[推荐] 六个经典算法研究:A*.Dijkstra.动态规划.红黑树等算法[不断更新] [问题点数:100分,结帖人v_JULY_v]

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红花 2011年1月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2010年12月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
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2009年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2010年5月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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微软MVP 2016年4月荣获微软MVP称号
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蓝花 2011年7月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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红花 2014年5月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
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动态规划类型题整理
<em>动态</em><em>规划</em> 定义: <em>动态</em><em>规划</em><em>算法</em>通常从问题的子问题出发,基于初始状态最优解以及状态转移方程 找到下一状态的最优解,直至求得我们要解决问题的解。 状态:用来描述该问题的子问题的解 dp[n], dp[i][j], 状态转移方程:描述状态之间转移的关系式 dp[n] = min/max( dp[n-1], dp[n-2] ) 举例说明 1.1 爬楼梯 问题描述 一次可以爬 1步或 2步,问一共有...
SpringMVC(一) —— 初识SpringMVC
SpringMVC是Spring的一部分,提供了前台展示相关内容,SpringMVC的底层需要用到Servlet; MVC是一种设计模式: M(model):数据,bean、dao; V(View):页面,JSP; C(Controller):根据请求不同,获取不同的model,返回不同的view; 用户请求数据到返回的大体流程: SpringMVC运行的原理: SpringMVC的具体执...
五大常用经典算法。。。。。
请点击 有待更新。。。。。。。
如何按照Adobo官方标准解析flv文件,达到类似FLVParse的效果
提问之前,先简单解释下本帖子的标题上的几个名词: 1.<em>A</em>dobo官方标准:指的是这一文档 Wideo File Format Specification Version 10,保证你在网上能轻易找到这
红黑算法的实现与剖析
转载:http://blog.chinaunix.net/uid-26575352-id-3061918.html直接下载:http://www.cs.princeton.edu/~rs/talks/LLRB/RedBlack.pdf 一、<em>红黑</em><em>树</em>的介绍 先来看下<em>算法</em>导论对R-B Tree的介绍: <em>红黑</em><em>树</em>,一种二叉查找<em>树</em>,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜
五大常用算法——动态规划算法详解及经典例题
一、基本概念    <em>动态</em><em>规划</em>是运筹学中用于求解决策过程中的最优化数学方法。当然,我们在这里关注的是作为一种<em>算法</em>设计技术,作为一种使用多阶段决策过程最优的通用方法。    <em>动态</em><em>规划</em>过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为<em>动态</em><em>规划</em>。    假设问题是由交叠的子问题所构成,我们就能够用<em>动态</em><em>规划</em>技术来解决...
动态规划算法(一)
最近遇到<em>动态</em><em>规划</em><em>算法</em>的频率有点大,所以借此机会好好的来了解和学习一下<em>动态</em><em>规划</em>。当然也记录下来,一起交流。 1. 了解概念 <em>动态</em><em>规划</em>,英文名:Dynamic Programming ,简称DP,小名动规。 <em>动态</em><em>规划</em>思想就是,大事化小,小事化了。它把大问题化解为小问题,再保存对这些小问题已经处理好的结果,并供后面处理更大规模的问题时直接使用这些结果。 于是就可以了解其的特点,把大问题先分解...
【常见笔试面试算法题12】动态规划算法案例分析
给定数组arr,arr中所有数都为正数,且不重复,每个值代表一种面值的货币,每种面值的货币可以使用任意张,再给定一个正整数aim代表要找的钱数,求换钱有多少种方法? 这道题可以用暴力搜索,记忆搜索,<em>动态</em><em>规划</em>,状态继续化简后的<em>动态</em><em>规划</em>方法等四种方法! 在面试中出现类似的题目,优化轨迹高度类似! 1、暴力搜索方法 下面先看这道题的暴力搜索方法的过程: 我们认为使用0张5元,让剩下的货...
