首先简单阐述一下递归,分治算法,动态规划,贪心算法这几个东西的区别和联系,心里有个印象就好. 递归是一种编程技巧,一种解决问题的思维方式:分治算法和动态规划很大程度上是递归思想基础上的(虽然实现动态规划大都不是递归了,但是我们要注重过程和思想),解决更具体问题的两类算法思想:贪心算法是动态规划算法的一个子集,可以更高效解决一部分更特殊的问题. 分治算法将在这节讲解,以最经典的归并排序为例,它把待排序数组不断二分为规模更小的子问题处理,这就是"分而治之"这个词的由来.显然,排序问题分解出…

[java] /** * 递归分治算法学习之二维二分查找 * @author Sking 问题描述: 存在一个二维数组T[m][n],每一行元素从左到右递增, 每一列元素从上到下递增,现在需要查找元素X(必在二维 数组中)在数组中的位置,要求时间复杂度不超过m+n. */ package 递归分治; public class BinarySearchInArray { /** * 二维二分搜索的实现 * @param array 待查找的二维数组 * @param value  待查找的元素 *…

虽然都是算法基础,不过做了之后还是感觉有长进的,前期基础不打好后面学得很艰难的,现在才慢慢明白这个道理. 闲话少说,上VOJ上的专题训练吧:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=40741#overview 1. A UVA 10602 Editor Nottoobad 好像是俄罗斯NOI的题目,题意是给定n个字符串,然后重新安排字符串的顺序,使得最后需要打的字母总数最少.当前单词和前一个单词相同的前面部分可以不用打, 只需打…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_159 北京的疫情一波未平一波又起,由此看来,战"疫"将是一场旷日持久的战争,绝不能掉以轻心.轻易言胜.病毒随时都会死灰复燃,以生命为代价换来的经验教训值得我们每一个人久久深思.笔者所在的小区也开始组织居民批量进行核酸检测,本以为会是一幅摩肩接踵,水泄不通的场景,却出人意料的井然有序.有层有次,效率非常高.原来检疫部门采取了一种特别的策略:每五个人用一组试剂盒,进行快筛,分分钟搞定了几百人的社区检测. 这里解释一下病毒…

先来看看问题的来源,假设有这么一个数组: 1 2 -5 4 -2 3 -3 4 -15 我们要求出其中连续字数组的和的最大值 例如这么可以很明显看出 4+ –2 + 3 + –3 + 4 = 6 所有可能子数组的和的是最大值. 那我们应该如何实现呢:首先就是把所有可能的字数组的和求出来然后作比较就能得到最大值了,就像冒泡排序一样只是排序的对象需要经过一些处理: 1: public static void main(String[] args) { 2: int max = 0; 3: int a…

平面最近点对,即平面中距离最近的两点 分治算法: int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对 { double ans; //answer 0)    调用前的预处理:对所有点排序,以x为第一关键词y为第二关键字 , 从小到大; 1)    将所有点按x坐标分成左右两部分; /*      分析当前集合[left,right]中的最近点对,有两种可能: 1. 当前集合中的最近点对,点对的两点同属于集合[left,mid]或同属…

转载请注明:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4575744.html 分治算法 在计算机科学中,分治法是建基于多项分支递归的一种很重要的算法范式.字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,这些子问题互不相交,直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并. 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优…

题意,给出n个点的坐标,找出两点间最近的距离,如果小于10000就输出INFINITY. 纯暴力是会超时的,所以得另辟蹊径,用分治算法. 递归思路将点按坐标排序后,分成两块处理,最近的距离不是在两块中的一块中,就会存在于跨越中线的点对中. 查找跨越中线的点比较麻烦,之前已经求出两块中的最小距离,只要在x范围在[m-d,m+d]的点中找对,更新最小距离,最后返回最小距离即可. 代码: /* * Author: illuz <iilluzen[at]gmail.com> * Blog: http:…

剑指Offer--分治算法 基本概念 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法.字面上的解释是"分而治之",就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题--直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并.这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)-- 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关.问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少.例如,对于n个元…

从分治算法说起 要说 Hadoop MapReduce 就不得不说分治算法,而分治算法其实说白了,就是四个字 分而治之 .其实就是将一个复杂的问题分解成多组相同或类似的子问题,对这些子问题再分,然后再分.直到最后的子问题可以简单得求解. 要具体介绍分治算法,那就不得不说一个很经典的排序算法 -- 归并排序.这里不说它的具体算法代码,只说明它的主要思想.而归并排序的思想正是分治思想. 归并排序采用递归的方式,每次都将一个数组分解成更小的两个数组,再对这两个数组进行排序,不断递归下去.直到分解成最简…