转载自:http://blog.csdn.net/speedme/article/details/24231197 1. 什么是动态规划 ------------------------------------------- dynamic programming is a method for solving complex problems by breaking them down into simpler subproblems. (通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的…

前面我们学习二叉搜索树的时候发如今一些情况下其高度不是非常均匀,甚至有时候会退化成一条长链,所以我们引用一些"平衡"的二叉搜索树.红黑树就是一种"平衡"的二叉搜索树,它通过在每一个结点附加颜色位和路径上的一些约束条件能够保证在最坏的情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(nlgn).以下会总结红黑树的性质,然后分析红黑树的插入操作,并给出一份完整代码. 先给出红黑树的结点定义: #define RED 1 #define BLACK 0 ///红黑树结点定义,与普通…

博客出处: https://blog.csdn.net/u013309870/article/details/75193592 前言 最近在牛客网上做了几套公司的真题,发现有关动态规划(Dynamic Programming)算法的题目很多.相对于我来说,算法里面遇到的问题里面感觉最难的也就是动态规划(Dynamic Programming)算法了,于是花了好长时间,查找了相关的文献和资料准备彻底的理解动态规划(Dynamic Programming)算法.一是帮助自己总结知识点,二是也能够帮助…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_168 现在很多互联网企业学聪明了,知道应聘者有目的性的刷Leetcode原题,用来应付算法题面试,所以开始对这些题进行"魔改",比如北京某电商平台的这道题: 有一个正方形的岛,使用二维方形矩阵表示,岛上有一个醉汉,每一步可以往上下左右四个方向之一移动一格,如果超出矩阵范围他就死了,假设每一步的方向都是随机的(因为他是醉的),请计算n步以后他还活着的概率. 例如:输入矩阵大小2*2,起点(0,0),随机走出一步 n =…

一. 关于最小生成树 对于无向连通图G=(V,E),其中V表示图的顶点,E表示图的边,对于每条边都有一个权值,可以理解为边a->b的权值C为从a走到b要走的路程为C.现在我们希望找到一个无回路的子集T,且有T是E的子集,T连接了所有的顶点,且其权值和最小.那么这样一个子图G‘=(V,T)称之为图G的最小生成树. 二. 最小生成树的基本性质 最小生成树的边数|T|必然服从|T|=|V|-1. 最小生成树不可以有循环 最小生成树不必是唯一的. 三. Prim算法 对于最小生成树有两种算法:prim算…

1. 红黑树(RED-BLACK TREE)引言: ------------------------------------- 红黑树(RBT)可以说是binary-search tree的非严格的平衡版本.与之相应的是平衡二叉树(Balanced Binary Tree)又称之为AVL树(因为是G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis在1962年发明的这棵树)是binary-search tree的严格的平衡版本. BST达到最平衡的状态称之为AVL.在AVL树中任何…

1. 概念: Binary-search tree(BST)是一颗二叉树,每个树上的节点都有<=1个父亲节点,ROOT节点没有父亲节点.同时每个树上的节点都有[0,2]个孩子节点(left child AND right child).每个节点都包含有各自的KEY值以及相应的satellite data.其中KEY是几种BST基本操作的主要操作对象. 2. BST的特别性质: BST任何一颗子树上的三个节点left, parent, right. 满足条件left.key<parent.key…

对于曾经,假设要我求第k小元素.或者是求前k大元素,我可能会将元素先排序,然后就直接求出来了,可是如今有了更好的思路. 一.线性时间内求第k小元素 这个算法又是一个基于分治思想的算法. 其详细的分治思路例如以下: 1.分解:将A[p,r]分解成A[p,q-1]和A[q+1,r]两部分.使得A[p,q-1]都小于A[q],A[q+1,r]都不小于A[q]; 2.求解:假设A[q]恰好是第k小元素直接返回,假设第k小元素落在前半区间就到A[p,q-1]递归查找.否则到A[q+1,r]中递归查找. 3…

本文组织结构如下: 前言 最长公共子序列(LCS) 最长不下降子序列(LIS) 最大连续子序列之和 最长回文子串 数塔问题 背包问题(Knapsack-Problem) 矩阵链相乘 总结 前言 在学过的算法当中,DP给我的感觉是最难的了.借着本次写blog好好复习一下这个算法. 众所周知,DP算法的关键点: 抽象出问题的状态表示 定义状态转移方程 填表顺序 最长公共子序列 最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS),顾名思义,是指在所有的子序列中最长的那一个,…

heap的定义:如果数组a[1,....n]满足:a[i]>a[2*i] && a[i]>a[2*i+1],1<=i<=n/2,那么就是一个heap,而且是max-heap heap有两种,max-heap 和 min-heap,其中min-heap的性质与上面所述相反,即 a[i]<a[2*i] && a[i]<a[2*i+1]. 这里以max-heap为例说明heap的三种基本操作,即Max-Heap-Maintenance, Bui…