动态规划算法学习总结
<em>动态</em><em>规划</em>与贪心、分治的区别 贪心<em>算法</em>(Greed alalgorithm) 是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致全局结果是最好或最优的<em>算法</em>。 分治<em>算法</em>(Divide and conquer alalgorithm) 字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的...
[python-scrapy]parse callback is not defined
写了个程序抓取新闻,运行时出现 raise NotImplementedError('{}.parse callback is not defined'.format(self.__class__._
红黑算法简要介绍
1. 简介 <em>红黑</em><em>树</em>是一种自平衡二叉查找<em>树</em>。它的统计性能要好于平衡二叉<em>树</em>(<em>A</em>VL<em>树</em>),因此,<em>红黑</em><em>树</em>在很多地方都有应用。在C++ STL中,很多部分(目前包括set, multiset, map, multimap)应用了<em>红黑</em><em>树</em>的变体(SGI STL中的<em>红黑</em><em>树</em>有一些变化,这些修改提供了更好的性能,以及对set操作的支持)。它是复杂的,但它的操作有着良好的最坏情况运行时间,并且在实践中是高
动态规划算法——C++实现经典案例——初级
从简到繁,从易到难,循序渐进。切近亲力亲为,动手写代码。 <em>动态</em><em>规划</em>的详细知识点请参考:http://blog.csdn.net/misayaaaaa/article/details/71794620 <em>动态</em><em>规划</em><em>算法</em>的难点在于 从实际问题中抽象出<em>动态</em><em>规划</em>表dp,dp一般是一个数组,可能是一维的也可能是二维的,也可能是其他的数据结构:整个求解过程就可以用一个最优决策表来描述,最优决策
动态规划】01背包问题(通俗易懂,超基础讲解)
问题描述 有n个物品,它们有各自的体积和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和? 为方便讲解和理解,下面讲述的例子均先用具体的数字代入,即:eg:number=4,capacity=8 i(物品编号) 1 2 3 4 w(体积) 2 3 4 5 v(价值) 3 4 5 6 总...
【10大基础算法动态规划-NO9
<em>动态</em><em>规划</em>(Dynamic programming)是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 <em>动态</em><em>规划</em>常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题,<em>动态</em><em>规划</em>方法所耗时间往往远少于朴素解法。 <em>动态</em><em>规划</em>背后的基本思想非常简单。大致上,若要解一个给定问题,我们需要解其不同部分(即子问题),再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多 子问题非常...
一个动态规划算法题目,求大神解答
给出一组数字<em>A</em>i, 1<= 100, 使得最终这组数字中的每个数字都有一个 “邻居” 大于等于他,即
A*算法的路径动态规划问题
<em>A</em><em>算法</em>是一种启发式搜索<em>算法</em>,启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率。   1&amp;gt; <em>A</em>*<em>算法</em>原理 <em>A</em>*<em>算法</em>是一种启发式搜索<em>算法</em>,适合求解状态空间中从起始点到目标点的最小代价航线[2]。<em>A</em>*<em>算法</em>把子节点i的估计代价f(i)看成从起始点到子节点i的实际代价g(i)与子节点i到达目标点的...
算法动态规划(Dynamic Programming)
1、介绍 (1)   <em>动态</em><em>规划</em>是解决多阶段决策过程最优化的一种有效的数学方法,他是美国学者Richard.bellman在1951年提出的,1957年他的专著《<em>动态</em><em>规划</em>》的问世标志着运筹学的一个重要分支—-<em>动态</em><em>规划</em>的诞生。   所谓多阶段决策问题是指这样一类问题,该问题的决策过程时一种在多个相互联系的阶段分别作出决策以形成序列决策的过程,而这些决策均是根据总体最优化这一共同的目标而采取的。 ...
