// 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,

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

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(

最近重拾之前半途而废的C++,恰好看到了<C++ 实现银行排队服务模拟>,但是没有实验楼的会员,看不到具体的实现,正好用来作为练习. 模拟的是银行的排队叫号系统,所有顾客以先来后到的顺序在同一个队列中等待,当有服务窗口空闲时,则队首的顾客接受服务,完成后则下一位顾客开始接受服务. 本实现是事件驱动型的,处理对象是事件而不是顾客: 有2种事件:顾客到事件和顾客离开事件. 有2个队列:顾客队列和事件队列. 程序的逻辑如下: 初始化事件队列,填充顾客到达事件: 处理事件队列的头部(总是为最早发生的事

一.题目:两个链表的第一个公共节点 题目:输入两个链表,找出它们的第一个公共结点. 链表结点定义如下,这里使用C#语言描述: public class Node { public int key; public Node nextNode; public Node(int key) { this.key = key; } } 二.解题思路 2.1 蛮力法 碰到这道题,很多人的第一反应就是蛮力法:在第一链表上顺序遍历每个结点,每遍历到一个结点的时候,在第二个链表上顺序遍历每个结点.如果在第二个链表

[题目] 两个单向链表,找出它们的第一个公共结点. 链表的结点定义为:  C++ Code  123456   struct ListNode {     int         m_nKey;     ListNode   *m_pNext; }; [分析] 这是一道微软的面试题.微软非常喜欢与链表相关的题目,因此在微软的面试题中,链表出现的概率相当高. 如果两个单向链表有公共的结点,也就是说两个链表从某一结点开始,它们的m_pNext都指向同一个结点.但由于是单向链表的结点,每个结点只有一个

9.3 在数组A[0...n-1]中,有所谓的魔术索引,满足条件A[i]=i.给定一个有序整数数组,元素值给不相同,编写一个方法,在数组A中找出一个魔术索引,若存在的话. 进阶: 如果数组元素有重复值,又该如何处理.? 解法一,选择蛮力法,我们可以直接迭代访问整个数组,找出符号条件的元素. int magicSlow(int arr[],int n) { ) ; int i; ;i<n;i++) { if(arr[i]==i) return i; } ; } 解法二:既然给的数组是有序的,我们理

A tutorial on Principal Components Analysis 原著:Lindsay I Smith, A tutorial on Principal Components Analysis, February 26, 2002. 翻译:houchaoqun.时间:2017/01/18.出处:http://blog.csdn.net/houchaoqun_xmu  |  http://blog.csdn.net/Houchaoqun_XMU/article/details

原文链接http://blog.csdn.net/zyang008/article/details/6175587 分治法 1)算法描述:已知集合S中有n个点,分治法的思想就是将S进行拆分,分为2部分求最近点对.算法每次选择一条垂线L,将S拆分左右两部分为SL和SR,L一般取点集S中所有点的中间点的x坐标来划分,这样可以保证SL和SR中的点数目各为n/2, (否则以其他方式划分S,有可能导致SL和SR中点数目一个为1,一个为n-1,不利于算法效率,要尽量保持树的平衡性) 依次找出这两部分中的最小

全国青少年信息学(计算机)奥林匹克分区联赛竞赛大纲 一.初赛内容与要求:(#表示普及组不涉及,以下同) 计算机的基本发展 诞生与发展 特点 在现代社会中的应用 计算机系统的基本组成 计算机的工作原理# 计算机中的数的表示 计算机信息安全基础知识 计算机网络 计算机的基本操作 MS DOS与Windows的使用基础 常用输入/输出设备的种类.功能.使用 汉字输入/输出方法 常用计算机屏示信息 程序设计基本知识 程序的表示 自然语言的描述 PASCAL或BASIC语言 数据结构的类型 简单数据的类型

Problem2:实现Singleton模式 题目描述:设计一个类,我们只能生成该类的一个实例 package Problem2; public class SingletonClass { /* * 题目描述:设计一个类,我们只能生成该类的一个实例 */ //volatile:防止指令重排序 private static volatile SingletonClass instance; private SingletonClass() { } public static SingletonC

一.冒泡排序.插入排序.希尔排序.快速排序与归并排序 效率概要: 冒泡排序是蛮力法,使用两层嵌套循环,基本效率为 O(n^2) 插入排序是减治法,第一趟排序,最多比较一次,第二趟排序,最多比较两次,以此类推,最后一趟最多比较N-1次,因此有1+2+3+…+N-1 = N*(N-1)/2.然而,因为在每一趟排序发现插入点之前,平均只有全体数据项的一半真的进行了比较,所以除以2最后是N*(N-1)/4. 对于随机顺序的数据,插入排序也需要O(N²)的时间级.当数据基本有序,插入排序几乎只需要O(N)

