文章目录 0-1背包问题 动态规划标准套路 伪代码 修缮代码 子集背包问题 思路分析 代码实现 完全背包问题 本来要拿《背包九讲》作为参考的，奈何太抽象，我看不懂 0-1背包问题 给你一个载重量为 else dp[i][w] = max(d[i-1][w-wt[i-1]]+var[i],dp[i-1][w]); } } return dp[N][W]; } ---- 子集背包问题 给你一个只包含正整数的数组，设计一个算法，将这个数组分为两个元素和相等的子集，如果能分，返回true，如果不能分，返回false。 这个问题怎么转化为背包为题呢？ 首先，对这个数组计数，如果和是奇数，就返回-1吧，如果和是偶数，就除于二，记为n。 这个问题就转变为：从数组中找出一些数，使得它们的和恰好等于n。 换零钱问题：给定不同面额的硬币（coins），和一个总金额（amount）,写一个函数来计算可以凑成总金额的硬币组合数。
26.Algorithm Gossip: 约瑟夫问题（Josephus Problem） 说明 据说着名犹太历史学家 Josephus有过以下的故事：在罗马人占领乔塔帕特后，39 个犹太人与Josephus 解法 约瑟夫问题可用代数分析来求解，将这个问题扩大好了，假设现在您与m个朋友不幸参与了这个游戏，您要如何保护您与您的朋友？
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作者 闫小林 C++算法 学过C语言的对这句话应该不陌生：程序=算法+数据结构，C++作为一门既可以面向过程也可以面向对象的语言，这样理解也是没有问题的。 C++当作为面向过程时，应该包括两部分：一是对数据的描述，即在程序中指定数据的类型和组织形式，也就是所谓的数据结构；二是对操作的描述，也就是算法。 算法是处理问题的一系列步骤，比如你要实现某一功能，需要具体明确在执行时每一步应该怎么做，总之无论时面向过程还是面向对象，都离不开算法。 算法的表示 1、自然语言，中文或英文描述的算法。 4、用计算机语言表示算法。 案例：比较两个数的大小，并输出较大的数。 这是一个简单的比较大小算法，将大值赋给max，输出max，读者应该很容易看懂，读者可以自己去尝试下比较三个数的大小。
所以，在开始本节的学习之前，请大家还是要务必掌握branch and bound算法的原理。 在应用branch and bound求解整数规划问题的时候，如下图（好好复习一下该过程）： ? 对于同一个问题： ? branch and cut（左）和branch and bound（右）求解过程如下： ? 可以看到，两者的不同之处就在子问题P2的处理上。 砍下来以后，形成新的子问题P3，赶紧看看P3的最优解是多少。在P3中，Z=-27.8 > -28，这一支果然不可取。 从上面的算法过程我们可以看到，求解同一个问题，branch and cut只用了3步，而branch and bound却用了4步。
文章目录 2sum问题 3sum问题 Nsum问题 2sum问题 给定一个数组，以及一个数，从数组里随即找两个数加起来等于给定的那个数。 找出每组符合条件的数（不可重复）。 这表述没有问题吧。 j]: j-=1 j-=1 else: while nums[i+1] == nums[i]: i+=1 i+=1 return ret ---- 3sum问题 两数和解决了，接下来就该轮到三数和问题了。 flag: return ret ret.append(flag,two_sum(sum-flag,nums[flag+1:])) return ret ---- ---- Nsum问题
文章目录 BFS算法框架 框架代码 简单题：二叉树的最小高度 拔高题：解开密码锁的最少次数 一波优化：双向BFS BFS算法框架 BFS算法和DFS算法属于图论算法的范畴，DFS在前面回溯中，可以去看一下 BFS算法用于寻找两点之间的最短路径。 碧如说：寻找树的最小高度（迭代法）、走迷宫、导航等问题。 这些问题看起来都会比较抽象，去做也是很抽象。 与其说算法框架难写，倒不如说是把实际问题转化为算法问题来的要难。 还记得我在图论算法那篇里面有讲过：学习图论算法，最难的是要有用图论算法的意识。等下看了例题就知道了。 int BFS(Node start,Node target){ /* 这是一个BFS算法的代码框架 return：返回从start到target的最短步数 start：起始点 target 好，关键的一步来了，怎么将这个暴力算法往图论算法的方向去引呢。 再看一下上面这个暴力算法，不难看出来，这就是一个节点下面拖八个子节点的八叉树，又是求最短距离，BFS。