红黑(一)之 原理和算法详细介绍
https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3245399.html
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<em>动态</em><em>规划</em> <em>动态</em><em>规划</em> <em>动态</em><em>规划</em> <em>动态</em><em>规划</em> <em>动态</em><em>规划</em> <em>动态</em><em>规划</em>
FLV视频测试文件+解析工具FlvParse下载
flv封装 分析用测试文件 + 解析工具 H264视频+<em>A</em>CC音频 相关下载链接://download.csdn.net/download/a1049407088/10595028?utm_sourc
红黑相关算法
一、题目描述        将数组转化为<em>红黑</em><em>树</em>(add函数共包含四部分:add()、insertFixup()、rotateRight()、rotateLeft(),增加函数,颜色调整、左旋、右旋)。 二、解题思路        步骤一:常规插入:<em>树</em>的二分查找,然后对插入点进行颜色调整。        步骤二:调整方式见下图。        步骤三:部分结点需要进行左旋和右旋。 三...
FlvParse flv文件结构解析器
小巧而又强大的flv文件格式解析器,非常适合学习flv文件格式以及进行flv研发的朋友使用。作者不详,可能是新浪BLOG上的“可下人间”
动态规划算法例题
题目: 有一个序列[3,-5, 9,0,-2,8,-3,9,5,-9,-2,8],取其中不相邻子序列,求可能的最大值是多少? 思路: 用<em>动态</em><em>规划</em>来求解。 对于最后一个元素,可以分成两种情况,取还是不取。如果取,那么我们在8的基础上再加上前10个元素组成的序列求得的最大值,如果不取,那么我们考虑前11个元素组成的序列即可。假设opt(i)表示(序列长度为i)根据题意所求的最大值。 则有,o...
AWR中Parse CPU to Parse Elapsd %:太低 怎么解决
下图是部分性能指标, Parse CPU to Parse Elapsd %:太低 Redo size:太大了, 请问,这些说明了,数据库中,哪方面有问题。
FLVParse工具使用说明
上一篇博文“FLV文件格式解析”提到的小工具FLVParse,是由于工作需要,我自己写的一个小程序。 这个工具的主要功能是查看FLV的文件结构,帮助我们理解FLV格式。另外,如果涉及到处理FLV文件的开发,这个工具对于查看处理结果非常有帮助。因此我觉得有必要写一个使用说明,希望这个工具能够给大家提供帮助。         打开后的界面如下图所示。     先说一下界面布
算法中的红黑
最近在学符号表,前面相继学了符号表中的二叉查找<em>树</em>,2-3查找<em>树</em>,2-3查找<em>树</em>能保证在插入元素之后能保持<em>树</em>的平衡状态,最坏情况下即所有的子节点都是2-node,<em>树</em>的高度为lgN,从而保证了最坏情况下的时间复杂度。但是2-3<em>树</em>实现起来比较复杂,本文介绍一种简单实现2-3<em>树</em>的数据结构,即<em>红黑</em><em>树</em>(Red-Black Tree) 定义 <em>红黑</em><em>树</em>的主要是想对2-3查找<em>树</em>进行编码,尤其是对2-3查找<em>树</em>中的3-...
算法图解》-9动态规划 背包问题,行程最优化
本文属于《<em>算法</em>图解》系列。学习<em>动态</em><em>规划</em>,这是一种解决棘手问题的方法,它将问题分成小问题,并先着手解决这些小问题。 一 背包问题 背包问题,在可装物品有限的前提下,尽量装价值最大的物品,如果物品数量足够大,简单的暴力穷举法是不可行的O(2ⁿ),前一章介绍了《贪婪<em>算法</em>》就是解决如何找到近似解,这接近最优解,但可能不是最优解。如何找到最优解呢?就是<em>动态</em><em>规划</em><em>算法</em>。<em>动态</em><em>规划</em>先解决子问题,...
