CCF计算机职业资格认证考试题解系列文章为meelo原创,请务必以链接形式注明本文地址 CCF CSP 201312-3 最大的矩形 问题描述 在横轴上放了n个相邻的矩形,每个矩形的宽度是1,而第i(1 ≤ i ≤ n)个矩形的高度是hi.这n个矩形构成了一个直方图.例如,下图中六个矩形的高度就分别是3, 1, 6, 5, 2, 3. 请找出能放在给定直方图里面积最大的矩形,它的边要与坐标轴平行.对于上面给出的例子,最大矩形如下图所示的阴影部分,面积是10. 输入格式 第一行包含一个整数n,即矩

The Algorithm Design Manual, 2ed 跳转至: 导航. 搜索 Springer - The Algorithm Design Manual, 2ed Steven S.Skiena 2008 文件夹 1 介绍 2 算法设计 3 数据结构 4 排序和搜索 5 图遍历 6 加权图 7 组合搜索与启示式 8 DP 9 Intractable问题与近似算法 10 如何设计算法 11 数据结构 12 数值问题 13 组合问题 14 图问题:P 15 图问题:困难的 16 计算几

..摘自<C++网络编程 卷1:运用ACE和模式消除复杂性> <C++ Network Programming Volume 1 Mastering Complexity with ACE and Patterns> -Douglas C.Schmidt, Stephen D. Huston -叶斌译 ..算法设计根据具体的功能能需求来分解应用的结构,而这些功能需求是不稳定的,且可能随着时间改变.因此这种设计范式会产生无扩展能力的软件架构.

1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python]( http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱.这部分主要是介

前言: 节主要是给出BST,AVL和红黑树的C++代码,方便自己以后的查阅,其代码依旧是data structures and algorithm analysis in c++ (second edition)一书的作者所给,关于这3中二叉树在前面的博文算法设计和数据结构学习_4(<数据结构和问题求解>part4笔记)中已经有所介绍.这里不会去详细介绍它们的实现和规则,一是因为这方面的介绍性资料超非常多,另外这3种树的难点都在插入和删除部分,其规则本身并不多,但是要用文字和图形解释其实还蛮耗

1. 穷举法 基本思想:列举问题的所有可能解,并用约束条件逐一进行判定,找出符合约束条件的解. 穷举法的关键在于问题的可能解的列举和可能解的判别. 例如:凑数问题 2. 递归技术 定义:直接或间接调用自身的过程 递归三要素: (1)问题形式:返回结果是什么?需要哪些入口参数? (2)递归规则:问题如何进行分解? (3)终结条件:什么情况下可以无需套用递归规则直接求解? 3. 分治法 基本思想:待解问题若可以被分解成若干个相互独立的.与原问题同类型的.规模小于原问题的子问题,则可以先求解子问题,再

IK分词算法设计思考 加载词典 IK分词算法初始化时加载了“敏感词”.“主词典”.“停词”.“量词”,如果这些词语的数量很多,怎么保证加载的时候内存不溢出 分词缓冲区 在分词缓冲区中进行分词操作,怎么保证分词缓冲区的内容不溢出 看源码心得体会 Ik分词算法也用到了luceue里面的jar包,多种词语的测试 虽然看源码很痛苦,但是能学到很多新的东西 勇敢的迈出了第一步,坚持坚持! 计算机是一门艺术,也是一门实验科学,测试和实验的目的是一样的,如果不理解算法,找一些特别简单的测试用例测试算法, 然后

由于种种原因(看这一章间隔的时间太长,弄不清动态规划.分治.递归是什么关系),导致这章内容看了三遍才基本看懂动态规划是什么.动态规划适合解决可分阶段的组合优化问题,但它又不同于贪心算法,动态规划所解决的问题的各个阶段是相互关联的,一个阶段的选择会影响其它阶段的选择.动态规划有两个优点:一是可以排除一些解,另一个是可以帮助我们系统化的解决问题,使问题变得清晰. 下面就说一下我对动态规划.分治.递归这三者的理解.分治算法是将原问题分解成两个较小的问题,而动态规划是将问题分成不同的阶段(步骤),当然,

数据挖掘入门与实战  公众号: datadw 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法的特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 -------------------------------------------------------- 某毕业班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-dete

1.背景 工作中遇到过需要进行极大数据的存储和运算的场景,当时使用Python解决了这个问题,在Python中,整数没有位数限制,使用起来很方便.但是当程序主体使用C/C++实现时,就比较麻烦.所以考虑实现一个大数类,用于大数的存储和运算,后面生成静态库,需要的时候直接调用. 2.算法设计 (1)存储 大数一般都是以整数队列的形式存储,取一个较大的进制S,队列中的每一个值,相当于一位.假设数组长度为N(0为低位,n-1为高位),则数组表示的值 value =  A0 + A1*S + A2*S2

