OpenJudge - 6262:流感传染http://noi.openjudge.cn/ch0203/6262/ 6262:流感传染​​​​​​ 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 有一批易感人群住在网格状的宿舍区内,宿舍区为n*n的矩阵,每个格点为一个房间,房间里可能住人,也可能空着.在第一天,有些房间里的人得了流感,以后每天,得流感的人会使其邻居传染上流感,(已经得病的不变),空房间不会传染.请输出第m天得流感的人数. 输入 第一行一个数字n,n不超过100,表示

概述程序调用自身的编程技巧称为递归( recursion).递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用.递归有直接递归和间接递归•直接递归:函数在执行过程中调用本身.•间接递归:函数在执行过程中调用其它函数再经过这些函数调用本身.•表达方式: •递归算法有四个特性:(1)必须有可最终达到的终止条件,否则程序将陷入无穷循环:(2)子问题在规模上比原问题小,或更接近终止条件:(3)子问题可通过再次递归调用求解或因满足终止条件而直接求解:(4)子问题的解应能组合为整个问题的解. 下面将从以下几个典型的例

最直白方法:时间复杂度是O(n3), 空间复杂度是常数 reference:http://blog.csdn.net/monkeyandy/article/details/7957263 /** ** copyright@andy ** http://blog.csdn.net/MonkeyAndy **/ 首先介绍动态规划方法的相关知识 动态规划方法的基本思想: 分成若干个子问题,先求解子问题,然后根据子问题的解求得原问题的解.经分解得到的子问题往往不是互相独立的.可重复利用! 其核心思想就是

动态规划&矩阵连乘 动态规划的概念 •     与分治方法类似       分-治-合 • 与分治方法不同       子问题之间并非相互独立 •     基本思想        用一个表记录所有子问题的解,不管子问题是否被用到,只要它被计算过,就将其结果备份至表中 动态规划的基本要素 •      最优子结构        利用问题的最优子结构性质,以自底向上的方式递归地从子问题的最优解逐步构造出整个问题的最优解.最优子结构是问题能用动态规划算法求解的前提. •      重叠子问题 •  

问题描述:斐波那契数列是这样的一个数列,1,1,2,3,5,8,..,即前两项都是1,后面每一项都是其前面两项的和. 现在要你求出该数列的第n项. 分析:该问题是一个经典的数列问题,相信大家在很多语言的教科书上都碰到过这个练习题目.这里我给大家总结了三种经典解法,并对这三个方法进行了对比. 解法一:递归算法.很多教科书上都用这个题作为函数递归知识点讲解的例题,我们可以将每一个项的求法表达为这样一个式子: f(n)=f(n-1)+f(n-2),f(1)=1,f(2)=1,可以看出,可以采用递归算法

需求 有一个迷宫,在迷宫的某个出口放着一块奶酪.将一只老鼠由某个入口处放进去,它必须穿过迷宫,找到奶酪.请找出它的行走路径. STEP 1 题目转化 我们用一个二维数组来表示迷宫,用2表示迷宫的墙壁,用0表示通路. 老鼠每走到一个格子的时候就将该位置的值置为1,表示老鼠的行走路径包括这个格子. STEP 2 编程思路 ⑴这个题目可以用递归方法,只需要最后一步走到迷宫出口所在的格子. ⑵每一步测试上.下.左.右四个方向,选择一个方向前进. STEP 3 要点整理 ⑴输出所有路径的算法与输出单条路径

需求 有一个迷宫,在迷宫的某个出口放着一块奶酪.将一只老鼠由某个入口处放进去,它必须穿过迷宫,找到奶酪.请找出它的行走路径. STEP 1 题目转化 我们用一个二维数组来表示迷宫,用2表示迷宫的墙壁,用0表示通路. 老鼠每走到一个格子的时候就将该位置的值置为1,表示老鼠的行走路径包括这个格子. STEP 2 编程思路 ⑴这个题目可以用递归方法,只需要最后一步走到迷宫出口所在的格子. ⑵每一步测试上.下.左.右四个方向,选择一个方向前进. STEP 3 要点整理 ⑴走过的格子需要标记,否则无法输出

递推算法是非常常用的算法思想,在数学计算等场合有着广泛的应用.递推算法适合有明显公式规律的场合. 递推算法基本思想 递推算法是一种理性思维莫斯的代表,根据已有的数据和关系,逐步推到而得到结果.递推算法的执行过程如下: (1)根据已知结果和关系,求解中间结果. (2)判断是否达到要求,如果没有达到,则继续根据已知结果和关系求解中间结果.如果满足要求,则表示寻找到一个正确答案. 递推算法需要用户知道答案和问题之间的逻辑关系.在许多数学问题中,都有明确的计算公式可以遵循,因此可以采用递推算法来实现.

题目 Follow up for "Unique Paths": Now consider if some obstacles are added to the grids. How many unique paths would there be? An obstacle and empty space is marked as 1 and 0 respectively in the grid. For example, There is one obstacle in the mi

使用递归方法对一个数组求最大值和最小值 """ 用递归算法求解一个数组的最大值和最小值 思路: 1.首先假设这个列表只有1个元素或两个元素 2.再考虑超过两个元素的情况,将该列表从中间位置一分为二 3.然后递归调用该函数 """ def myMaxMin(L,start,end): '''递归来得到数组的最大值和最小值''' if end - start <= 1:#基准点的情况 return(max(L[start],L[end]),mi

Fibonacci 斐波那契数列第n个数的求解,也可以用递归和非递归的形式实现,具体如下,dart语言实现. int fibonacci(int n) { if (n <= 0) throw StateError('n cannot be <= 0!'); return n > 2 ? fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) : 1; } int fibonacciNonrecursive(int n) { if (n <= 0) throw Sta

