归并排序就是一个用分治法的经典例子,这里我用它来举例描述一下上面的步骤:

1、归并排序首先把原问题拆分成2个规模更小的子问题。
2、递归地求解子问题,当子问题规模足够小时,可以一下子解决它。在这个例子中就是,当数组中的元素只有1个时,自然就有序了。
3、最后,把子问题的解(已排好序的子数组)合并成原问题的解。

当待排序的序列长度为1时,递归“开始回升”,在这种情况下不要做任何工作,因为长度为1的每个序列都已排好序。归并排序算法的关键操作是“合并”步骤中两个已排序序列的合并。我们通过调用一个辅助过程Merge(A,p,q,r)来完成合并,其中A是一个数组,p、q和r是数组下标,满足p<=q<r。该过程假设子数组A[p,q]和A[q+1,r]都已排好序。它合并这两个子数组形成单一的已排好序的子数组并代替当前的子数组A[p,r]。

过程Merge按以下方式工作。回到我们玩扑克牌的例子,假设桌上有两堆牌面朝上的牌,每堆都已排序,最小的牌在顶上。我们希望把这两堆牌合并成单一的排好序的输出堆,牌面朝下地放在桌上。我们的基本步骤包括在牌面朝上的两堆牌的顶上两张牌中选取较小的一张,将该牌从其堆中移开(该堆的顶上将显露一张新牌)并牌面朝下地将该牌放置到输出堆。

下面是Merge的伪代码:

Merge(A,p,q,r):
tmp[1,..,r-p+1]
i = p
j = q+1
while i <= q && j <= r
if A[i] <= A[j]
tmp[k++] = A[i++];
else
tmp[k++] = A[j++];
while i <= q
tmp[k++] = A[i++];
while j <= r
tmp[k++] = A[j++];
for k2 = 0 to tmp.length
A[k2+p] = tmp[k2];

Java代码实现

public class Merge_sort_test {

	public static void Merge(int[] A,int p,int q,int r){

		int[] tmp = new int[r-p+1];//声明一个临时数组,长度为要归并数组的长度
int i = p; //记住左边数组第一个元素的下标
int j = q+1; //记住右边数组第一个元素的下标
int k = 0;
while(i <= q && j <= r){
//左边数组元素和右边数组元素比较,把小的元素赋给临时数组
if(A[i] <= A[j]){
tmp[k++] = A[i++];
}
else{
tmp[k++] = A[j++];
}
}
//把左边剩余的数组元素赋给临时数组
while(i <= q){
tmp[k++] = A[i++];
}
//把右边剩余的数组元素赋给临时数组
while(j <= r){
tmp[k++] = A[j++];
}
//用临时数组元素覆盖原数组元素
for(int k2 = 0;k2 < tmp.length;k2++){
A[k2+p] = tmp[k2];
}
}
public static void/*int[]*/ Merge_sort(int[] A,int p,int r){ int q = (p+r)/2;
if(p < r){
//递归调用
Merge_sort(A,p,q);
Merge_sort(A,q + 1,r);
//归并排序数据元素
Merge(A,p,q,r);
}
//return A;
}
public static void main(String[] args) {
//
int[] A = {5,2,4,7,1,3,2,6};
System.out.println("原始数据: ");
for(int i = 0;i < A.length;i++){ System.out.print(A[i] + " ");
}
System.out.println();
Merge_sort(A,0,A.length -1);
System.out.println("输出结果: ");
for(int i = 0;i < A.length;i++){ System.out.print(A[i] + " ");
}
} }

1. 给表达式加括号

241. Different Ways to Add Parentheses (Medium)

Leetcode / 力扣

Input: "2-1-1".

((2-1)-1) = 0
(2-(1-1)) = 2 Output : [0, 2]

这个解法真的很牛逼,注意分而治之的核心思想,先是把问题进行分解成一个小问题就是存储单个数字,然后再根据运算符进行计算

class Solution {
public List<Integer> diffWaysToCompute(String input) {
List<Integer> ways=new ArrayList<>();
for(int i=0;i<input.length();i++){
char c=input.charAt(i);
if(c=='+' || c == '-'|| c=='*'){
List<Integer> left = diffWaysToCompute(input.substring(0,i));
List<Integer> right = diffWaysToCompute(input.substring(i+1));
for(int l:left){
for(int r:right){
switch(c){
case '+':
ways.add(l+r);
break;
case '-':
ways.add(l-r);
break;
case '*':
ways.add(l*r);
break;
}
}
}
}
}
if(ways.size() == 0){
ways.add(Integer.valueOf(input));
}
return ways; }
}

2. 不同的二叉搜索树

95. Unique Binary Search Trees II (Medium)

Leetcode / 力扣

给定一个数字 n,要求生成所有值为 1...n 的二叉搜索树。

Input: 3
Output:
[
[1,null,3,2],
[3,2,null,1],
[3,1,null,null,2],
[2,1,3],
[1,null,2,null,3]
]
Explanation:
The above output corresponds to the 5 unique BST's shown below: 1 3 3 2 1
\ / / / \ \
3 2 1 1 3 2
/ / \ \
2 1 2 3
class Solution {
public List<TreeNode> generateTrees(int n) {
if(n==0)return new LinkedList<TreeNode>();
return generateTrees(1,n);
}
public List<TreeNode> generateTrees(int start ,int end){
List<TreeNode> allTrees = new LinkedList<TreeNode>();
if(start > end){
allTrees.add(null);
return allTrees;
}
for(int i=start;i<=end;i++){
List<TreeNode> leftTrees=generateTrees(start,i-1);
List<TreeNode> rightTrees=generateTrees(i+1,end);
for(TreeNode left:leftTrees){
for(TreeNode right : rightTrees) {
TreeNode currTree = new TreeNode(i);
currTree.left=left;
currTree.right=right;
allTrees.add(currTree);
}
}
}
return allTrees; }
}

Leedcode算法专题训练(分治法)的更多相关文章

  1. Leedcode算法专题训练(排序)

    排序 快速排序 用于求解 Kth Element 问题,也就是第 K 个元素的问题. 可以使用快速排序的 partition() 进行实现.需要先打乱数组,否则最坏情况下时间复杂度为 O(N2). 堆 ...