平台:Ubuntu 12.04/gcc 4.6.7 插入排序 #include<vector> #include <algorithm> #include<iostream> using namespace std; template <typename T> void insertSort(vector<T>& vec){ //vector<T>::iterator ite; ;j<vec.size();j++) {…

动态规划(Dynamic Programming)是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法.它的名字和动态没有关系,是Richard Bellman为了唬人而取的. 动态规划主要用于解决包含重叠子问题的最优化问题,其基本策略是将原问题分解为相似的子问题,通过求解并保存重复子问题的解,然后逐步合并成为原问题的解.动态规划的关键是用记忆法储存重复问题的答案,避免重复求解,以空间换取时间. 用动态规划解决的经典问题有:最短路径(shortest path),0-1背包问题(K…

1,Introduction 1.1 What is Dynamic Programming? Dynamic:某个问题是由序列化状态组成,状态step-by-step的改变,从而可以step-by-step的来解这个问题.     Programming:是在已知环境动力学的基础上进行评估和控制,具体来说就是在了解包括状态和行为空间.转移概率矩阵.奖励等信息的基础上判断一个给定策略的价值函数,或判断一个策略的优劣并最终找到最优的策略和最优价值函数.     动态规划算法把求解复杂问题分解为求解…

动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解 希望通过写下来自己学习历程的方式帮助自己加深对知识的理解,也帮助其他人更好地学习,少走弯路.也欢迎大家来给我的Github的Leetcode算法项目点star呀~~ 动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解 DP是什么 基本定义 帮助理解的经典问题:硬币问题 第二个经典问题:斐波那契数列 为什么要用DP 重叠子问题 最优子结构 怎么用DP 规范化DP的思路:状态定义与状态转移方程 Leetcod…

文章以 CC-BY-SA 方式共享,此说明高于本站内其他说明. 本文尚未完工,但内容足够丰富,故提前发布. 内容包含大量 \(\LaTeX\) 公式,渲染可能需要一些时间,请耐心等待渲染(约 5s). 0x00 前言 题单将介绍介绍动态规划(Dynamic Programming, DP)及其解决的问题.根据其设计的算法及优化. 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法. 由于动态规划并不是某种具体的算法,而是一种解决特定问题的方法,因此它会出现在各式各样的数据结…

开始学习<算法导论>了,虽然是本大部头,可能很难一下子看完,我还是会慢慢地研究的. 课后的习题和思考有些是很有挑战性的题目,我等蒻菜很难独立解决. 然后发现了Google上有挺全的algorithmssolution的site (目测by xiazdong大神). 但竟然要FQ实在是难以接受. 于是我决定开坑!把它们慢慢地搬运过来,当然这之中我会从中学习并好好研究的. 我会慢慢更新搬运过来的地址的,这是一个大坑,请容我慢慢填. Chapter 22.1-1(入度和出度) Chapter 22.…

转载请注明原创:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4603173.html Dynamic Programming的Programming指的不是程序而是一种表格法.我们知道,分治法将问题划分为互不相交的子问题,递归的求解子问题,再将他们组合起来,求出原问题的解.而动态规划应用于子问题重叠的情况,即不同的子问题具有公共的子子问题,在这种情况下,动态规划方法对每个子子问题只求解一次,将其解保存在一个表格中,从而无需每次求解一个子子问题时都重新计算. 动态规划方…

议题:动态规划(Dynamic Programming) 分析: DP主要用于解决包含重叠子问题(Overlapping Subproblems)的最优化问题,其基本策略是将原问题分解为相似的子问题,通过求解并保存最简单子问题的解,然后逐步合并成为原问题的解,由于需 要查询子问题的解,所以需要一个表格记录子问题的解:DP仅适用于最优子结构问题(Optimal Substructure),也就是局部最优解相当于(或者近似于)全局最优解: 对于原问题而言,当递归地自顶向下对问题进行求解时,每次产生的…

动态规划算法(Dynamic Programming,简称 DP) 浅谈动态规划 动态规划算法(Dynamic Programming,简称 DP)似乎是一种很高深莫测的算法,你会在一些面试或算法书籍的高级技巧部分看到相关内容,什么状态转移方程,重叠子问题,最优子结构等高大上的词汇也可能让你望而却步. 而且,当你去看用动态规划解决某个问题的代码时,你会觉得这样解决问题竟然如此巧妙,但却难以理解,你可能惊讶于人家是怎么想到这种解法的. 实际上,动态规划是一种常见的「算法设计技巧」,并没有什么高深莫…

