今天终于弄懂了扩展欧几里德算法,有了自己的理解,觉得很神奇,就想着写一篇博客. 在介绍扩展欧几里德算法之前,我们先来回顾一下欧几里德算法. 欧几里德算法(辗转相除法): 辗转相除法求最大公约数,高中就学了,但当时知其然不知其所以然,直到大学才真正理解它的精髓. 理解辗转相除,关键在于理解 gcd(a,b)==gcd(b,a%b) 那么怎么去理解呢?下面是我的理解: 首先对于非负整数a,b,一定可以写成 a=k*b+r(r<b) 的形式 令 g=gcd(a,b) ,则有 g|a ,即 g|(k*b

在上一篇中介绍了字符串拷贝的递归与非递归的实现,这里就不在赘述递归原理. 递归求字符串长度_strlen: 1 int _strlen(const char *src) 2 { 3 if( src == NULL || *src == '\0') 4 return 0; 5 6 return (_strlen(++src)+1); 7 } 分析:统计字符串长度的时候,'\0'是不统计的,也就是说遇到'\0'函数就停止递归调用.return (_strlen(++src)+1); 这个语句意思就是

目录 1 问题描述 2 解决方案  2.1 递归法 2.2 非递归法 1 问题描述 Simulate the movement of the Towers of Hanoi Puzzle; Bonus is possible for using animation. e.g. if n = 2 ; A→B ; A→C ; B→C; if n = 3; A→C ; A→B ; C→B ; A→C ; B→A ; B→C ; A→C; 翻译:模拟汉诺塔问题的移动规则:获得奖励的移动方法还是有可能的.

非递归按照 层序 创建二叉树,利用 队列(即可先进先出特点)存放已访问的结点元素的地址. 初始化:front=rear= -1: 每储存一个结点元素 rear+1 ,利用 rear%2==0 来使 front+1 回车表示结点输入完毕 // 结构体 struct Node { char data; Node * lchild; Node * rchild; }; /* 类 class Tree中的私有构造方法 Node * Create() 注:该方法需要 以层序遍历的方式输入 */ Node

设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为主元,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序.值得注意的是,快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动. 1)设置两个变量i.j,排序开始的时候:i=0,j=N-1: 2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0]: 3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的

汉诺塔(又称河内塔)问题其实是印度的一个古老的传说. 开天辟地的神勃拉玛(和中国的盘古差不多的神吧)在一个庙里留下了三根金刚石的棒,第一根上面套着64个圆的金片,最大的一个在底下,其余一个比一 个小,依次叠上去,庙里的众僧不倦地把它们一个个地从这根棒搬到另一根棒上,规定可利用中间的一根棒作为帮助,但每次只能搬一个,而且大的不能放在小的上 面.计算结果非常恐怖(移动圆片的次数)18446744073709551615,众僧们即便是耗尽毕生精力也不可能完成金片的移动了. 算法介绍:其实算法非常简单,

前一段时间,学习数据结构的各种算法,概念不难理解,只是被C++的指针给弄的犯糊涂,于是用java,web,javascript,分别去实现数据结构的各种算法. 二叉树的遍历,本分享只是以二叉树中的先序遍历为例进行说明,中序遍历和后序遍历,以此类推! 二叉树递归与非递归遍历的区别,虽然递归遍历,跟容易读懂,代码量少,运算快,但是却容易出现溢出的问题,所以所以非递归遍历,在处理千万级的运算量时会先的很有用处. 二叉树的先序遍历:先访问根节点,再访问先后访问左右节点.如图: 二叉树的递归遍历之java

大一上学完数分上后终于可以搞懂指数型母函数了.. 需要一点关于泰勒级数的高数知识 题目在此: "红色病毒"问题 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 4407    Accepted Submission(s): 1831 Problem Description 医学界发现的新病毒因其蔓延速度和Internet上传播

在上面一篇博客当中,我们发现普通查找和排序查找的性能差别很大.作为一个100万的数据,如果使用普通的查找方法,那么每一个数据查找平均下来就要几十万次,那么二分法的查找呢,20多次就可以搞定.这中间的差别是非常明显的.既然排序有这么好的效果,那么这篇博客中,我们就对排序算做一个总结. 按照我个人的理解,排序可以分为两种:一种是非递归排序,它主要按照非递归的方法对数据进行排序,也就是说主要数据的移位和循环来完成:另外一种就是递归方法,我们在排列当前数据的时候首先把子数据排列有序,然后才会排列当前的数

归并排序的概念及定义 归并排序(Merge)是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的.然后再把有序子序列合并为整体有序序列. 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法.该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用. 将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列:即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序.若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并. 归并排序算法稳定,数组需要O(n)的额外空间,链表

二叉树的遍历 对于二叉树来讲最主要.最基本的运算是遍历. 遍历二叉树 是指以一定的次序访问二叉树中的每个结点.所谓 访问结点 是指对结点进行各种操作的简称.例如,查询结点数据域的内容,或输出它的值,或找出结点位置,或是执行对结点的其他操作.遍历二叉树的过程实质是把二叉树的结点进行线性排列的过程.假设遍历二叉树时访问结点的操作就是输出结点数据域的值,那么遍历的结果得到一个线性序列. 从二叉树的递归定义可知,一棵非空的二叉树由根结点及左.右子树这三个基本部分组成.因此,在任一给定结点上,可以按某种次