  2. Leedcode算法专题训练(搜索)

    BFS 广度优先搜索一层一层地进行遍历,每层遍历都是以上一层遍历的结果作为起点,遍历一个距离能访问到的所有节点.需要注意的是,遍历过的节点不能再次被遍历. 第一层: 0 -> {6,2,1,5} ...

  3. Leedcode算法专题训练(二分查找)

    二分查找实现 非常详细的解释,简单但是细节很重要 https://www.cnblogs.com/kyoner/p/11080078.html 正常实现 Input : [1,2,3,4,5] key ...

  4. Leedcode算法专题训练(贪心)

    1. 分配饼干 455. 分发饼干 题目描述:每个孩子都有一个满足度 grid,每个饼干都有一个大小 size,只有饼干的大小大于等于一个孩子的满足度,该孩子才会获得满足.求解最多可以获得满足的孩子数 ...

  5. Leedcode算法专题训练(双指针)

    算法思想 双指针 167. 两数之和 II - 输入有序数组 双指针的典型用法 如果两个指针指向元素的和 sum == target,那么得到要求的结果: 如果 sum > target,移动较 ...

  6. Leedcode算法专题训练(位运算)

    https://www.cnblogs.com/findbetterme/p/10787118.html 看这个就完事了 1. 统计两个数的二进制表示有多少位不同 461. Hamming Dista ...

  7. Leedcode算法专题训练(数组与矩阵)

    1. 把数组中的 0 移到末尾 283. Move Zeroes (Easy) Leetcode / 力扣 class Solution { public void moveZeroes(int[] ...

  8. Leedcode算法专题训练(数学)

    204. 计数质数 难度简单523 统计所有小于非负整数 n 的质数的数量. class Solution { public int countPrimes(int n) { boolean[] is ...

  9. Leedcode算法专题训练(字符串)

    4. 两个字符串包含的字符是否完全相同 242. Valid Anagram (Easy) Leetcode / 力扣 可以用 HashMap 来映射字符与出现次数,然后比较两个字符串出现的字符数量是 ...

随机推荐

  1. 超强嘉宾阵容——NGK Global启动大会圆满举办

    近日,由星盟全球投资公司.灵石团队联合主办的NGK Global全球生态启动大会圆满开幕.大会汇集区块链领域.金融领域.密码学领域.智能算法领域等众多大咖,和NGK Global全球价值共识者共聚一堂 ...

  2. NGK项目好不好?

    在谈NGK项目之前,我们不得不提到NGK背后的研发团队,硅谷顶尖技术团队灵石团队.硅谷作为全世界最顶尖的高新技术和科技创新产业区,NGK.IO区块链系统正是在此处诞生. 灵石部门核心成员曾负责过多个P ...

  3. Elasticsearch--Logstash定时同步MySQL数据到Elasticsearch

    新地址体验:http://www.zhouhong.icu/post/139 一.Logstash介绍 Logstash是elastic技术栈中的一个技术.它是一个数据采集引擎,可以从数据库采集数据到 ...

  4. 7.vue组件(二)--双向绑定,父子组件访问

    本文主要说两件事 1. 如何实现父子组件之间的双向绑定 2. 父组件如何访问子组件的data,method, 子组件如何访问父组件的data,method等 一. 如何实现父子组件之间的双向绑定 案例 ...

  5. 面试题-python 如何读取一个大于 10G 的txt文件?

    前言 用python 读取一个大于10G 的文件,自己电脑只有8G内存,一运行就报内存溢出:MemoryError python 如何用open函数读取大文件呢? 读取大文件 首先可以自己先制作一个大 ...

  6. 链表算法题之中等级别,debug调试更简单

    文章简述 大家好,本篇是个人的第 5 篇文章 从本篇文章开始,分享关于链表的题目为中等难度,本次共有 3 道题目. 一,两数相加 1.1 题目分析 题中写到数字是按照逆序的方式存储,从进位的角度看,两 ...

  7. 苹果M1处理器Mac“翻车”:用户吐槽SSD

    SSD如今被不少PC用户所推崇,其优势在于读写速度快.工作无噪音,不过,缺点是寿命较机械硬盘差点.厂商对SSD通常都会标注一个最大可写入量(TBW),提醒用户关注健康数据,以免掉盘等严重问题. 越来越 ...

  8. wireshark如何抓取分析https的加密报文

    [问题概述] https流量基于ssl/tls加密,无法直接对报文进行分析. [解决方案] 方案1 -- 利用"中间人攻击"的代理方式抓包分析.整个方案过程比较简单,这里不赘述,大 ...

  9. golang io操作之写篇

    /** * @author livalon * @data 2018/9/4 15:11 */ package main import ( "os" "fmt" ...

  10. python常用数据处理库

    Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言,是有其独特的优势的.因为他有很多这个领域相关的库可以用,而且很好用,比如Numpy.SciPy.Matploglib.Pandas.Scikit ...