骑士周游问题 概念 在一个国际象棋棋盘上, 一个棋子"马"(骑士) , 按照"马走日"的规则, 从一个格子出发, 要走遍所有棋盘格恰好一次.把一个这样的走棋序列称为一次"周游" 在8×8的国际象棋棋盘上, 合格的"周游"数量有1.305×1035这么多, 走棋过程中失败的周游就更多了 采用图搜索算法, 是解决骑士周游问题最容易理解和编程的方案之一 解决方案还是分为两步: 首先将合法走棋次序表示为一个图 采用图搜索算法搜寻一个长

骑士周游问题,也叫跳马问题. 问题描述: 将马随机放在国际象棋的8×8棋盘的某个方格中,马按走棋规则进行移动.要求每个方格只进入一次,走遍棋盘上全部64个方格. 代码要求: 1,可以任意选定马在棋盘上的起始位置, 2,计算并打印马跳的路线. 3,可以控制代码执行的速度 4,可以随时暂停开始程序 5,程序结束后可以打印代码 问题解决: 开发环境--vs2015  开发语言--c#  设计思想:建立8*8的int数组,存储棋盘当前状态.选择当前马的位置,按照深度优先搜索写一个递归函数按次序遍历马的八

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内

第二节 算法复杂度分析的的基本符号及 递归关系式下的复杂度解法 这次的主要知识点是: 1.各种复杂度符号  2.递归复杂度解法: 分为三种 替换法(猜!)   递归树法    主定理 1各种复杂度符号 big O definition: O(g(n))= { f(n) : there exist constants c>0, n0>0 such that 0<=f(n)<=cg(n) for all n>=n0} big Ω definition: Ω(g(n))= { f(

最近学习了算法导轮里B树相关的知识,在此写一篇博客作为总结. 1.引言 B树是为磁盘或其他直接存取的辅助存储设备而设计的一种平衡搜索树.B树类似于红黑树,但它与红黑树最大不同之处在于B树的节点可以拥有很多孩子,因此B树的高度会比红黑树小很多,也因此B树在磁盘I/O方面表现要比红黑树好.(对于磁盘操作最耗时的部分在于磁盘读写,而每次读取一个新的树的节点就必须进行一次磁盘读取,因此节点较大.树高度较小的B树会进行较少的磁盘I/O操作)   2.B树的定义 一颗B树的定义如下: 每个节点x均有如下属性

MIT6.006是算法导论课,Lec03主要讲插入排序,归并排序,以及分析方法(递归树)等. 插入排序,可以分为线性插入排序.二分插入排序,区别在于当把数组中某元素插入到前面的有序列表中时,前者遍历,后者二分,后者更加稳定. 归并排序,是用分治思想处理,先分别排序,再合并. 递归树,我的理解是算法消耗时间T(n)用树状的结构,表示每次递归消耗的时间,这些时间累加就是T(n),而递归树的每一行和相邻行之间的关系也是比较容易观察的,这就容易写出时间复杂度的表达式了.另外有主定理可以使用. 参考了<算

树型结构是一类重要的非线性数据结构,树是以分支关系定义的层次结构,是n(n>=0)个结点的有限集.关于树的基本概念不再作过多陈述,相信大家都有了解,如有遗忘,可翻书或去其他网页浏览以温习. 树中结点的最大层次数称为树的深度(Depth)或高度. 本文中以二叉树为例来讲述求树的深度的算法. 在算法开始之前,我们要有数据,即一棵树,树又是结点的集合.所以,应该先定义结点的数据结构(结点的基本属性和操作),然后再定义树的数据结构(树的基本属性和操作).本文的重点不是讲如何去创建树的数据结构,所以一切从

问题描述: 算法基础_递归_求杨辉三角第m行第n个数字(m,n都从0开始) 解题源代码(这里打印出的是杨辉三角某一层的所有数字,没用大数,所以有上限,这里只写基本逻辑,要符合题意的话,把循环去掉就好): import java.util.Scanner; /** * 求杨辉三角第m层第n个数字 * @author Administrator * */ public class Demo05 { public static int f(int m,int n) { if(n==0)return 1

想用react实现一个递归树,但一些框架里面的有些不符合需求,于是自己写了个,功能比较简单,欢迎批评指正.. react实现这样一个组织架构递归树,下级部门的收起和展开,点击部门名称时请求接口获取下级部门以及员工等.效果如下: 首先封装左边的组织架构组件organize-tree import React, { Component } from 'react'; export default class OrganizeTree extends React.Component { render(