动态规划算法学习
笔试面试中经常会出现一些考察<em>动态</em><em>规划</em>方面的题目,以前没有接触过,现在初学做个整理。 1. 什么是<em>动态</em><em>规划</em>?          和分治法一样,<em>动态</em><em>规划</em>(dynamicprogramming)是通过组合子问题而解决整个问题的解。          分治法是将问题划分成一些独立的子问题,递归地求解各子问题,然后合并子问题的解。          <em>动态</em><em>规划</em>适用于子问题不是独立的情况,也就是各子问题
FlvParse.exe
flv文件解析器,可以轻松查看flv的相关数据
算法学习系列之 红黑
文章目录总体介绍预备知识左旋右旋方法剖析get() 总体介绍 Java TreeMap实现了SortedMap接口,也就是说会按照key的大小顺序对Map中的元素进行排序,key大小的评判可以通过其本身的自然顺序(natural ordering),也可以通过构造时传入的比较器(Comparator)。 TreeMap底层通过<em>红黑</em><em>树</em>(Red-Black tree)实现,也就意味着containsK...
算法原理系列:红黑
<em>红黑</em><em>树</em>看了网上关于<em>红黑</em><em>树</em>的大量教程,发现一个共性,给出定义,适用情况,然后大量篇幅开始讨论它如何旋转,这就一发不可收拾了,各种情况的讨论,插入删除,插入删除,看的云里雾里,好不容易搞清楚,过段时间就给忘了。本文还是着重描述<em>红黑</em><em>树</em>的诞生过程,尽量理清它背后的设计哲学。思考: <em>红黑</em><em>树</em>是如何<em>动态</em>平衡的? <em>红黑</em><em>树</em>和23<em>树</em>之间有什么关系? 如果这两个问题已经了然于胸,那可以直接略过此文了。当然,如果还不理解2
算法-动态规划
相关题目 LintCode: 53. 最大子序和 LintCode: 53. 最大子序和 该题目的<em>动态</em><em>规划</em>原理 Java class Solution { public int maxSub<em>A</em>rray(int[] nums) { if (nums == null || nums.length &lt;= 0) return -1; int...
fmp4文件不能正常播放,哪个box有问题?
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算法】-动态规划
<em>动态</em><em>规划</em><em>算法</em>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,适合用<em>动态</em><em>规划</em>法求解的问题,经分解得到的子问题往往不是独立的。若用分治法来解这类问题,则相同的子问题会被求解多次,以至于最后解决原问题需要耗费指数级时间。然而,不同子问题的数目常常只有多项式量级。如果能够保存已解决的子问题的答案,在需要时再找出已求得的答案,这...
关于MP4(fmp4)文件音视频时间轴同步的问题
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经典A* 算法解析
会者不难,<em>A</em>*(念作<em>A</em>星)<em>算法</em>对初学者来说的确有些难度。 这篇文章并不试图对这个话题作权威的陈述。取而代之的是,它只是描述<em>算法</em>的原理,使你可以在进一步的阅读中理解其他相关的资料。 最后,这篇文章没有程序细节。你尽可以用任意的计算机程序语言实现它。如你所愿,我在文章的末尾包含了一个指向例子程序的链接。 压缩包包括C++和BlitzBasic两个语言的版本,如果你只是想看看它的运行效果,里面还包含
求《数据结构与算法分析C++描述》 第三版 中文版电子版课后答案
如题 wgn1989@163.com 谢谢大家
算法动态规划专栏~(常见动态规划题目解析及代码)
<em>动态</em><em>规划</em>: <em>动态</em><em>规划</em>是分治思想的延伸,通俗一点来说就是大事化小,小事化无的艺术。 在将大问题化解为小问题的分治过程中,保存对这些小问题已经处理好的结果,并供后面处理更大规模的问题时直接 使用这些结果。 <em>动态</em><em>规划</em>具备了以下三个特点: 把原来的问题分解成了几个相似的子问题。 所有的子问题都只需要解决一次。 储存子问题的解。 <em>动态</em><em>规划</em>的本质: 是对问题状态的定义和状态转移方程的定...
