一.概念引入 设A是一个确定性算法,当它的输入实例为x时所需的计算时间记为tA(x).设Xn是算法A的输入规模为n的实例的全体,则当问题的输入规模为n时,算法A所需的平均时间为.这显然不能排除存在x∈Xn使得的可能性.希望获得一个随机化算法B,使得对问题的输入规模为n的每一个实例均有.这就是舍伍德算法设计的基本思想.当s(n)与tA(n)相比可忽略时,舍伍德算法可获得很好的平均性能. 概率算法的一个特点是对同一实例多次运用同一概率算法结果可能同.舍伍德算法(O(sqrt(n)),综合了线性表和线

周三的算法课,主要讲了随机化算法,介绍了拉斯维加斯算法,简单的理解了为什么要用随机化算法,随机化算法有什么好处. 在处理8皇后问题的时候,穷举法是最费时的,回朔比穷举好点,而当数据量比较大的时候,如1000皇后问题,穷举的化有1000的1000次方,肯定超时,用随机化算法的思路,先随机的在棋盘上放一部分皇后,再来设计算法,会大大节省时间,使算法性能更加优良. 本篇介绍令一种随机化算法,舍伍德(Sherwood)算法. 题目: Matrix Multiplication Time Limit: 2

有序表需要掌握的插入方法,删除方法和二分法查找方法. 插入方法: 从前往后找到比要插入的值大的数组项,将该数组项及之后的项均后移一位(从最后一项起依次后移),最后将要插入的值插入当前数组项. 删除方法: 从前往后找到要删除的项,将该数组项之后的项均前移一位(从该数组项后一项起依次往前移): 二分法查找: 通过将数组数据项范围不断对半分割来查找特定的数据项. 示例代码: package chap02.OrderedArray; class OrdArray { private long[] a;

[1]查找概论 查找表是由同一类型是数据元素(或记录)构成的集合. 关键字是数据元素中某个数据项的值,又称为键值. 若此关键字可以唯一标识一个记录,则称此关键字为主关键字. 查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找分为两类:静态查找表和动态查找表. 静态查找表:只作查找操作的查找表.主要操作: (1)查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中. (2)检索某个“特定的”数据元素和各种属性. 动态查找表:在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素,

这篇文章是关于有序表的查找,主要包括了顺序查找的优化用法.折半查找.插值查找.斐波那契查找: 顺序优化查找:效率极为底下,但是算法简单,适用于小型数据查找: 折半查找:又称为二分查找,它是从查找表的中间开始查找.查找结果只需要找其中一半的数据记录即可.效率较顺序查找提高不少.比较适用与静态表,一次排序后不在变化: 插值查找:与折半查找比较相似,只是把中间之mid的公式进行了变换将mid = (low+high)/2;换成了mid = low + (high - low) * (key - sum

文字描述 以有序表表示静态查找表时,可用折半查找算法查找指定元素. 折半查找过程是以处于区间中间位置记录的关键字和给定值比较,若相等,则查找成功,若不等,则缩小范围,直至新的区间中间位置记录的关键字等于给定值或者查找区间的大小小于零时(表明查找不成功)为止. 示意图 算法分析 折半查找过程可以用一颗二叉判定树来表示,而具有n个结点的判定树的深度为[log2n]+1,所以折半查找法在查找成功和不成功时,与给定值进行比较的关键字个数都不会超过[log2n]+1. 现讨论折半查找算法的平均查找长度.

一次奇怪的AC经历...上周被这道题卡了3天... 传送门:http://oj.gdsyzx.edu.cn/problem.php?id=1475 题目描述 给出两个长度为n的有序表A和B,在A和B中各任取一个元素,可以得到n2个和,求这些和中最小的n个.(不要去重) 输入 第一行包含一个整数n(n<=400000); 第二行与第三行分别有n个整数,分别代表有序表A和B.整数之间由一个空格隔开,大小在长整型范围内,保证有序表的数据单调递增. 输出 输出共n行,每行一个整数,第i行为第i小的和.数

题意很直观,我就不说了. 解析:这是我以前没有接触过的线段树类型,有序表线段树,每个节点申请了两段空间,主要是为了保存左边儿子会有多少比v小的,右边儿子会有多少比v小 的,所以在建树过程中要归并排序.可能我讲起来比较难懂,详见代码,我给了注释. 代码 #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> using nam

[先上一张效果图]: 一.原理: 其实原理很简单: 1.手机投屏到电脑: 2.截取投屏画面的题目部分,进行识别,得到题目和三个答案: 3.将答案按照一定的算法,进行搜索,得出推荐答案: 4.添加了一些其他辅助功能,比如:浏览器搜索结果展示.关键字高亮.浏览器可点击等: 二.二营长,把我的意大利...............代码,呈上来,给友军看看 1.手机投屏: 方式很多,这里只列举几个比较常用.且自己感觉简单易用的: A.IOS:局域网内,可以利用iTools里的苹果录屏大师(airplay)

