观察:对于每个节点,我们可以重复使用它到目的地的最小路径,这样我们就不必重新计算它(dp)。此外,当我们发现一个循环时,我们检查它是否为负。如果不是,它不会影响我们的最终答案,我们可以说它没有连接到目的地(阉羊是否)。 伪代码: > 给定源节点u和目标节点v 初始化 Integer dp 数组,该数组存储相对于源节点的最小到达点节点的最小距离。dp[v]= 0,其他一切都是无限的 初始化boole
由于问题不清楚,我先前的问题被搁置。 用特定查询再次过帐 我的要求是使用PHP解决任何数学复杂表达式。例如, 如果我有一个字符串“1(12)/34”,使用BODMAS规则,我必须求解它。但我也必须得到所有单独的步骤。 我提到的两个网站是: http://www.careerbless.com/calculators/ScientificCalculator/ http://web2.0calc.c
我正在努力对与CRC-16校验和相关的一段数据进行反向工程。我知道用来计算原始校验和的多项式是,但没有别的,我不知道初始值(如果有),最终异或值(如果有),如果输入或结果被反映... 似乎有一个已知的CRC-16生成器使用thing polynom,CRC-16-CCITT,但尽管我尝试了所有的方法,我还是不能理解原始校验和是如何计算的。
有了贝尔曼-福特的算法,稍有改变:在第7行,我们把
我在试图理解这个算法是如何工作的。 给定一个问题,搜索从源s到图中所有顶点的路径, 我想我必须这样做: 我的问题是: 我的程序是好的还是我必须改变它。 当我必须检查是否存在负循环时?非常感谢。
我如何在Bellman-Ford算法中证明这一点: 如果没有负权重循环,则从源到接收器的每个最短路径最多有边,其中是图中的顶点数。 有什么想法吗?
附近地点搜索 题目详情 找一个点集中与给定点距离最近的点,同时,给定的二维点集都是固定的,查询可能有很多次,时间复杂度O(n)无法接受,请设计数据结构和相应的算法。 分析与解法 此题是去年微软的三面题,类似于一朋友@陈利人出的这题:附近地点搜索,就是搜索用户附近有哪些地点。随着GPS和带有GPS功能的移动设备的普及,附近地点搜索也变得炙手可热。在庞大的地理数据库中搜索地点,索引是很重要的。但是,我
快速排序,这是一个经典的算法,本文给出几种python的写法,供参考。 特别是python能用一句话实现快速排序。 思路说明 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。 (1) 分治法的基本思想 分治法的基本思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解
贪心算法 建议观看MIT算法导论-贪心算法中的课程。
洗牌算法 洗牌算法,顾名思义,就是只利用一次循环等概率的取到不同的元素(牌)。 如果元素存在于数组中,即可将每次 random 到的元素 与 最后一个元素进行交换,然后 count—,即可。 这相当于把这个元素删除,代码如下: #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; const int maxn = 10; int a[m
排序算法的评价 稳定性 稳定排序算法会依照相等的关键(换言之就是值)维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的,就是当有两个有相等关键的纪录R和S,且在原本的串行中R出现在S之前,在排序过的串行中R也将会是在S之前。 计算复杂度(最差、平均、和最好表现) 依据串行(list)的大小(n),一般而言,好的表现是O(nlogn),且坏的行为是O(n2)。对于一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个
单链表 单链表就地翻转 递归算法: void reverse(struct list_node *head) { if(NULL == head || NULL == head->next) return; reverse1(head->next); head->next->next = head; head->next = NULL; } 非递归算
也称为跳跃表(Skip List)是一种基于【有序链表】的扩展,简称【跳表】。 存储的数据是有序的。 所以跳表对标的是平衡树(AVL Tree)和二分查找,是一种插入/删除/搜索都是O(log n)的数据结构。 它最大的优势是原理简单、容易实现、方便扩展、效率更高。 定义 增加了向前指针的链表叫作跳表。跳表全称叫做跳跃表,简称跳表。 跳表是一个随机化的数据结构,实质就是一种可以进行二分查找的有序链
分治和回溯其实本质上就是递归,只不过它是递归的其中一个细分类。可以认为 分治和回溯 最后就是 一种特殊的递归 或者是较为复杂的递归即可。 分治算法,即分而治之(divide and conquer,D&C),把 一个复杂问题 分成 两个或更多 的相同或相似 子问题,直到最后子问题可以简单地直接求解,最后将子问题的解合并为原问题的解。 分治法的核心思想就是,将原问题分解成小问题来求解,只要遵循三个步
链表的概念 逻辑结构上一个挨一个的数据,在实际存储时,并没有像顺序表(数组)那样也相互紧挨着。恰恰相反,数据随机分布在内存中的各个位置,这种存储结构称为线性表的链式存储。 每个元素本身由两部分组成: 本身的信息,称为 数据域 指向直接后继的指针,称为 指针域 内存分布 数据是连续存储的,一个挨着一个,连续的。链表是存储单元不一定是连续的, 主要分类 单向链表 循环链表 双向链表 双向循环链表 单向