求一个正确的,能播放的,用 h264 编码的 fmp4 文件,哪位前辈能发我 邮箱
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教你透彻了解红黑(修订版)
教你透彻了解<em>红黑</em><em>树</em> 作者 July 2010年12月29日 ------------------ 本文参考:Google、<em>算法</em>导论、STL源码剖析、计算机程序设计艺术。 本人声明:个人原创,转载请注明
自己用H264数据编码的fmp4文件,用VLC播放时时间戳在前进,但解析不出视频?
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算法-从动态规划到贪心算法,Bellman-Ford和Dijkstra算法求解最短路
对于<em>Dijkstra</em>这个神奇的<em>算法</em>,作者从本科学数据结构开始就觉得很奇妙。每次看都感觉这<em>算法</em>很精巧,但是看完就忘了。直到现在系统学习<em>算法</em>之后才明白总是遗忘它的真正原因,那就是没有从本质上去理解它。这篇文章就最短路问题,系统总结一下从Bellman-Ford到<em>Dijkstra</em><em>算法</em>的思路。也就这个问题阐述一下<em>动态</em><em>规划</em>和贪心<em>算法</em>的关系,泛化此类问题。本文按照模型、理论、<em>算法</em>的思路展开。问题描述现有一有向带
动态规划 总结
一、<em>动态</em><em>规划</em>特点。 求解目标具有最优解。 目标问题的最优解可以分解为各个子问题的最优解。 大问题分解为若干小问题后,这些小问题之间还有相互重叠的更小的子问题。 从上往下分析问题,从下往上求解问题。 PS:总结于 《剑指offer》author:何海涛 二、<em>动态</em><em>规划</em>条件。 优化子结构。即一个问题的优化解包含子问题的优化解。作用:可以缩小子问题集合;保证了可以从下而上求解问题呢 ...
Dijkstra 贪心算法 动态规划
我认为 <em>Dijkstra</em><em>算法</em> 的本质是 广度优先搜索, 而此处的广度是定义在路程的cost之上的。 (就好比从圆心处向外扩散一个圆环,首次碰到的就是最近) <em>动态</em><em>规划</em>泛指,重叠子问题与原问题的推算关系(学名:<em>动态</em>转移方程), 贪心是极端情况的<em>动态</em><em>规划</em>,子问题独一选择性。 <em>Dijkstra</em><em>算法</em>的分解思路是到达某节点的cost最小路径 --(从这里面选)--&amp;gt; { 到达其相邻节点的cost最小...
五个常用算法(一):动态规划
1.从01背包问题说起 有一堆宝石一共n个,现在你身上能装宝石的就只有一个背包,背包的容量为C。把n个宝石排成一排并编上号: 0,1,2,…,n-1。第i个宝石对应的体积和价值分别为V[i]和W[i] 。背包总共也就只能装下体积为C的东西,那你要装下哪些宝石才能获得最大的利益呢? 我们先来看下在这个问题里,<em>动态</em><em>规划</em>最重要的两个概念:状态和状态转移方程。 假如现在有
横空出世,席卷Csdn:记微软等100题系列数次被荐[100题维护地址]
微软等公司数据结构+<em>算法</em>面试100题系列 永久维护地址 前言: 可以这么说,绝大部分的面试题,都是这100 道题系列的翻版, 此微软等公司数据结构+<em>算法</em>面试100 题系列,是极具代表性的<em>经典</em>面试题。
动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解
<em>动态</em><em>规划</em>(Dynamic Programming)<em>算法</em>与LC实例的理解 希望通过写下来自己学习历程的方式帮助自己加深对知识的理解,也帮助其他人更好地学习,少走弯路。也欢迎大家来给我的Github的Leetcode<em>算法</em>项目点star呀~~ <em>动态</em><em>规划</em>(Dynamic Programming)<em>算法</em>与LC实例的理解 DP是什么 基本定义 帮助理解的<em>经典</em>问题:硬币问题 第二个<em>经典</em>问题:斐波那契数列 ...
