目标 在连通网的所有生成树中，找到所有边的代价和最小的生成树，简称最小生成树问题. (简要的来说，就是在AOV网中找出串联n个顶点代价总和最小的边集) 下面记录最小生成树的两种算法，Prim和Kruskal Prim算法思路 从任意一个顶点开始，每次选择与当前顶点最近的一个顶点，并将两点之间的边加入 ...
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2020-06-27 13:20:50
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珠心算：目前和为9以内加减法；最多随机7个数字，从第二个数字开始，随机数加前面的数字和不超过9， 差不能小于0； 据此规则得： 0-sum<=a <= 9-sum; 得知待填入数字a的范围。 通过for 遍历， 获得处在这个区间的数字在数组中的index， 以这个index做为 random.nex ...
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2020-06-27 09:49:41
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/* * 方法一 贪心法 O(n) * * 当叠加的和小于0时，就从下一个数重新开始， * 同时更新最大和的值(最大值可能为其中某个值)， * 当叠加和大于0时，将下一个数值加入和中， * 同时更新最大和的值，依此继续。 * * 举例： nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] ...
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2020-06-26 12:27:32
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目标 带权重的有向图上单源最短路径问题。且权重都为非负值。如果采用的实现方法合适，Dijkstra运行时间要低于Bellman-Ford算法。 思路 选择一个节点开始蔓延 计算自身到连接它的一级节点之间的距离， 全部作为候选集 在候选集中，找到距离最短的，对应的那个节点 删除这个节点在候选集中的信息 ...
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2020-06-26 10:40:55
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Dijkstra算法算是贪心思想实现的，首先把起点到所有点的距离存下来找个最短的，然后松弛一次再找出最短的，所谓的松弛操作就是，遍历一遍看通过刚刚找到的距离最短的点作为中转站会不会更近，如果更近了就更新距离，这样把所有的点找遍之后就存下了起点到其他所有点的最短距离。（贪心算法每次都找到最优解，不回退 ...
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2020-06-25 12:21:33
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一、基本概念 1、原码：人类阅读 符号位为 0 表示正数，为 1 表示负数，其余各位为绝对值。 2、反码：过渡而已 符号位不变，其余位：是正数则不变，是负数则取反。 3、补码：机器阅读 符号位不变，其余位：是正数则不变，是负数则取反加一。 二、计算问题 原码好说，大不了化为10进制自己心算。 补码运 ...
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2020-06-24 23:30:03
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动态规划算法将待求解问题拆分成一系列相互交叠的子问题，通过递推关系定义各子问题的求解策略，并随时记录子问题的解，最终获得原始问题的解，避免了对交叠子问题的重复求解。 在动态规划算法中有三要素： 最优子结构: 是指每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到 边界: 是指问题最小子集的 ...
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2020-06-22 22:44:25
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给定一个字符串S，检查是否能重新排布其中的字母，使得两相邻的字符不同。 若可行，输出任意可行的结果。若不可行，返回空字符串。 示例 1: 输入: S = "aab"输出: "aba"示例 2: 输入: S = "aaab"输出: "" 分析：首先统计S中各个字符出现的次数，比如说实例1中，a:2，b ...
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2020-06-22 01:45:16
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本来想写完递归再写这个专栏的，但是老师给了一个贪心的题目，没办法只能开一个板块了 简介 在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。 与这个局部最优解相对应的全局最优解会在动态规划里面展现出来。 例题 先来一道经典的贪心热热 ...
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2020-06-20 18:50:32
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贪心算法就是遵循某种既定原则，不断地选取当前条件下最优的选择来构造每一个子步骤的解决方案，直到获得问题最终的求解。在对问题求解时，总是做出在当前看最好的选择。 也就是说，不从整体最优上考虑，所做的仅是在某种意义上的局部最优解。 利用贪心算法解题，需要解决两个问题 问题是否适合用贪心算法求解 所求问题 ...
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2020-06-20 01:18:11
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