Dynamic Programming   Dynamic Programming是五大常用算法策略之一,简称DP,译作中文是"动态规划",可就是这个听起来高大上的翻译坑苦了无数人,因为看完这个算法你可能会觉得和动态规划根本没太大关系,它对"动态"和"规划"都没有太深的体现.   举个最简单的例子去先浅显的理解它,有个大概的雏形,找一个数组中的最大元素,如果只有一个元素,那就是它,再往数组里面加元素,递推关系就是,当你知道当前最大的元素,只需要拿…

一.什么叫最小生成树 一个无向连通图G=(V,E),最小生成树就是联结所有顶点的边的权值和最小时的子图T,此时T无回路且连接所有的顶点,所以它必须是棵树. 二.为什么要研究最小生成树问题 <算法导论>上举了电子线路设计的例子.而在经济学.生物学中也常应用最小生成树. 三.如何求一个无向连通图的最小生成树 <算法导论>中提取讲解了两种得到最小生成树的算法,一是Kruskal算法,另一种是Prim算法.这两种算法都使用了贪心策略. 先说明几个概念: 安全边:A是G的某最小生成树的子集,…

这是看到一位大神,写的关于dynamic programming的博客,认为很好.简单分析下.然后给出链接. 背景问题就是 有一个国家,全部的国民都很老实憨厚,某天他们在自己的国家发现了十座金矿.而且这十座金矿在地图上排成一条直线,国王知道这个消息后很高兴.他希望可以把这些金子都挖出来造福国民,首先他把这些金矿依照在地图上的位置从西至东进行编号,依次为0.1.2.3.4.5.6.7.8.9,然后他命令他的手下去对每一座金矿进行勘測,以便知道挖取每一座金矿须要多少人力以及每座金矿可以挖出多少金子,…

Copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. ----------------------------------------------------------------------------------------- 动态规划的本质不在于是递推或是递归,也不需要纠结是不是内存换时间. 理解动态规划并不需要数学公式介入,只是完全解释清楚需要点…

转自:http://janfan.cn/chinese/2015/01/21/dynamic-programming.html 动态规划(Dynamic Programming,以下简称dp)是算法设计学习中的一道槛,适用范围广,但不易掌握. 笔者也是一直不能很好地掌握dp的法门,于是这个寒假我系统地按着LRJ的<算法竞赛入门经典>来学习算法,对dp有了一个比过往都更系统＼更深入的理解,并在这里写出来与大家分享. 笔者着重描述的是从穷举到dp的算法演进,并从中获取dp解法的思路,并给出多种思考…

动态规划 一.动态规划 动态规划(Dynamic Programming)是一种设计的技巧,是解决多阶段决策过程最优化问题的通用方法. 基本思想:将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解(这部分与分治法相似).与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到的子问题往往不是互相独立的.若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次.如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大…

浅入动态规划 dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems. 最近进行动态规划的学习,看到了一个很好的例子,现在把它记录下来仅供自我知识梳理 1. 从一个生活问题谈起 作者:阮行止 先来看看生活中经常遇到的事吧--假设您是个土豪,身上带了足够的1.5.10.20.50.100元面值的钞票.现在您的目…

Dictum:  A man who is willing to be a slave, who does not know the power of freedom. -- Beck 动态规划(Dynamic Programming, DP)是基于模型的方法,即在给定一个利用MDP描述的完备的环境模型下可以计算出最优策略的优化算法. DP的两种性质:1.最优子结构:问题的最优解法可以被分为若干个子问题:2.重叠子问题:子问题之间存在递归关系,解法是可以被重复利用的.在强化学习中,MDP满足两个…

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩…

1. 引言     这一篇博文主要介绍链表(linked list),指针和对象的实现,以及有根树的表示. 2. 链表(linked list) (1) 链表介绍      我们在上一篇中提过,栈与队列在存储(物理)结构上都可以用数组和链表来实现.数组和链表都是线性存储结构,其中的各元素逻辑上都是按顺序排列的.它们的不同点在于:数组的线性顺序由数组的下标决定:而链表的顺序是由各元素里的指针决定的.链表为动态集合提供了一种简单而灵活的表示方法.     如下图所示,双向链表(doubly link…

March 26, 2013 作者:Hawstein 出处:http://hawstein.com/posts/dp-novice-to-advanced.html 声明:本文采用以下协议进行授权: 自由转载-非商用-非衍生-保持署名|Creative Commons BY-NC-ND 3.0 ,转载请注明作者及出处. 前言 本文翻译自TopCoder上的一篇文章: Dynamic Programming: From novice to advanced ,并非严格逐字逐句翻译,其中加入了自己的…