文章目录 贪心算法 跳跃游戏 I 思路分析 代码实现 跳跃游戏 II 思路 贪心算法 贪心算法可以理解为一种特殊的动态规划为题，拥有一些更加特殊的性质，可以进一步降低动态规划算法的时间复杂度。 但是呢，我们今天讲的是贪心算法，它可以想象成从上往下一条路走下去。让我们看看： ---- 思路 贪心算法是什么？贪心算法会选择当下最有潜力的一步。 动归的话会递归去算这两步到最终结果的最优步数，但是贪心算法不这样。 贪心算法是每次尽可能多跳吗？ NoNoNo，选择当下最有潜力的：在坐标1的位置，你有三个选择；在坐标2的位置，你只有一个选择，所以贪心算法会让你选择跳到坐标1。 这就是贪心算法的局部最优（不要奇思妙想啥反例，要用贪心算法，就要承担它的失误率）。
在程序设计时需要运用到while循环行数，还有函数调用,以及要运用数学公式来实现蛇形矩阵算法的设计。 下面，我们就来给小伙伴们简单的普及一下一些常见的蛇形矩阵算法代码吧！ 1、上三角 --例如输入：N=4 --输出： 在描述算法之前，先看看下面的5*5的表格： 上面的表格很容易看出规律。就是从左上角第一个格开始（起始为1），然后延右上角到左下角的斜线。
C++标准顺序容器包括：vector，list，queue 容器初始化 vector<int> t; for (int i = 0; i < 50; i ++) { is empty (public member function)reserveRequest a change in capacity (public member function) 关联容器 C+ +的容器算法 最常见的是find方法，C++中的示例： // 包含必要的头文件 #include <algorithm> vector<int> vec(2, 35); vec.push_back(8) " is not present" : " is present") << std::endl; 除了少数情况下，C++的容器算法都是在一个范围内的元素进行操作。 C++容器使用的算法与数据结构书中大致相同： 1. 只读算法（查找） 2. 写算法（排序） 3. 合并 4. 堆 5. 最大/最小值等 常用只读算法： ? ....
C++标准顺序容器包括：vector，list，queue 容器初始化 vector<int> t; for (int i = 0; i < 50; i ++) { +的容器算法 最常见的是find方法，C++中的示例： // 包含必要的头文件 #include <algorithm> vector<int> vec(2, 35); vec.push_back(8) " is not present" : " is present") << std::endl; 除了少数情况下，C++的容器算法都是在一个范围内的元素进行操作。 C++容器使用的算法与数据结构书中大致相同： 1. 只读算法（查找） 2. 写算法（排序） 3. 合并 4. 堆 5. 最大/最小值等 常用只读算法： ? .... 关于容器算法相关一章可参考：http://www.cplusplus.com/reference/algorithm/
这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端，故名。 1.2.算法原理： 冒泡排序算法的运作如下：（从后往前） 1.比较相邻的元素。 最佳情况下，每次划分都是对称的，由于中心值不再考虑，所以得到的两个子问题的大小不可能大于n/2，同时一趟快速排序时间为o（n），所以运行时间递归表达式： T（n）<=2T(n/2)+o(n)。 早了解和熟悉了排序过程后，我们发现，直接插入排序是一种稳定的原地排序算法。 看了这么多比较经典的排序算法，有没有觉得算法真的是一个神奇的“道具”。稍微一改优化就能大大提升效率。针对不同的情况选择最优的算法，提高效率也正是我们在项目中所追求的。 如果小伙伴们有更多的有趣和经典的算法，也欢迎给老九君留言哦，我们都会不断的完善和补充！ 老九学堂出品
子问题的目标是找到一条reduced cost最小的合法路径，然后加入到Linear Master Problem中。 其实，子问题被称为Elementary Shortest Path Problem with Resource Constraints （ESPPRC）也是一个著名的NP-Hard问题，今天我们就来详细介绍一下 当然上面描述问题只是ESPPRC中的一个例子，实际的资源约束可能有很多种，比如在VRPTW的子问题中[2]： ? 03 常见的算法 ? ESPPRC的建模如下[4]： ? ? ? 这一节介绍一个ESPPRC的精确算法Pulse Algorithm[5]，算法的伪代码如下： ?
