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全部文章（共194篇）

第7章快速排序来自专栏

7.1 快速排序的描述分解：数组 A[p..r]被划分为两个(可能为空)子数组 A[p..q-1]和A[q+1..r]，使得A[p..q-1]中的每一个元素都小于等于 A[q]，而A[q]也小于等于A[q+1..r]中的每个元素。其中，计算下标q也是划分过程的一部分。解决：通过递归调用快速排序，...

2021-11-18

0 606

第3章函数的增长来自专栏

3.1 渐进记号渐进记号 Θ, O, o, Ω, ω Θ记号渐进紧确界 = O记号渐进上界 ≤ Ω记号渐进下界 ≥ o记号非渐进紧确的上界＜ ω记号非渐进紧确的下界＞比较各种函数传递性自反性对称性转置对称性类比两个函数f与g的渐进比较和两个实数a与b的...

2021-11-15

0 548

第2章算法基础来自专栏

2.1 插入排序排序问题输入：n个数的一个序列<a1,a2,……,an>。输出：输出序列的一个排列<a1',a2',……,an'>，满足a1'≤a2'≤……≤an'。希望排序的数称为关键词。伪代码过程 INSERTION-SORT(A) INSERTION-SOR...

2021-11-15

0 430

第4章分治策略来自专栏

4.1 最大子数组问题使用分治策略的求解方法伪代码过程 FIND-MAX-CROSSING-SUBARRAY(A,low,mid,high) //接受数组A和下标low,mid,high为输入 //返回一个下标元组跨越中点的最大子数组的边界 //并返回最大子数组中值的和 FIND-MAX-C...

2021-11-15

0 445

第6章堆排序来自专栏

6.1 堆伪代码过程 PARENT(i) //父节点的下标 PARENT(i) return ⌊i/2⌋ 伪代码过程 LEFT(i) //左孩子的下标 LEFT(i) return 2i 伪代码过程 RIGHT(i) //右孩子的下标 RIGHT(i) return 2i+1 6.2 ...

2021-11-15

0 315

第8章线性时间排序来自专栏

8.1 排序算法的下界插入排序算法作用域包含三个元素的输入序列的决策树情况最坏情况的下界在决策树中，从根节点到任意一个可达叶结点之间最长简单路径的长度，表示的是对应的排序算法中最坏情况下的比较次数。因此，一个比较排序算法中的最坏情况比较次数就等于其决策树的高度。同时，当决策树中每种排列都...

2021-11-15

0 416

第16章贪心算法来自专栏

16.1 活动选择问题伪代码递归贪心算法 //输入：两个数组s和f，表示活动的开始和结束时间 //输入：下标k指出要求解的子问题S[k]，以及问题规模n //返回：S[k]的一个最大兼容活动集 //假定输入的n个活动已经按结束时间的单调递增顺序排列好 RECURSIVE-ACTIVITY-SEL...

2021-11-15

0 801

第9章中位数和顺序统计量来自专栏

9.1 最小值和最大值伪代码过程 MINIMUM(A) MINIMUM(A) min = A[1] for i = 2 to A.length if min > A[i] min = A[i] return min 同时找到最大值和最小值事实上，我们只需...

2021-11-15

0 565

第15章动态规划来自专栏

动态规划方法通常用来求解最优化问题（optimization problem）。我们通常按如下4个步骤来设计一个动态规划算法：动态规划算法求解问题的基础。刻画一个最优解的结构特征递归地定义最优解的值计算最优解的值，通常采用自底向上的方法维护一些额外信息，以便用来构造一个最优解利用...

2021-11-15

0 554

Greedy Algorithms 贪婪算法来自专栏

Chapter 16 Greedy Algorithms 贪婪算法 Greedy Algorithms 与动态规划类似，但方法更简单 –也用于优化问题想法：当我们有选择的时候，现在就做一个看起来最好的 –做出局部最优选择，希望获得全局最优解决方案贪婪算法并不总是产生最优解当问题...

2021-11-14

0 676