A*算法ARA*算法经典路径搜索算法的对比
以实际物流<em>A</em>GV运行环境为实际背景,<em>经典</em>最短路径搜索<em>算法</em>如迪杰特斯拉<em>算法</em>,在搜索<em>A</em>GV最短路径源节点与目标节点时,<em>算法</em>实现的思路是在一层层的向外扩展,没有方向,也没有优劣。以距离为条件,一层层向外蔓延。一直到搜索到目标节点为止,<em>算法</em>结束。求解出的最短路径信息即是所需要求解的路径<em>规划</em>信息。<em>A</em>*<em>算法</em>在<em>经典</em>路径搜索<em>算法</em>上增加了评估条件,或者说代价,或者说评估公式:h(n)=f(n)+g(n),其中f(n...
Dijkstra算法,求最短路(dp 动态规划
•迪杰斯特拉(<em>Dijkstra</em>)<em>算法</em>思想 按路径长度递增次序产生最短路径<em>算法</em>: 把V分成两组: (1)S:已求出最短路径的顶点的集合 (2)V-S=T:尚未确定最短路径的顶点集合 将T中顶点按最短路径递增的次序加入到S中, 保证:(1)从源点V0到S中各顶点的最短路径长度都不大于                       从V0到T中任何顶点的最
动态规划确定性和随机模型
《dynamic programming:deterministic and stochastic models 》 writer:Dimitri P. Bertsekas 本书是经济学<em>经典</em>著作哦,稀
动态规划常见题
<em>动态</em><em>规划</em>是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的数学方法。利用各个阶段之间的关系,逐个求解,最终求的全局最优解。在设计<em>动态</em><em>规划</em><em>算法</em>时,需要确认原问题与子问题、<em>动态</em><em>规划</em>状态、边界状态的值、状态转移方程等关键要素。 爬楼梯(leetcode70) 在爬楼梯时,每次可向上走1阶台阶或2阶台阶,问有n阶楼梯有多少种上楼的方式? 由于每次最多爬2阶,楼梯的第i阶,只可能从第i-1阶与第i-2阶到达。...
动态规划分类题目总结
<em>动态</em><em>规划</em>分类有很多划分方法,网上有很多是按照状态来分,分为一维、二维、区间、<em>树</em>形等等。我觉得还是按功能即解决的问题的类型以及难易程度来分比较好,下面按照我自己的理解和归纳,把<em>动态</em><em>规划</em>的分类如下: 一、简单基础dp 这类dp主要是一些状态比较容易表示,转移方程比较好想,问题比较基本常见的。主要包括递推、背包、LIS(最长递增序列),LCS(最长公共子序列),下面...
排序算法红黑
排序<em>算法</em>:https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html <em>红黑</em><em>树</em>:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3245399.html
算法导论-动态规划
<em>动态</em><em>规划</em><em>算法</em> <em>动态</em><em>规划</em>(dynamic programming)是通过组合子问题来求解原问题的方法,它应用于解决子问题重叠的情况,即不同子问题具有公共的子问题。 通常<em>动态</em><em>规划</em>可以按照如下四个步骤进行设计: 1.刻画一个最优解的结构特征; 2.递归地定义最优解的值; 3.计算最优解的值,通常采用自底向上的方法; 4.利用计算出的信息构造一个最优解(按照要求,可有可无)。 一、钢条切割问题 自顶...
算法动态规划
<em>动态</em><em>规划</em>法定义及性质设计步骤核心<em>动态</em><em>规划</em><em>算法</em>的两种形式斐波那契数列两种解决方法 定义及性质 1、定义:把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法 2、性质:重叠子问题和最优子结构性质 设计步骤 1.描述最优解的结构,可以利用子问题的最优解来构造原问题的最优解; 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 核心 记住求解过的值,不用重新...