Java数据结构和算法(一)树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 前面讲到的链表.栈和队列都是一对一的线性结构,这节讲一对多的线性结构 - 树.「一对多」就是指一个元素只能有一个前驱,但可以有多个后继. 一.树的基本概念 度(Degree) :节点拥有的子树数.树的度是树中各个节点度的最大值. 节点 :度为 0 的节点称为叶节点(Leaf)或终端节点.度不为 0 的节点称为分支节点.除根节点外,分支节点也被称

iview Tree数据格式问题,无限递归树处理数据 https://juejin.im/post/5b51a8a4e51d455d6825be20

在项目中经常会使用到tree,并且需要对递归树进行操作. 在vue项目中,使用vue-treeselect插件(https://vue-treeselect.js.org/) 使用中遇到的问题: 1.接口返回的数据格式中,children:null,也就是说哪怕已经是最子节点,children为空,接口依旧会存在这个属性.由于这个属性的存在,导致节点前存在一个小三角符号,展开又是空子节点.因此页面需要对children为空的数据属性进行递归判断删除. 解决方法: 递归函数的具体写法:diGuiT

//C++深度优先搜索(递归树模拟) #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> #define MAX_N 1000 using namespace std; int a[MAX_N]; int n,k; //已经从前i项得到了和sum,然后对于i项之后的进行分支 bool dfs(int i,int sum) { //如果前n项都计算过了 ,则返回sum是否与k相等 if(i==n) { return sum==k; } //不加

试题 算法训练 非递归 问题描述 当x>1时,Hermite多项式的定义见第二版教材125页.用户输入x和n,试编写"非递归"函数,输出对应的Hermite多项式的值.其中x为float型,n为int型. 输入格式 x n 输出格式 对应多项式的值 样例输入 一个满足题目要求的输入范例. 例: 3.6 4 样例输出 与上面的样例输入对应的输出. 例: 2077.31 数据规模和约定 x>1 n为自然数 PS: 百度搜索那个Hermite多项式的原理 import java.

具体 源代码 案例查看github,持续更新中............ github地址:https://github.com/Master-fd/C-Algorithm 1. 二分法查找 2. 冒泡排序 3. 插入排序 4. 希尔排序 5. 选择排序 6. 快速排序 7. 单链表实现堆栈 8. 单链表实现队列 9. 普通单链表 10. 递归实现斐波拉契数列 11. 递归实现strlen 12. 循环链表 13. 求素数 14. 双向链表 15. 顺序表实现队列 16. 顺序表实现栈 17. 顺

骑士游历: 定义了向量的数组M,行数组X,列数组Y, 棋盘plane,计数器count,走动步数step 需要注意的是,递归函数的进入前的验证,原先的想法是传入来时的方向参数,可是这样的想法被实践否定了, 从理论上看,一个棋子走向哪里是不受它的过去制约的,最近的过去也不例外, 详情请见:http://en.wikipedia.org/wiki/Knights_tour 代码如下: /** * Created by kodoyang on 2014/5/3. */ public class Kni

1 .基本概念 AVL树的复杂程度真是比二叉搜索树高了整整一个数量级——它的原理并不难弄懂,但要把它用代码实现出来还真的有点费脑筋.下面我们来看看: 1.1  AVL树是什么? AVL树本质上还是一棵二叉搜索树(因此读者可以看到我后面的代码是继承自二叉搜索树的),它的特点是: 1. 本身首先是一棵二叉搜索树. 2. 带有平衡条件:每个结点的左右子树的高度之差的绝对值(平衡因子)最多为1. 例如: 5              5 / \            / \ 2   6         

树.二叉树.三叉树.平衡排序二叉树AVL 一.树的定义 树是计算机算法最重要的非线性结构.树中每个数据元素至多有一个直接前驱,但可以有多个直接后继.树是一种以分支关系定义的层次结构.    a.树是n(≥0)结点组成的有限集合.{N.沃恩}     (树是n(n≥1)个结点组成的有限集合.{D.E.Knuth})      在任意一棵非空树中:        ⑴有且仅有一个没有前驱的结点----根(root).        ⑵当n>1时,其余结点有且仅有一个直接前驱.         ⑶所有结

前言 splay学了已经很久了,只不过一直没有总结,鸽了好久来写一篇总结. 先介绍 splay:亦称伸展树,为二叉搜索树的一种,部分操作能在 \(O( \log n)\) 内完成,如插入.查找.删除.查询序列第 \(k\) 大.查询前缀(比查询的数小的数中最大的数).查询后缀(比查询的数大的数中最小的数)等操作,甚至能够实现区间平移.它由 Daniel Sleator 和 Robert Endre Tarjan 在1985年发明的.注:时间复杂度是均摊为 \(O(\log n)\) ,是经过严谨

介绍 B树的目的为了硬盘快速读取数据(降低IO操作次树)而设计的一种平衡的多路查找树.目前大多数据库及文件索引,都是使用B树或变形来存储实现. 目录 为什么B树效率高 B树存储 B树缺点 为什么B树效率高 在大规模数据存储操作中,由于无法一次性加载到内存里.所以避免不了发生内外存交换.所以次数越少,效率表现也越高. 来看下面这张图: 这是个典型的b树结构,初始因子为1000,高度仅为3的b树,就可以存储1002001000的数据了. 假设要查询最后一个数据: 从硬盘加载根节点搜索,IO一次. 根