问题描述 给定一个加权连通图(无向的或有向的),要求找出从每个定点到其他所有定点之间的最短路径以及最短路径的长度. 2.1 动态规划法原理简介 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题.在这类问题中,可能会有许多可行解.每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解.动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解.与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的.若用分治法来解这类

目录 1.效果图 2.具体代码实现 excel 读取工具类 excel写入和测试类 1.效果图 2.具体代码实现 excel 读取工具类 package utils; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.Ar

这里是简单的动态规划问题.其实,如果我们学过数据结构,应该就接触过动态规划问题,当时一直没有反应过来.我们求最小生成树用的是贪婪算法.而求最短路径就是动态规划.从一个点出发,到另外每个点的最短距离.在求最短路径问题中,取一点,然后与选取与这个点连接的,最小的一条边,把这个点标上,然后求与标上点的连接的点的最短路径.我们先来看这道题目吧 1.题目描述 将一个由N行数字组成的三角形,如图所以,设计一个算法,计算出三角形的由顶至底的一条路径,使该路径经过的数字总和最小. 我们可以把这个横过来看变成 7

原文链接:Dijkstra算法求最短路径(java) 任务描述:在一个无向图中,获取起始节点到所有其他节点的最短路径描述 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. Dijkstra一般的表述通常有两种方式,一种用永久和临时标号方式,一种是用OPEN, CLOSE表方式用OPEN,CLOSE表的方式,其采用的是贪心法的算法策略,大概过程如下:1.声明两个集合,open和close

最近一直在研究动态规划的问题.今天遇到了取硬币问题. 其实动态规划还是,我从底部向顶部,依次求出每个状态的最小值,然后就可以标记上. 这道题目就是,假如有1,5,7,10这四种币值的硬币,我取14元,取的硬币数最少要多少张. 其实动态规划就是要求出状态转移方程,就好比我的上一个博客的求最短路径的问题.而这道取硬币问题呢.如果我的硬币大于有的币值,那么就能状态转移 转移为temp[i-weizhi[j] + 1.temp[]是用来存放每种币值的最小数目.weizhi[]是用来存放币值.比如说吧,t

<script language="JavaScript"> window.onload = function() { var Table=document.getElementById("table1"); var s = Table.rows.length; for (var i=1;i<s;i++) Table.rows[i].bgColor=i%2?"":"#e3e3e3"; } </scrip

作者版权所有,转载请注明出处,多谢.http://www.cnblogs.com/Henvealf/p/5574455.html 上一篇介绍了有关图的表示和遍历实现.数据结构 -- 简单图的实现与遍历 (Java)现在就来看看关于求图的最短路径的问题: 注意:本人学习图的时候看的书是: <<数据结构与算法 Java语言版>> (美)Adam Drozdek/著 周翔/译 机械工业出版社出版 由于要仔细讲解内容过多并且本人水平有限,推荐大家找出这本书来看,本篇文章主要是对其中Dijk

一.概述 通过扩展SimpleAdapter,来改变显示外观.因为要每行的显示颜色,首先要获得每行的View实例,然后调用setBackgroundColor函数设置. 二.实例 [效果] [代码片段] package enleo.ListViewA; import java.util.List; import java.util.Map; import android.content.Context; import android.view.View; import android.view.

1. 介绍 动态规划典型的被用于优化递归算法,因为它们倾向于以指数的方式进行扩展.动态规划主要思想是将复杂问题(带有许多递归调用)分解为更小的子问题,然后将它们保存到内存中,这样我们就不必在每次使用它们时重新计算它们. 要理解动态规划的概念,我们需要熟悉一些主题: 什么是动态规划? 贪心算法 简化的背包问题 传统的背包问题 Levenshtein Distance LCS-最长的共同子序列 利用动态规划的其他问题 结论 本文所有代码均为java代码实现. 2. 什么是动态规划? 动态规划是一种编

很多动态规划算法非常像数学中的递推.我们如果能找到一个合适的递推公式,就能很容易的解决问题.我们用dp[n]表示以第n个数结尾的最大连续子序列的和,这里第n个数必须在子序列中.于是存在以下递推公式: dp[n] = max(0, dp[n-1]) + num[n] 仔细思考后不难发现这个递推公式是正确的,则整个问题的答案是max(dp[m]) | m∈[1, N].java语言代码如下: //dp[i] = max{dp[i-1]+num[i],num[i]} class Solution {