实现类似如chrome插件clearly一般效果的网页去噪与正文提取
想实现类似chrome插件clearly的效果(可以去下载体验下),提取网页正文文本,除去网页的导航,广告,链接等干扰阅读的因素(图片保留),总之是网页去噪,从而最大限度的仅仅提供真正对读者有价值的正
动态规划
目录 一.思想 二.框架 三.基本步骤 四.例题分析 1.数塔 2.超级楼梯 3.找零钱 4.n个矩阵连乘 5.资源分配问题 6.切木棍(这个是老师布置的作业!!!) 7.合并石子(这个也是作业) 8.最长公共字符子序列 9.最大字段和 10.最长不降子序列 11.0-1背包问题(这个不用具体考虑程序实现) 一.思想 <em>动态</em><em>规划</em>的思想实质是分治思想和解决冗余。 与...
算法红黑
<em>红黑</em><em>树</em>(一) 原理和<em>算法</em>详细介   1 R-B Tree简介     R-B Tree,全称是Red-Black Tree,又称为“<em>红黑</em><em>树</em>”,它一种特殊的二叉查找<em>树</em>。<em>红黑</em><em>树</em>的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红(Red)或黑(Black)。 <em>红黑</em><em>树</em>的特性: (1)每个节点或者是黑色,或者是红色。 (2)根节点是黑色。 (3)每个叶子节点(NIL)是黑色。 [注意:这里
六大算法之一:递归
递归<em>算法</em>,其实说白了,就是程序的自身调用。它表现在一段程序中往往会遇到调用自身的那样一种coding策略,这样我们就可以利用大道至简的思想,把一个大的复杂的问题层层转换为一个小的和原问题相似的问题来求解的这样一种策略。这样我们就能看到我们会用很少的语句解决了非常大的问题,所以递归策略的最主要体现就是小的代码量解决了非常复杂的问题。         数据结构中的<em>树</em>是最适合用递归的数据结构。做过<em>树</em>形结...
经典动态规划算法题(Java实现)
待更新
漫画算法:5分钟搞明白红黑到底是什么?
下面为标准的二叉排序<em>树</em>初始状态其实想要搜索值为226的节点很简单,搜索动画过程如下:这样不行!这是个病!得治!<em>红黑</em><em>树</em>就是一种平衡的二叉查找<em>树</em>,说他平衡的意思是他不会变成“...
经典算法研究系列:五、红黑算法的实现与剖析
<em>红黑</em><em>树</em><em>算法</em>的层层剖析与逐步实现 ----作者 July  二零一零年十二月三十一日本文主要参考:<em>算法</em>导论第二版本文主要代码:参考<em>算法</em>导论。本文图片来源:个人手工画成、<em>算法</em>导论原书。推荐阅读:Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 于1978年写的关于<em>红黑</em><em>树</em>的一篇论文。-----------------------------------------------------
动态规划:从入门到放弃
Dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems,solving each of those subproblems just once,and storing their solutions. 斐波拉...
动态规划(一)
最优化问题 一般优化问题描述 随机<em>动态</em><em>规划</em>的结构 离散时间系统 离散时间系统代价函数 第一个栗子随机<em>动态</em>优化问题 第二个栗子确定<em>动态</em>优化问题 第三个栗子来点复杂的无线网络问题 小结最优化问题       <em>动态</em><em>规划</em>(Dynamic programming)是用来优化一个随机问题的最优解,随机问题是只我们优化的目标是随机的,最优解指的是在统计平均上的最优。       比较权威的参考资料:Dimiri
随机动态规划
数学建模基础讲义。
A*算法大牛进,高分!!
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A*寻路算法讲解+源码DEMO演示
本文源码下载地址:http://download.csdn.net/detail/sun2043430/5907609(第一版) http://download.csdn.net/detail/sun2043430/5909315(第二版) https://github.com/sun2043430/<em>A</em>_Star_<em>A</em>lgorithm
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