枚举法的本质就是从全部候选答案中去搜索正确的解,使用该算法须要满足两个条件: 1.能够先确定候选答案的数量. 2.候选答案的范围在求解之前必须是一个确定的集合. 枚举是最简单.最基础.也是最没效率的算法 枚举法长处: 1.枚举有超级无敌准确性.仅仅要时间足够.正确的枚举得出的结论是绝对正确的. 2.枚举拥有天下第一全面性,由于它是对全部方案的全面搜索.所以,它可以得出全部的解. 程序优化: 对于枚举算法,加强约束条件,缩小枚举的范围.是程序优化的主要考虑方向. 实例1:百钱买百鸡 一百个铜钱买了

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

今天,我们要讲的是数据结构与算法中的集合. 集合简介 什么是集合?与栈.队列.链表这些顺序数据结构不同,集合是一种无序且唯一的数据结构.集合有什么用?在 Python 中,我经常使用集合来给数组去重: >>> list(set([1,1,2])) [1, 2] 当然,ES6中也实现了集合--Set,那么 JavaScript 集合风格的数组去重应该是这样: function remove_duplicates_es6(arr) { let s = new Set(arr); let it

1.算法引入: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ from Queue import Queue import time que = Queue() time_begin = time.time() # 如果a+b+c=1000, 且a^2+b^2=c^2,a,b,c为自然数,求出a,b,c所有的组合 # 使用枚举法计算结果 for a in range(1001): for b in range(1001): for c in rang

第一章 数据结构与算法的引入 1.1 数据结构的基本概念 一. 学习数据结构的意义 程序设计 = 数据结构 + 算法 目前,80%的待处理的数据具有“算法简单”(四则运算.检索.排序等),“对象复杂”(数据类型不同.数据量大.需要保存)等特点,故合理组织数据.选择较好的数据结构可为高效算法(时间少.占用空间小)提供理想的对象. 二.基本术语 1.数据(data): 是对客观事物的符号的表示,是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称.(P1表1-1中,学号.姓名.性别.民族等列为字符型

算法复杂度主方法 有时候,我们要评估一个算法的复杂度,但是算法被分散为几个递归的子问题,这样评估起来很难,有一个数学公式可以很快地评估出来. 一.复杂度主方法 主方法,也可以叫主定理.对于那些用分治法,有递推关系式的算法,可以很快求出其复杂度. 定义如下: 如果对证明感兴趣的可以翻阅书籍:<算法导论>.如果觉得太难思考,可以跳过该节. 由于主定理的公式十分复杂,所以这里有一种比较简化的版本来计算: 二.举例 二分搜索,每次问题规模减半,只查一个数,递推过程之外的查找复杂度为O(1),递推运算时

一.基本认识 1.数据结构与算法的关系? (1)数据结构(data structure): 数据结构指的是 数据与数据 之间的结构关系.比如:数组.队列.哈希.树 等结构. (2)算法: 算法指的是 解决问题的步骤. (3)两者关系: 程序 = 数据结构 + 算法. 解决问题可以有很多种方式,不同的算法实现 会得到不同的结果.正确的数据结构 是 好算法的基础(算法好坏取决于 如何利用合适的数据结构去 处理数据.解决问题). (4)数据结构动态演示地址: https://www.cs.usfca.

在我的Linux刀耕开荒阶段,就想开始重拾C,利用C实现常用的基本数据结构和算法,而数据结构和算法的掌握的熟练程度正是程序的初学者与职业程序员的分水岭. 那么怎么开启这一段历程呢? 按照软件工程的思想,先从需求分析开始,用准确的共同的语言去表达需求,作出规格,到后面的设计,实现,维护. 基本数据结构和算法需求比较明朗,但提高沟通能力要用我们的语言表达出来,然后进行建模,画图分析,设计,最后到实现,优化维护. 对于画图工具,我选择Graphviz.刚开始使用Linux下的PhotoShop--GI

