计算机科学中的算法设计和复杂性分析是深奥而有趣的主题。它们不仅是解决计算问题的关键工具，还是评估解决方案的效率和性能的手段。在本文中，我们将深入探讨算法复杂性分析的基本概念和一些常见的算法设计策略，包括分治法、贪心法和动态规划。
本书内容按照算法策略分为7章内容，第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第2~7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法，分治算法，动态规划，回溯法，分支限界法，线性规划和网络流。每一种算法都有4~10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚、通俗易懂。附录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识，包括sort函数、优先队列、邻接表、并查集、四边不等式、排列树、贝尔曼规则、增广路复杂性计算、最大流最小割定理等。
美国大选终于要告一段落，“按照美国选举人制度，候选人在各州赢得的选举人票累计超过538票的一半（270张），就当选总统。”如果让你编写统计票的算法，你会如何编写？
（1）我们学习了那些经典的算法，在惊叹它们奇思妙想的同时，难免疑虑重重：这么刁，怎么想到的？对学生来说，这可能是最费解、也最让人窝火的地方。高手讲，学算法要学它的来龙去脉，包括种种证明。但这对菜鸟来说，简直比登天还难，很可能花费很多时间也无法搞清楚。这条路对大多数人来说，是行不通的，那怎么办呢？下功夫去记忆书上的算法？记住这些算法的效率？看似学会了，其实两手空空。遇到一个新问题，仍然无从下手。可这偏偏又是极重要的，无论作研究还是实际工作，一个计算机专业人士最重要的能力，就是解决问题——解决那些不断从实际应用中冒出来的新问题。
学习算法，很重要的一点在于有一些好的算法书籍可以学习和查阅。就比如说最经典的算法导论，拥有此书，你可以保证自己的算法无懈可击，不会出现严重问题，因为书上的东西经过了成百万上千万的读者查阅，写作者有能力证明自己的算法的正确性。相对于书籍，网络教程可能比较容易出现问题，因为99%的写作者只是按理解写算法，并不能证明，看的时候只能起到辅助理解的作用。
这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用P
原文地址：http://www.oschina.net/question/587367_156025 学计算机的人是幸福的，因为在这个领域中有如此多的通俗易懂（相对来说）的经典好书，你需要做的只是坚持把它们一本一本读下去而已。在这里列出一些我看过或者准备看的算法书籍，以供参考。 第一名 原书名：The Art of Computer Programming 中文名：计算机程序设计艺术 作者：Donald E.Knuth 难度：★★★★★ 个人评价：★★★★★ 推荐程度：★★★ 本书是算法分析
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性：
公众号设立以来，很多同学都在问如何入门、提高，以及有什么好的算法书籍可以学习。这周空闲时间我就大概在网上整理了一下，由于每个人的性格、学习习惯都不一样，不能针对个人情况来推荐，所以这里给的算法书籍仅做参考哦。
No.10期 何谓大数据算法 Mr. 王：下面我们就来谈谈大数据算法与一般算法的区别和联系。 小可：好。 Mr. 王：前面我们讲了如何评价一个算法，在相对比较小的数据规模下，我们往往可以接受多项式时间算法。但是当数据量很大时，很多小数据量上我们能够在可以接受的时间内解决问题的方法，也都变得不再可以接受。虽然有些算法是多项式算法，但是它的高阶项指数却是非常大的，导致当数据规模大起来时，它的增长速度会变得非常快。对于较大的数据量，资源约束和时间约束都变得相对很苛刻，我们要对可以接受的时间界限进行重新思考。 小
MATLAB 是一款由 MathWorks 公司开发的商业数学软件，被广泛应用于科学计算、数据处理、图像处理、信号处理等领域。其强大的计算功能、易于使用的界面以及丰富的工具箱，使其成为了许多科研工作者和工程师们必不可少的工具之一。
如果有人问学习算法有什么书籍可以推荐，那么《算法之道》一定必读不可。这本书第二版的豆瓣评分高达 8.4 。非常适合初学者。 书籍简介 本书追求的目标是算法背后的逻辑，是一本启示书，而不是一本包罗万象的算法大全。因此，本书甄选了那些最能展现算法思想、战略和精华，并能够有效训练算法思维的内容。本书将算法的讨论分为五篇：算法基础篇、算法设计篇、算法分析篇、经典算法篇、难解与无解篇。每篇分别讨论算法的一个方面：基础、设计、分析、经典和难解问题。第2版还对进程调度问题、跳转表问题、概率分析应用、遗传算法等方面进行了
数据结构作为计算机科学和编程的基础之一，对于每位想要在编程领域中取得成功的人来说，都是必不可少的知识。在这篇文章中，我们将为你提供一个完整的学习路径，帮助你逐步学习和掌握数据结构。
