《算法面经》专题

我对这个问题有点困惑。作为算法帮助我找到最大的利润从袋。但是这个算法并没有告诉我我应该拿哪一个项目会让我的利润最大。例如 n=4项，背包的容量M=8，利润=[15,10,9,5]，重量分别为w=[1,5,3,4]，当我解决这个问题时，我得到最大的利润为29 这里是解决方案[http://www.mafy.lut.fi/study/DiscreteOpt/DYNKNAP.pdf] 但是我想知道我应该

给定一个堆栈，任务是对它进行排序，使堆栈的顶部具有最大的元素。 示例1: 输入:堆栈:3 2 1输出:3 2 1示例2: 输入：堆栈：11 2 32 3 41输出：41 32 11 3 2 您的任务： 预期时间复杂度：O（N*N）预期辅助空间：O（N）递归。 约束：1

我已经看到了dijkstra的加权图的算法，我应该怎么做才能在未加权图中找到最短路径？ 我应该考虑所有边之间的权重0或1？ 其次，我想在节点上实现一个bfs来检查一个节点是否可以从任何其他节点到达？有没有可能，因为定义一个2-D数组的给出了一个内存故障。

首先定义Dijkstra算法: Dijkstra的算法在有向图中寻找具有非负边权的单源最短路径。 如果我有源和目的地T，我可以用Dijkstra算法在这两个顶点之间找到一条最短路径，但这里的问题是我想找到这两个顶点之间的最短路径，这两个顶点之间的边数不超过形式k。 第一部分是Dijkstra算法，第二部分是BFS算法，因为我们可以用BFS算法在无权图中找到最短路径。 所以我想知道有没有一种方法，可

我正在尝试编写一个骑士之旅算法，它有两个数组，访问和板。ACCESS是我用来判断下一步是什么的数组，board是用户将看到的最终结果的数组。我的算法通过检查找到可用移动次数最少的正方形，然后到达那里。如果恰好有两个可能的移动，并且可用的移动次数相同，我会找到哪一个离中心最远（离边界最近），然后移动到该点。这个算法应该会一直提供一个完美的64步骑士巡演程序，但我通常只得到大约60步，有人能告诉我为什

有没有一个简单的pari/gp程序可以筛选k*n c(其中n和c是固定的)形式的数，直到某个素数p，并且k被限制在某个范围内(即k=1，10000，) 伪代码: 换句话说，从整数列表 T 开始 检验素数范围 p 中的第一个素数，并从列表 T 中删除整数 k，使得 k*n c 可以被 p 整除。然后测试下一个素数，依此类推。执行此操作，直到达到筛子返回的极限，或打印候选列表。感谢您的帮助！

我正在编写一个程序，根据学生和导师的可用性来组建辅导小组。可用性是用字母表示的阻塞时间列表给出的。例如，如果一个学生以[A， C， D]的形式给出他的可用性，那么他在一天的第一、第三和第四个小时都有空。你如何制作一个函数，它接受学生列表和导师列表，并给出一组列表，从而最大限度地增加一组中的学生数量？我在Java工作，但我对算法比对代码本身更感兴趣。更多细节： 小组必须包含3-6名学生和1名导师。

在《破解编码面试》第四版中，有这样一个问题： 一个马戏团正在设计一个由站在一个人肩膀上的人组成的塔例程，为了实用和美观的原因，每个人都必须比他或她下面的人更矮更轻给定马戏团中每个人的身高和体重，写出一个计算这样一个塔中可能的最大人数的方法。 示例：输入（ht,wt）：（65,100）（70,150）（56,90）（75,190）（60,95）（68,110） 输出：最长的塔长度为6，从上到下包括：

要求你写一份关于以下算法问题的报告：这道题要求你在一组真币中找出一个假币。这枚假硬币之所以能被找到，是因为它和其余的真硬币的重量不一样。不是轻了就是重了，只是你事先不知道。你要做决定的唯一方法是一个经典的带有两个托盘的天平秤。你可以把一个或多个硬币放在一个托盘上，一个相似的数字放在另一个托盘上，并确定哪个托盘有较轻的一堆。例如，如果你只有三个硬币，那么拿硬币1和硬币2称重。如果天平平衡，那么硬币3

有一个集合，例如（1,4,2,5,7,6,9,8,3）。我们通过以下方式计算它的（FD）：。inputArray是原始集。例如大小写为（1,4,2,5,7,6,9,8,3）。first差异是从inputArray创建的，方法如下：（inputArray的第二个元素）-（inputArray的第一个元素）等等。 所以给定集合的FD是(3，-2，3，2，-1，3，-1，-5)。任务是找到给定集合的多个

B卷。 题目描述：给定一组任务，每个任务有一个价值value，一个起始时间start，一个结束时间end。对给定的这组任务按照时间依次执行，两任务之间不能有时间重叠。请输出能得到的最大价值，对应所要执行任务的下标。 输入描述：第一行为任务的数量n，接下来n行，每行为一个任务的价值、起始时间和结束时间。如示例1中有8个任务，第一个任务价值为3，起始时间为0，结束时间为6. 输出描述：输出所执行任务的

本篇讲解manacher算法，大家在学习之前，提前了解一下两个字符串相算法——kmp和拓展kmp，这些算法都是字符串算法。相对于前面介绍的两个算法，Manacher算法的应用范围要狭窄得多，但是它的思想和拓展kmp算法有很多共通支出，所以在这里介绍一下。Manacher算法是查找一个字符串的最长回文子串的线性算法。 在介绍算法之前，首先介绍一下什么是回文串，所谓回文串，简单来说就是正着读和反着读都

说到搜索算法，它是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解的一种方法。搜索过程实际上是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的节点的过程。搜索算法在路径规划、行为决策、语句识别、语义分析等多个领域都发挥着非常重要的作用，下面会给大家做一些介绍，便于大家学习和理解。 一、搜索算法介绍 搜索算法就是穷举出一个问题的部分或所有可能情况，从中找出求解

综述 所谓：“近朱者赤，近墨者黑” 本文采用编译器：jupyter k近邻(简称kNN)算法是一种常用的监督学习算法， 其工作机制非常简单 : 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 k个训练样本，然后基于这 k个"邻居"的信息来进行预测。 通常， 在分类任务中可使用"投票法" 即选择这 k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样

给定一个整数，编写一个函数来判断它是否是 2 的幂次方。 示例 1: 输入: 1 输出: true 解释: 20 = 1 示例 2: 输入: 16 输出: true 解释: 24 = 16 示例 3: 输入: 218 输出: false 实现如下： /** * @param {number} n * @return {boolean} */ var isPow