1,对于线性表而言,里面的元素是无序的,可以随意地将新元素增加到线性表中而不需要考虑该元素在线性表中的位置.但是,对于有序表而言,其中的元素是按照某种方式进行排序的,因此在有序表中插入元素时,需要按照顺序将该新元素放置到有序表的合适的位置. 但由于有序表与线性表有很多相似的地方,因此,下面通过继承线性表来实现有序表.线性表的实现参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/4549492.html 2,在Node内部类的实现中,定义了获取Node类的属性的get方法和se

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2017-08-26 21:44:45 writer:pprp RMQ问题就是区间最大最小值查询问题: 这个SparseTable算法构造一个表,F[i][j] 表示 区间[i, i + 2 ^ j -1]的最大或者最小值 ST分为两个部分 1.nlogn的预处理 预处理主要用到了动态规划,二分区间每个区间长度为 2 ^ (j -1)找到一个递推关系: F[i][j] = min(F[i][j - 1],F[i + (1 << (j - 1))][j - 1]); 2.查询部分更为巧O(1)得

UVA - 11997 id=18702" target="_blank" style="color:blue; text-decoration:none">K Smallest Sums Time Limit: 1000MS   Memory Limit: Unknown   64bit IO Format: %lld & %llu Submit Status You're given k arrays, each array has k

原文:MS SQL SERVER搜索某个表的主键所在的列名 SELECT SYSCOLUMNS.name  FROM SYSCOLUMNS,SYSOBJECTS,SYSINDEXES,SYSINDEXKEYS   WHERE SYSCOLUMNS.id = object_id('Tab_XXX') --syscolumns.id为该列所属的表对象ID   AND SYSOBJECTS.xtype = 'PK' --sysobjects.xtype对象类型  AND SYSOBJECTS.pare

原文:Advanced Installer,搜索注册表,根据注册表选择安装路径 又停了一段时间没有更新了,今天上博客,发现有位朋友就打包的时候需要搜索注册表(不同版本注册表路径不一致,需要搜索多次来确定安装的是哪个版本,然后再来读取之前的安装路径为现在的路径)来实现安装路径自动选择的问题,这里就这个问题来更新一篇关于搜索注册表和设置安装路径的办法,话不多说,开整. 1.确定安装路径所存的变量名称及更改的地方 老鸟可以无视这个步骤,对于新手可以看一下,这里先说结果,安装路径是存在 APPDIR 这

最多的比较次数是当两个有序表的数据刚好是插空顺序的时候,比如:第一个序列是1,3,5,第二个序列是2,4,6,把第二个序列插入到第一个序列中,先把第二个序列中的第一个元素2和第一个序列依次比较,需要比较2次(和1,3比较),第二个元素4需要比较2次(和3,5比较,因为4比2大,2之前的元素都不用比较了),第三个元素6需要比较1次(只和5比较),所以最多需要比较5次.即2n-1次.

[算法模板]ST表 ST表和线段树一样,都能解决RMQ问题(范围最值查询-Range Minimum Query). 我们开一个数组数组\(f[maxn][maxn\log_2]\)来储存数据. 定义\(f[i][j]\)代表从\(i\)开始的\(2^{j}\)位这个区间的最大值. 初始化 因为\(f[i][0]=a[i]\),所以有: \[ f[i][j]=max(f[i][j-1],f[i+2^{j-1}][j-1]) \] 通过这个转移方程即可构造出\(f\). 查询 查询区间\([l,r

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到

题意:      给你一个初始串"MI",这个串有三种操作, (1)M后卖弄可以直接复制 ,MI -> MII (2)三个III可以变成一个U,MUIII -> MUU (3)连续的两个U可以直接删除,MIUUU -> MIU 每次输入一个字符串,问你这个字符串是不是MI变过来的.   思路:      刚开始想都没想直接开个容器mark,然后搜索打表,控制的长度是1000000,直接敲完运行等了好几分钟都没打完,哎! sb了,后来仔细看了看题目发现 其实我们可以这样

dfs前置知识: 递归链接:0基础算法基础学算法 第六弹 递归 - 球君 - 博客园 (cnblogs.com) dfs深度优先搜索:0基础学算法 搜索篇第一讲 深度优先搜索 - 球君 - 博客园 (cnblogs.com) 本讲前置知识: 队列:0基础学算法 第三弹 队列 - 球君 - 博客园 (cnblogs.com) ↑早期作品,慎用↑ 我们在上一讲稍微说了一下关于深度优先搜索的常识,今天我们的主题是广度优先搜索 广度优先搜索,简称BFS,同dfs一样,属于十分常见的算法,也是最常用的搜索