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
Stata是一款由美国StataCorp公司开发的通用统计软件，被广泛应用于经济学、社会科学、医学等领域。其强大的数据处理能力、智能化的语法提示以及丰富的扩展工具包，使其成为了许多研究人员和学者们必不可少的工具之一。
算法工程师在上网行为管理软件中可谓是无可替代的重要角色。他们的职责主要集中于那些与上网行为管理相关的算法和模型的设计、开发以及优化。正是这些算法工程师的付出，使得上网行为管理软件具备了诸多优势，而且他们的作用也是至关重要的。
No.3期 算法设计与分析理论 在计算机科学中，研究算法的设计和评价算法“好坏”的分支，称为算法设计与分析理论。它研究如何去设计解决问题的算法，同时给出一个对算法在计算机中执行的时间和空间效率，评价这个算法是不是足够快、占用的空间足够小。到目前为止，高速的 CPU 和高速大容量的寄存器、缓存和内存依然是很昂贵的计算资源。另外，CPU 的运算速度和内存容量相对目前的大数据来说依然是不够的。所以设计高效率的算法，一方面是为了节约时间；另一方面也是为了节省金钱。从另一个方面讲，如果计算机的速度非常快、内存非常大
算法的五大特性： ⑴ 输入：一个算法有零个或多个输入。 ⑵ 输出：一个算法有一个或多个输出。 ⑶ 有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。 ⑷ 确定性：算法中的每一条指令必须有确切的含义，对于相同的输入只能得到相同的输出。 ⑸ 可行性：算法描述的操作可以通过已经实现的基本操作执行有限次来实现。
前几天学习了Python的多分支结构及其异常处理，接下来便是用多分支结构来解决问题啦，毕竟如何一项技术出来都应该是为大家所服务的。
算法包含两方面的内容：算法设计和算法分析算法设计其实就是针对某一特定类型的问题而设计的一个实现过程。算法有以下几个特性：
假设第1个月有1对刚诞生的兔子，第2个月进入成熟期，第3个月开始生育兔子，而1对成熟的兔子每月会生1对兔子，兔子永不死去……那么，由1对初生兔子开始，12个月后会有多少对兔子呢？
多柱汉诺塔最优算法设计探究 引言 汉诺塔算法一直是算法设计科目的最具代表性的研究问题，本文关注于如何设计多柱汉诺塔最优算法的探究。最简单的汉诺塔是三个柱子（A、B、C），因此多柱汉诺塔的柱子个数M≥3。下面从三柱汉诺塔说起，慢慢深入我们要关心的问题。 1. 三柱汉诺塔 三柱汉诺塔是经典的汉诺塔问题，在算法设计中是递归算法的典型问题。其算法是这样的: 首先把A 柱上面的n- 1 个碟子通过C 柱移到B 柱上【T(n-1)步】,然后把A 柱剩下的一个碟子移到C 柱上【1步】, 最后把B 柱上所有的碟子通过A 柱
瑞士著名的科学家N.Wirth教授曾提出：数据结构+算法=程序。数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂。当我们遇到一个实际问题时，首先需要解决两件事：
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本周重要论文包括：CVPR 2022各种获奖论文。 强化学习(Reinforcement learning, RL)是一种学习复杂决策策略的通用而强大的解决方案，为游戏和机器人等多个领域的近期成功提供了关键的基础。然而，许多最先进的算法需要大量的数据，计算成本很高，需要大量的数据才能成功。虽然这在某些情况下是可能的，例如在可用数据稀少的社会科学和医疗健康应用程序中，这自然会昂贵或不可行的。随着人们对将RL应用到更广泛的领域的兴趣的激增，对其算法设计中涉及的数据的使用
启发式算法在网络行为管理系统中的应用研究是一个重要的领域，它可以帮助改善系统的性能和效率。启发式算法是一种通过模拟自然界的演化过程或启发式规则来解决复杂问题的方法。
最近收拾书架，翻出一张多年以前的ASIC项目开发流程图，一起回顾一下。典型的瀑布式开发流程：
目录 一、数据结构概要 二、算法概要 三、时间复杂度简介 四、求解时间复杂度 一、数据结构 数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。在各类实际应用问题中，数据元素之间总是存在着各种关系，描述数据元素之间关系的方法称为结构。通常，可根据数据元素之间所存在的关系的不同特征，用4类基本结构予以描述： (1)集合：指结构中的数据元素之间只存在“同属一个集合”的关系。 间 (2)线性结构：指结构中的数据元素之间存在“一个对一个”的关系。 数 (3)树形结构：指结构中的数据元素
这三者的背后原理可以总结为清晰的逻辑思维、有效的问题建模和设计以及合理的数据组织和操作。 逻辑学提供了思考和分析问题的基础，算法为问题提供了解决方案的步骤，而数据结构则为这些步骤提供了合适的基础。