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

序 数据结构与算法JavaScript这本书算是讲解得比较浅显的,优点就是用javascript语言把常用的数据结构给描述了下,书中很多例子来源于常见的一些面试题目,算是与时俱进,业余看了下就顺便记录下来吧 git代码下载:https://github.com/JsAaron/data_structure.git   栈结构 特殊的列表,栈内的元素只能通过列表的一端访问,栈顶 后入先出(LIFO,last-in-first-out)的数据结构   javascript提供可操作的方法, 入栈 p

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布

大学时并不是读计算机专业的, 之前并没有看过数据结构和算法,这是我第一次看.         从数据结构方面来说:                数组:最简单,遍历.查找很快:但是大小固定,不利于扩展,同时插入.删除比较麻烦.                链表:插入.删除很容易实现,没有限定大小,容易扩展:遍历.查找比较麻烦.                哈希表:它可以提供快速的插入操作和查找操作.哈希表也有一些缺点它是基于数组的,数组创建后难于扩展某些哈希表被基本填满时,性能下降得非常严重

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

javascript数据结构与算法--高级排序算法 高级排序算法是处理大型数据集的最高效排序算法,它是处理的数据集可以达到上百万个元素,而不仅仅是几百个或者几千个.现在我们来学习下2种高级排序算法---- 希尔排序和快速排序. 一:希尔排序: 希尔排序的核心理念是:首先比较距离较远的元素,而非相邻的元素. 基本原理:通过定义一个间隔序列来表示在排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔. 下面我们来看看数组[0,9,1,8,7,6,2,3,5,4] 来使用希尔排序的原理:如下图: 代码分析如下:

javascript数据结构与算法-- 二叉树 树是计算机科学中经常用到的一种数据结构.树是一种非线性的数据结构,以分成的方式存储数据,树被用来存储具有层级关系的数据,比如文件系统的文件,树还被用来存储有序列表.我们要研究的是二叉树,在二叉树上查找元素非常快,为二叉树添加元素或者删除元素,也是非常快的. 树的基本结构示意图如下: 我们现在最主要的是要来学习二叉树,二叉树是一种特殊的树,它的特征是 子节点个数不超过2个.如下图就是二叉树的基本结构示意图如下: 二叉树是一种特殊的树,相对较少的值保存

一:javascript数据结构与算法--散列  一:什么是哈希表? 哈希表也叫散列表,是根据关键码值(key,value)而直接进行访问的数据结构,它是通过键码值映射到表中一个位置来访问记录的,散列表后的数据可以快速的插入和使用,散列使用的数据结构叫做散列表.  散列表的优点及缺点: 优点:在散列表上插入,删除和取用数据都非常快. 缺点:对于查找来说效率低下,比如查找一组数据中的最大值与最小值时候,这个时候我们可以使用二叉树查找了.  散列表实现的具体原理? 散列函数的选择依赖于键值的数据类型

javascript数据结构与算法---队列 队列是一种列表,不同的是队列只能在队尾插入元素,在队首删除元素.队列用于存储按顺序排列的数据,先进先出,这点和栈不一样(后入先出).在栈中,最后入栈的元素反而被优先处理.我们现在可以把队列想象对我们去餐馆吃饭的情景,很多人排队吃饭,排在最前面的人先打饭.新来的人只能在后面排队.直到轮到他们为止. 一:对队列的操作 队列有2种主要的操作,向队尾中插入新元素enqueue()方法和删除队列中的队首的元素的dequeue()方法,另外我们还有一个读取队头的

javascript数据结构与算法---栈 在上一遍博客介绍了下列表,列表是最简单的一种结构,但是如果要处理一些比较复杂的结构,列表显得太简陋了,所以我们需要某种和列表类似但是更复杂的数据结构---栈.栈是一种高效的数据结构,因为数据只能在栈顶添加或删除,所以这样操作很快,而且容易实现. 一:对栈的操作. 栈是一种特殊的列表,栈内的元素只能通过列表的一端访问,这一端陈为栈顶.比如餐馆里面洗盘子,只能先洗最上面的盘子,盘子洗完后,也只能螺到这一摞盘子的最上面.栈被称为 "后入先出"(LI