 一 .递归算法简介 在数学与计算机科学中,递归是指在函数的定义中使用函数自身的方法. 递归算法是一种直接或者间接地调用自身算法的过程.在计算机编写程序中,递归算法对解决一大类问题是十分有效的,它往往使算法的描述简洁而且易于理解.递归算法解决问题的特点: (1) 递归就是在过程或函数里调用自身. (2) 在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口. (3) 递归算法解题通常显得很简洁,但递归算法解题的运行效率较低.所以一般不提倡用递归算法设计程序. (4) 在递归调用的过程当中

一.递归算法设计的基本思想是: 对于一个复杂的问题,把原问题分解为若干个相对简单类同的子问题,继续下去直到子问题简单到能够直接求解,也就是说到了递推的出口,这样原问题就有递推得解. 在做递归算法的时候,一定要把握住出口,也就是做递归算法必须要有一个明确的递归结束条件.这一点是非常重要的.其实这个出口是非常好理解的,就是一个条件,当满足了这个条件的时候我们就不再递归了. 关键要抓住的是:(1)递归出口 (2)地推逐步向出口逼近 二.递归算法实例 (1)阶乘: 要求:给定一个数值,计算出它的阶乘值,

要求 已知akm函数如下: { n+1 while m=0 }                          => Rule I akm(m,n)= { akm(m-1,1) while n=0 }                => Rule II { akm(m-1,akm(m,n-1)) otherwise } => Rule III 写出递归与非递归算法,并输出调用过程. 实现 参见https://github.com/bajdcc/ALGImplements/blob/ma

c# 递归算法 2009-03-13 09:44 6950人阅读 评论(8) 收藏 举报 算法c#funn2c 1)1.1.2.3.5.8.......用递归算法求第30位数的值? 首先我们可以发现从第3位数起后一位数等于前两位数值之和,即:x=(x-1)+(x-2),x>2; 这里需要不断的相加,第一时刻就会想到循环处理,我们尝试用数组去装载这些数值,即: int[] a=new int[30]; a[0]=1; a[1]=1; for(int i=2;i<30;i++) { a[i]=a[

递归算法设计的基本思想是:对于一个复杂的问题,把原问题分解为若干个相对简单类同的子问题,继续下去直到子问题简单到可以直接求解,也就是说到了递推的出口,这样原问题就有递推得解. 关键要抓住的是: (1)递归出口 (2)地推逐步向出口逼近 样例: example: 求5的阶乘..          例如以下: public class Test { static int multiply(int n){ ||n==) return n; else ); } public static void ma

博文链接:http://haoyuanliu.github.io/2016/04/18/Josephus/ 对,我是来骗访问量的!O(∩_∩)O~~ 约瑟夫问题(Josephus Problem)也称"丢手绢问题",是一道非常经典的算法问题,其解法涉及了链表.递归等算法和数据结构,本文主要分为如下三个内容: 使用C语言定义循环链表,通过遍历链表模拟事件处理过程: 使用数学方法,找出第n - 1步与第n步的关系,通过递归解决问题: 对第二种方法进行优化,加速递归过程,提高算法效率 循环链

KMP算法实现字符串的模式匹配的时间复杂度比朴素的模式匹配好很多,但是它时间效率的提高是有前提的,那就是:模式串的重复率很高,不然它的效率也不会凸显出来.在实际的应用中,KMP算法不算是使用率很高的一个算法,但是它的核心的那点东西却是使用率很高的,那就是next前缀数组的求解思路.在这次笔记中就单独摘出来,说一下前缀数组的求解. 1. next前缀数组的定义 不管做题还是推到算法,永远记住定义,这时最重要的东西. 2. next数组的暴力求解 这种方法的主要思路是: 为了求解nj的值,把的所有的

本节主要说了递归的设计和算法实现,以及递归的基本例程斐波拉契数列.strlen的递归解法.汉诺塔和全排列递归算法. 一.递归的设计和实现 1.递归从实质上是一种数学的解决问题的思维,是一种分而治之的思想. 这个是常见的一种数学算法,其实它就是递归的本质.我们要求的是所有数的乘积,那么我们就先求出两个数的乘积,然后再根据这两个数的乘积去求第三个数的乘积,这样每一次我们实际上都是进行的两个数的相乘,也就是我们把一个很多个数的相乘转换为了两个数的相乘. 2.通过上面的例子可以发现,递归就是将大型复杂问

递归算法:它是一种间接的方法调用本身,直接或. 实施过程:按功能或子程序完成.在函数编写代码或子程序直接或间接拥有被称为.你可以完成递归. (相同类型的问题,子问题到最小问题有已知条件,然后来求解,然后得到结果逐级返回. 事实上也是一种循环. ) 最主要体现:小的代码量攻克了很复杂的问题 特点: 1.递归就是方法里调用自身 2.必须有一个明白的递归结束条件.称为递归出口. 3.简洁可是执行效率较低,一般不提倡使用 4.每一层的返回点.局部变量等开辟了栈来存储,递归次数过多easy造成栈溢出. 实

1.斐波那契数列: 又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, ... 在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F0=0,F1=1,Fn=F(n-1)+F(n-2)(n>=2,n∈N*), 即这个数列从第二项开始,每一项都等于前两项之和 特别指出:0是第0项,不是第1项 2.递归算法: 说明:程序调用自身的编程技巧称为递归( recursion). 一个过程或函数在其定义或说明中又直接或间接调用自身的一