算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，java算法就是采用Java语言来实现解决某一问题的清晰指令。
本文将带你完成一次 PowerBI DAX 的神奇之旅，如果您是 DAX 的熟练选手，可以试试以下题目。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-search
趣味算法-01-跟着作者读《趣味算法（第2版）》上 趣味算法-02-跟着作者读《趣味算法（第2版）》下 趣味算法-03-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-算法之美 趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-贪心算法
算法设计关于递归方程T(n)=aT(n/b)+f(n)之通用解法 在算法设计中经常需要通过递归方程估计算法的时间复杂度T(n)，本文针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程进行讨论，以期望找出通用的递归方程的求解方式。 算法设计教材中给出的Master定理可以解决该类方程的绝大多数情况，根据Master定理：o-渐进上界、w-渐进下界、O-渐进确界。 设a≥1，b＞1为常数，f(n)为函数，T(n)=aT(n/b)+f(n)为非负数,令x=logba： 1. f(n)=o(nx-e)，e＞0，那
本书在介绍算法时，重点介绍用干设计算法的策略．非常与众不同。书中介绍了剪枝搜索、分摊分析、随机算法、在线算法以及多项式近似方案等相对较新的思想和众多基于分摊分析新开发的算法，每个算法都与实例一起加以介绍，而且每个例子都利用图进行详细解释。此外，本书还提供了超过400幅图来帮助初学者理解。本书适合作为高等院校算法设计与分析课程的高年级本科生和低年级研究生的教材，也可供相美科技人员和专业人七参考使用。
随着科学技术的发展，人工智能已渗透到各个行业，算法工程师非常火爆，急缺大量人才，年薪也越来越高。刚毕业30-40万很常见。很多人想入手学习算法，那么多算法，究竟该如何下手呢？
信息学中解算法题跟数学中解应用题十分类似，大致分为以下四个步骤：题意理解与模型建立、算法设计与复杂度分析、代码编写、调试。
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华为 OD 机试是指华为公司的在线笔试，是华为公司用于筛选招聘岗位候选人的一种考核方式。
性能在软件工程诞生时就占据着非常重要的位置，如何用更少的硬件资源来支撑更多的功能、来完成更多的任务是软件工程师的职责，也是用来衡量一个软件工程师技艺高低的标准。
算法导论是一本经典的大而全的算法书籍，而本书Python Algorithms不是来取代而是来补充算法导论的，因为算法导论提供的是简易的伪代码和详细的证明，而本书主要从作者的教学过程中从更高地层次来讲解算法，并使用Python代码来实现。
欢迎关注白马负金羁的博客 http://blog.csdn.net/baimafujinji，为保证公式、图表得以正确显示，强烈建议你从该地址上查看原版博文。本博客主要关注方向包括：数字图像处理、算法设计与分析、数据结构、机器学习、数据挖掘、统计分析方法、自然语言处理。
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机器之心报道 机器之心编辑部 正是编译器的存在，才让人类语言转换为计算机可以理解的 0 和 1。 Jeffrey Ullman（左）和 Alfred Aho（右）是创建「编译器」的先驱。 1963 年，当阿尔弗雷德 · 艾侯（Alfred Aho）和杰弗里 · 乌尔曼（Jeffrey Ullman）在普林斯顿大学研究生院开学第一天一同登记排队的时候，计算机科学仍然是一个陌生的新世界。 如今因为这两位学者的努力，几乎任何人都可以使用计算机并对计算机进行编程以执行新任务。 北京时间 3 月 31 日，ACM
刷题的原因各种各样，结合本人和朋友的经历，以及网上大家的分享，比较有代表性的原因有以下四种：
测试表明，新研究能解验证集中90%的题目，包括NOIP、Codeforce、Leetcode等比赛中的分治和动态规划题目——这些题目，很多大模型也难以解决。
建议数据结构和算法分开来学，这里只有算法，没有什么是数据结构！数据结构在这里; --->> 点我
如果你想在算法和数据结构上做得更好，你首先需要做的就是建立一个坚实的基础。这个基础可以通过多种方式学习，通过大学的计算机科学课程，或者参加一些编程训练营，当然，你也可以从书本、视频或者在线课程中学习。
算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表达一个或者多个步骤。
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