在做antd表格时通常会用到table组件,但是table的表头时给定的,那么怎么修改表头的颜色呢? 这里用的时less的写法,在全局环境中写,所有的table表头都会变成自己定义的颜色 定义好表头的颜色之后,在表格中需要奇偶行的颜色不一样类似于下面的这种 可以用下面的方式定义行的样式: 在table中加上rowClassName,rowClassName是表格行的类名,接受两个参数,其中index表示第几行,这里 的行数不包括表头,然后做一下判断,奇偶行给不同的样式就可以了

这是一道动态规划题,和昨天的取硬币还有最长公共字串有点类似. 1.题目描述:                        某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高                 度.某 天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭.由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹.输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数),

问题描述: BST树,又称二叉查找树,求其到所有叶子节点路径的最小值 测试用例一:  10 5 20 返回15: 测试用例二: 100 20 70 110 120 10 null null 89 null null null null 返回130: 程序代码实现: package examination.written; /** * * @author ZhuXY * @time 2016-6-12 下午9:57:53 * */ public class BSTMinLength { publi

基本原理: 迪杰斯特拉算法是一种贪心算法. 首先建立一个集合,初始化只有一个顶点.每次将当前集合的所有顶点(初始只有一个顶点)看成一个整体,找到集合外与集合距离最近的顶点,将其加入集合并检查是否修改路径距离(比较在集合内源点到达目标点中各个路径的距离,取最小值),以此类推,直到将所有点都加入集合中.得到的就是源点到达各顶点最短距离.时间复杂度为 O(n^2). 变量解释: 1.采用图的邻接矩阵存储结构: 2.辅助数组visited[n] :表示当前顶点的最短路径是否求出,1表示求出: 3.辅助数

Description 给定一个正整数的集合A={a1,a2,-.,an},是否可以将其分割成两个子集合,使两个子集合的数加起来的和相等.例A = { 1, 3, 8, 4, 10} 可以分割:{1, 8, 4} 及 {3, 10} Input 第一行集合元素个数n n <=300 第二行n个整数 Output 如果能划分成两个集合,输出任意一个子集,否则输出"no" Sample Input 5 1 3 8 4 10 Sample Output 3 10 一开始t[i][j]都

Description 给你2个矩阵A.B,我们使用标准的矩阵相乘定义C=AB如下: A数组中栏(column)的数目一定要等于B数组中列(row)的数目才可以做此2数组的相乘.若我们以rows(A),columns(A)分 别代表A数组中列及栏的数目,要计算C数组共需要的乘法的数目为:rows(A)columns(B)columns(A).例如:A数组是一个 10x20的矩阵,B数组是个20x15的矩阵,那么要算出C数组需要做101520,也就是3000次乘法. 要计算超过2个以上的矩阵相乘就

问题描述: 你正在爬楼梯. 它需要n步才能达到顶峰. 每次你可以爬1或2步. 您可以通过多少不同的方式登顶? 注意:给定n将是一个正整数. Example 1: Input: 2 Output: 2 Explanation: There are two ways to climb to the top. 1. 1 step + 1 step 2. 2 steps Example 2: Input: 3 Output: 3 Explanation: There are three ways to

45. 跳跃游戏 II 动态规划 此题可以倒着想. 看示例: [2,3,1,1,4] 我们从后往前推,对于第4个数1,跳一次 对于第3个数1,显然只能跳到第4个数上,那么从第3个数开始跳到最后需要两次 对于第2个数3,显然一步到位,跳一次 对于第一个数2,只能选择跳一次还是跳两次,显然选择跳一次的收益更大,最终只需跳两次 倒着推时发现满足①最优子结构,②重叠子问题.可以使用动态规划. 状态描述:f[i]表示在第i个位置最小需要几次可跳到最后一个位置 状态转移方程:f[i] = min(f[i+1

44. 通配符匹配 动态规划 做动态规划很简单,三步走: 第一步,判断可否用动态规划做,即判断是否满足两个条件:①最优子结构,②重叠子问题.显然该题求s与p是否match,可由其字串层层分解上来. 我语文不好一两句解释不清楚,不过看完这篇文章,基本就会判断是不是满足这两个条件了. 算法-动态规划 Dynamic Programming--从菜鸟到老鸟 第二步,描述状态.这个题的状态还是比较好描述的,boolean f[i][j] :表示子串s[0~i-1] 与子串p[0~j-1]是否match

(function($){ $.fn.tableUI=function(options){ var defaults={ evenRowclass:"evenRow", oddrowclass:"oddRow", activeRowClass:"activeRow" } var options=$.extend(defaults,options); this.each(function(){ //each历编 thistable=$(this);