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搜索关键字:递归与分治    ( 42个结果
递归与分治策略
一. 基本思想 分治法的基本思想是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题相同。递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。(分-治-合)二. 适用条件 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地....
分类:其他好文   时间:2015-05-13 21:42:57    阅读次数:211
各种数据结构与算法知识入门经典(不断更新)
自荐者和推荐者请留言 基本算法 贪心算法:贪心算法 作者:独酌逸醉                贪心算法精讲 作者:3522021224 递归和分治:递归与分治策略 作者:zhoudaxia 图论 图的遍历(DFS和BFS):  图的遍历 作者:jefferent 最小生成树(Prim算法和Kruskal算法): 贪心算法--最小生成树 作者:独酌逸醉 Dij...
分类:编程语言   时间:2015-03-11 17:18:33    阅读次数:185
递归与分治策略(一)---算法设计与分析
递归与分治策略(一) 简而言之,递归就是自己调用自己。 递归算法:直接或者间接地调用自身的算法。 递归函数:用函数自身给出定义的函数。 注意:每个递归函数都必须有非递归定义的初始值,以确保递归函数完成计算。 下面通过两个例子来介绍递归的特点 例1 阶乘函数 阶乘函数递归地定义为: n!=1   (n=0)    或者    n!=n(n-1)!  (n>0) 下面用一段简单的...
分类:编程语言   时间:2015-03-02 14:58:09    阅读次数:171
递归与分治
棋盘覆盖2^k的棋盘格子,有一个缺陷,用L形状的的拼图把棋盘覆盖。每次涂抹的时候先按照缺陷的四周涂抹……23333参考int dir[4][2] = {{0,0},{0,1},{1,0},{1,1}}; ///棋盘L形状对应的分别缺少那个格子int graph[10000][10000];void....
分类:其他好文   时间:2015-02-24 22:12:17    阅读次数:174
重拾算法之路——递归与分治基础
重拾算法之路——递归与分治基础...
分类:编程语言   时间:2014-10-29 00:22:45    阅读次数:279
算法之求最大子数组
最大字数组问题是递归与分治算法中的经典问题:问题:求一个数组中相加可以获得最大值的子数组,子数组是指原数组中任意连续的一段代码:#include<iostream> usingnamespacestd; intmax_mid(int*a,intmid,intlow,inthigh) { intml=a[mid]; intmr=0; intsum=ml; for(inti=..
分类:编程语言   时间:2014-10-21 19:54:46    阅读次数:204
五类常见算法小记 (递归与分治,动态规划,贪心,回溯,分支界限法)
近日复习了一些算法知识,小记于此递归与分治法直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。 递归是算法设计与分析中经常使用的一种技术,描写叙述简单且易于理解。分治法的设计思想是将一个规模为n难以解决的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题同样。递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合...
分类:其他好文   时间:2014-10-05 18:39:58    阅读次数:233
快速排序(递归与分治的思想)
快排具有递归和分治的思想,实现步骤如下。 第一步:对数组A中的第一个元素x执行操作,使得数组变成新的数组B,B中C段表示小于x的元素,D段表示大于x的元素 第二步:把C段,D段,当成2个独立的数组,然后对这2个数组执行类似于第一步中A的操作 第三步:这样B和D数组又同样被分成了三部分,依次类推反复执行相同的操作。 代码: #include using namespace std;...
分类:其他好文   时间:2014-09-30 08:22:22    阅读次数:175
递归与分治_整数的划分
#include #include using namespace std; /* * 求整数n的划分 * n, m * 在整数n的所有划分中, 最大加数 n1<=m 的划分记做p(n, m); * 1. p(n, 1) = 1; (m == 1) * 2. p(n, n) = 1 + p(n, n-1); (n == m) *...
分类:其他好文   时间:2014-09-01 10:47:42    阅读次数:144
动态规划第二讲——完全背包与多重背包问题
上一节,我们讨论了01背包问题,说明了*递归与分治法 与 动态规划DP的区别和联系,介绍了缓存的概念*。以下,我们用DC、DP、cache分别表示分治法、动态规划和缓存。本节,我们讨论01背包的另外两种形似—— 完全背包和多重背包问题,分析DP问题的另外一些情况。 例一:完全背包问题 同样有n种价值和重量分别为weight[i] and value[i], 背包大小W。限制条...
分类:其他好文   时间:2014-07-21 15:18:15    阅读次数:295
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