最近做面试题,经常与到一个问题,如何高效的从一组数中找到第K大的元素. 其实我们最容易想到的肯定是蛮力法. 1. 我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序,然后取出前k大,总的时间复杂度为O(n*logn + k). 2.选择排序和冒泡排序算法,即选择k次.(这种算法比较简单,这里就不介绍了) 3.利用快速排序改进. 利用快速排序的思想,从数组S中随机找出一个元素X,把数组分为两部分Sa和Sb.Sa中的元素大于等于X,Sb中元素小于X.这时有两种情况:            1). Sa中元素

当一个软件遇到了性能瓶颈时,首要的改进是软件功能重构,适当删除可能拖垮系统的业务需求.客户对“实时”相当感兴趣,然而又有几个使用者能够真正清楚什么地方应该是实时的?这一点同样体现在其它行业,生厂商想要降低生产成本,相比于对供应商的原料压价,提高生产率.改进制作工艺.优化生产线是更好的办法. 第二个应当改进的是软件结构,包括部署结构.数据存储结构.软件设计结构.软件设计本身就是一个从结构到行为的过程,能够产生什么样的行为是由它的结构决定的,一个优良的结构能够较为容易地让你定位到影响性能的关键点.小

给定两个数组,编写一个函数来计算它们的交集. 示例 1: 输入: nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2] 输出: [2,2] 示例 2: 输入: nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4] 输出: [4,9] 说明: 输出结果中每个元素出现的次数,应与元素在两个数组中出现的次数一致. 我们可以不考虑输出结果的顺序. 进阶: 如果给定的数组已经排好序呢?你将如何优化你的算法? 如果 nums1 的大小比 nums2 小很多,哪种方法更优? 如

  [问题描述] 设p1=(x1,y1), p2=(x2,y2), … , pn=(xn,yn) 是平面上n个点构成的集合S,设计和实现找出集合S中距离最近点对的算法. 每一个格子最多只能存在一个点,三行最多存在12个顶点,因此对于上图中的第(i=27)个顶点来说,最多只需要比较第27个顶点与之后的11个顶点,对于i之后或之前的11个顶点之外的顶点j,即|i-j|>=12,i与j之间的距离一定大于d,因为i和j已经相隔了至少两行.两个顶点若相隔大于等于两行或两列,则他们之间的距离一定大于等于d

本文参考自<剑指offer>一书,代码采用Java语言. 更多:<剑指Offer>Java实现合集   题目 输入两个链表,找出它们的第一个公共结点. 思路 蛮力法:遍历第一个链表的结点,每到一个结点,就在第二个链表上遍历每个结点,判断是否相等.时间复杂度为O(m*n),效率低: 使用栈:由于公共结点出现在尾部,所以用两个栈分别放入两个链表中的结点,从尾结点开始出栈比较.时间复杂度O(m+n),空间复杂度O(m+n). 利用长度关系:计算两个链表的长度之差,长链表先走相差的步数,之

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

怎样删除String中反复的字符good? 思想一:蛮力法,进行双重循环,此算法的复杂度为O(n^2),n是指字符串的长度 public class RemoveSameChar { public static String removeDuplicate(String s){ char[] c=s.toCharArray(); for(int i=0;i<c.length;i++){ if(c[i]=='\0'){ continue; } for(int j=i+1;j<c.length;j

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力法 2.2 动态规划法   1 问题描述 给定一个浮点数组,任意取出数组中的若干个连续的数相乘,请找出其中乘积最大的子数组. 2 解决方案 2.1 蛮力法 该方法的时间复杂度为O(n^2). 具体代码如下: package com.liuzhen.practice; public class Main { public void getResult(double[] A) { double max = 1; for(int i = 0;i < A.l

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力法 1 问题描述 给定一个平面上n个点的集合,它的凸包就是包含所有这些点的最小凸多边形,求取满足此条件的所有点. 另外,形象生动的描述: (1)我们可以把这个问题看作如何用长度最短的栅栏把n头熟睡的老虎围起来. (2)也可以这样看:请把所讨论的点想象成钉在胶合板上的钉子,胶合板代表平面.撑开一根橡皮筋圈,把所有的钉子都围住,然后啪一声松开手.凸包就是以橡皮圈为边界的区域.具体示意如下图1所示: 图1  用橡皮筋来解释凸包 2 解决方案 2.1 蛮力法