描述：约瑟夫问题：有ｎ只猴子，按顺时针方向围成一圈选大王（编号从１到ｎ），从第１号开始报数，一直数到ｍ，数到ｍ的猴子退出圈外，剩下的猴子再接着从1 开始报数。 cout << a[i] << endl; 33 } 34 } 35 system("pause"); 36 return 0; 37 } 评论中的算法更简洁
++i) s_stl.push_back(i); random_shuffle(s_stl.begin(),s_stl.end()); cout << "使用C+ +算法库："; for (vector<int>::iterator it=s_stl.begin(); it!
问题描述 某天一只猴子摘了一堆桃子，具体多少它没有数。猴子每天吃了其中的一半然后再多吃了一个,第二天则吃剩余的一半然后再多吃一个，……，直到第 10 天，猴子发现只有 1 个桃子了。 问题分析 这是一道简单的递归经典问题。 4+1)*2 a_4=(a_5+1)*2 \cdots a_9=(a_{10}+1)*2 a_{10}=1 从上述的式子可知，只能通过倒推来求得第一天的桃子数，这在程序上需要借助递归算法 为了通用性的方便，可以编写一个算法，来计算猴子吃桃问题。 算法的示例代码如下： int peach(int n) { //猴子吃桃算法 int pe; if(n==l) { return 1; }
---- 什么是KMP算法 它是一个字符串匹配算法。 KMP算法的优势 （就恨当初写kmp那篇的时候，没有留下图解，全篇文字铺开，现在我自己都看不懂了） 首先，给定 “主串” 和 “模式串” 如下： BF算法使用简单粗暴的方式，对主串和模式串进行逐个字符的比较 ，做了很多无谓的比较，还好，我们今天讲的不是这种算法。 ---- KMP算法 第一轮，模式串和主串的第一个等长子串比较，发现前5个字符都是匹配的，第6个字符不匹配，是一个“坏字符”： 这时候，如何有效利用已匹配的前缀 “GTGTG” 呢？ next数组是决定kmp算法快速移动的核心。 好，我们来看一下next数组是如何生成的。
毕业设计的核心是MeanShift算法，作为一个小本，默默先抛开高端的MeanShift纯理论来研究一下程序对图像都做了什么吧。然后回过头去看数学理论会轻松很多吧。 开发环境是Qt+OpenCV4.8，不过算法不用OpenCV自带的，只用了OpenCV的数据结构吧啦。 主函数其实没做什么，首先获取了视频流，然后进入一个While（1）的循环。
这是一个目标初始化函数，也差不多包括了MeanShift算法的一部分核心内容了吧。至于什么是回调函数，那我只能简单的说一下。回调函数是事件驱动的编程方法中的一种函数。 double h,dist;这两个变量是比较重要的，h是整个算法的带宽，就是目标矩形中点到四个顶点的长度的平方，（h=pow(((double)t_w)/2,2)+pow(((double)t_h)/2,2
1.实现堆排序算法 用C++实现一个堆排序。 /*大根堆排序算法的基本操作： ① 初始化操作：将R[1..n]构造为初始堆； ② 每一趟排序的基本操作：将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换，然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)
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