二叉树的创建与遍历(非递归遍历左右中,破坏树结构) 创建 二叉树的递归3种遍历方式: 1,先中心,再左树,再右树 2,先左树,再中心,再右树 3,先左树,再右树,再中心 二叉树的非递归4种遍历方式: 1,先中心,再左树,再右树 2,先左树,再中心,再右树 3,先左树,再右树,再中心 4,层级遍历 二叉树的查找,求高度,求个数,求父节点,复制二叉树,释放二叉树 编译方法,用gcc编译不过去,用g++编译,命令如下: g++ -g nodestack.c nodequeue.c bintree.c

二叉树的创建与遍历(非递归遍历左右中,不破坏树结构) 创建 二叉树的递归3种遍历方式: 1,先中心,再左树,再右树 2,先左树,再中心,再右树 3,先左树,再右树,再中心 二叉树的非递归4种遍历方式: 1,先中心,再左树,再右树 2,先左树,再中心,再右树 3,先左树,再右树,再中心 4,层级遍历 二叉树的查找,求高度,求个数,求父节点,复制二叉树,释放二叉树 编译方法,用gcc编译不过去,用g++编译,命令如下: g++ -g nodestack.c nodequeue.c bintree.c

问题描述: 打印输出1-9的所有全排序列,或者打印输出a-d的全排列. 思路分析: 将每个元素放到余下n-1个元素组成的队列最前方,然后对剩余元素进行全排列,依次递归下去. 比如:1 2 3 为例首先将1放到最前方(跟第1个元素交换),然后后面2位再做全排,然后将1放回本来位置 结果 1 2 3; 1 3 2其次将2放到最前方(跟第1个元素交换),然后后面2位再做全排,然后将2放回原处结果 2 1 3: 2 3 1..... C/C++递归实现: #include<cstdio> #inclu

邻接矩阵存图 /* * @Author: WZY * @School: HPU * @Date: 2018-11-02 18:35:27 * @Last Modified by: WZY * @Last Modified time: 2018-11-02 19:48:06 */ #include <bits/stdc++.h> #define INF 0x7f7f7f7f #define ms(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) const int maxn=1e3+10;

要求:以左右孩子表示法实现链式方式存储的二叉树(lson—rson),以菜单方式设计并完成功能任务:建立并存储树.输出前序遍历结果.输出中序遍历结果.输出后序遍历结果.交换左右子树.统计高度,其中对于中序.后序的遍历运算要求采用非递归的方式实现. 写在前面 二叉树向量存储的优势和弊端 二叉树同样有两种存储方式,数组和链式存储,对于数组来说,我们利用二叉树的性质然后利用下标可以方便的找到一个节点的子节点和父节点. 二叉树的性质: 1.二叉树的第i层上至多有2i-1个节点 2.深度为K的二叉树至多有

算法概述递归算法简洁明了.可读性好,但与非递归算法相比要消耗更多的时间和存储空间.为提高效率,我们可采用一种非递归的二叉树遍历算法.非递归的实现要借助栈来实现,因为堆栈的先进后出的结构和递归很相似.对于中序遍历来说,非递归的算法比递归算法的效率要高的多.其中序遍历算法的实现的过程如下:(1).初始化栈,根结点进栈:(2).若栈非空,则栈顶结点的左孩子结点相继进栈,直到null(到叶子结点时)退栈:访问栈顶结点(执行visit操作)并使栈顶结点的右孩子结点进栈成为栈顶结点.(3).重复执行(2),

class Queue: def __init__(self,max_size): self.max_size = int(max_size) self.queue = [] def put(self,data): if self.max_size > 0: if self.full(): raise ValueError('Queue is full!') else: self._put(data) def get(self): if self._queue_size() > 0: resu

http://poj.org/problem?id=1780 题意:有个保险箱子是n位数字编码,当正确输入最后一位编码后就会打开(即输入任意多的数字只有最后n位数字有效)……要选择一个好的数字序列,最多只需按键10n+n-1次就可以打开保险箱子,即要找到一个数字序列包含所有的n位数一次且仅一次.序列要为字典序. 思路: 对于当前长度为n-1的序列,其后添加一个数字,使得添加后的序列没有在前面出现过.这样的话,以n-1位数为顶点,新增一个数后构成n位数为边,到达后n-1位数的新顶点.这样一来,就构

java创建二叉树并递归遍历二叉树前面已有讲解:http://www.cnblogs.com/lixiaolun/p/4658659.html. 在此基础上添加了非递归中序遍历二叉树: 二叉树类的代码: package binarytree; import linkedstack.LinkStack; import linkqueue.LinkQueue; public class BinaryTree { class Node { public Object data; public Node

回溯法是一种选优搜索法(试探法),被称为通用的解题方法,这种方法适用于解一些组合数相当大的问题.通过剪枝(约束+限界)可以大幅减少解决问题的计算量(搜索量). 基本思想 将n元问题P的状态空间E表示成一棵高为n的带权有序树T,把在E中求问题P的解转化为在T中搜索问题P的解. 深度优先搜索(Depth-First-Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法.沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支.当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点.这一过程