我们在解这类问题时可以采用树搜索策略,最经典的问题包括0/1背包问题.旅行商问题.哈密顿回路问题,还有8数码问题(就是我们小时候常玩的方格拼图游戏). 在建立这颗树(解空间)时,我们用到的方法根据搜索的次序不同可以分为广度优先搜索.深度优先搜索和最佳优先搜索.打个比方来说明一下它们之间的不同.我准备找王二麻子办点事,怎么找到他呢?如果是广度优先搜索,我会先找我所有的朋友,如果这些朋友当中没有王二麻子这个人,再找我所有朋

数据挖掘入门与实战  公众号: datadw 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法的特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 -------------------------------------------------------- 某毕业班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-dete

每年都会有人说,IT行业饱和了,根本就找不到工作,其实,我想说的是,不是工作难找,而是你自己不够好! 前几天看到一CEO在微博上吐槽: 前几天招一算法工程师我们给了8万月薪*14+奖金,人家去阿里拿5万月薪.今天这个,直接不给谈薪酬机会.前几天在网易挖个人,原来年薪80万,我给了140+期权,网易直接给了200万+期权,还提拔副总裁.唉,做点小生意,咋就这难啊? 小编想知道,现在算法工程师的薪资都这这这这这么高啦!!! 所以不要再说,工作难找,真的是自己技术还没到啊!一般来说,IT行业的发展,算