每年都会有人说,IT行业饱和了,根本就找不到工作,其实,我想说的是,不是工作难找,而是你自己不够好! 前几天看到一CEO在微博上吐槽: 前几天招一算法工程师我们给了8万月薪*14+奖金,人家去阿里拿5万月薪.今天这个,直接不给谈薪酬机会.前几天在网易挖个人,原来年薪80万,我给了140+期权,网易直接给了200万+期权,还提拔副总裁.唉,做点小生意,咋就这难啊? 小编想知道,现在算法工程师的薪资都这这这这这么高啦!!! 所以不要再说,工作难找,真的是自己技术还没到啊!一般来说,IT行业的发展,算

FPGA设计算法依次需要完成MATLAB浮点仿真 MATLAB定点仿真 verilogHDL定点运算以及数据对比的流程.其中浮点到定点的转换尤为重要,需要在数据表示范围和精度之间做出权衡.另外掌握定点运算规则是硬件实现算法的前提.这篇博文介绍了在用FPGA设计实现算法中的一些基础知识,比较全面. 介绍 FPGA是纯粹的硬件设计,当进行算法设计时,Verilog综合后的就是硬件逻辑电路.因此,进行算法设计时,算法设计中需要表示的数字用到的小数.符号.无穷大.整数.浮点数等等对应硬件来说都是一串0和

表情包形象取自番剧<猫咪日常> 那我也整一个 曾几何时,笔者是个对算法这个概念漠不关心的人,由衷地感觉它就是一种和奥数一样华而不实的存在,即便不使用任何算法的思想我一样能写出能跑的程序 直到一年前帮同学做了个手机游戏demo才发现了一个严峻的问题 为啥*一样的画面能跑出ppt的质感? 虽然发现当时的问题主要出现在使用了一个有bug的API,它导致了低性能的循环调用,但是从那时便开始就重新审视算法了,仅仅一个函数就能大幅地改变程序带给用户的体验这个观念根植心底 后来多多少少也学习了一些算法的知识

一.计算模型 1.1 定义: 我们在思考和处理算法的时候是机器无关.实现语言无关的.所有的算法运行在一种“抽象的机器”之上,这就是计算模型. 1.2 种类 图灵机是最有名的计算模型,本课使用更简单更合适的RAM计算模型. 1.3 RAM(Random Access Machine)模型 RAM模型的基本构成如下: RAM计算模型有如下特点: 一个简单操作花费一步:键值比较.加减.内存访问 没有操作可以被分解:循环.子程序 内存:访存是一个简单操作.无限制的内存 二.算法设计 2.1 算法问题规约

C#二分查找算法设计实现 1.介绍 二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法.但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列.(记住了前提要求是顺序存储结构,而且要有序排序,所以说对于一个无序的是没法用二分查找的) 2.查找算法过程 举例就一个int类型数组为例 比如int[] intArray: 假设数组中元素是按升序排列,将数组中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两

在上周的算法设计课程中,我们学习了UNION-FIND算法,该算法用来对不相交集进行查询与合并操作,但任何优秀的算法都必须要用实际的代码来进行实现,接下来我们就来看看具体的代码实现 1. 不相关集数据结构的存储方式 一般来说,对于一个不相关集A = {1, 2, ..., n} 来说,我们使用两个长度为n的数组p[] 和 rank[] 来表示. p[] 中,数组下标表示所对应的元素,数组值表示该元素对应的父节点,没有父节点时值为0,如a[1] = 2 便表示元素1的父节点为2 rank[] 表示

转自:http://blog.csdn.net/zhouzhaoxiong1227/article/details/50679587 版权声明:本文为博主原创文章,对文章内容有任何意见或建议,欢迎与作者单独交流,作者QQ(微信):245924426. 一.需求描述 输入一个由数字构成的字符串,编写程序将该字符串转换为整数并输出. 例如,如果输入的字符串是“12345”,那么输出的整数是12345.注意,不要使用C语言的库函数atoi. 二.算法设计 我们都知道,如果给定一个整数123,那么其表示

的确,正如偶像Bruce Eckel所说,"Life is short, you need Python"! 如果你正在考虑学Java还是Python的话,那就别想了,选Python吧,你的人生会有更多的时间做其他有意思的事情. 研究生之前我没学python是有原因的:首先,我怕蛇,很怕很怕,而这货的logo竟然就是蛇,我因故而避之:其次,我不喜欢脚本语言,我会shell,但是写的时候不是很爽,只是在处理些文件操作或者字符串操作的时候才会想起它,听说python脚本神马的,我便又避之.

算法实现相关内容整理如下: 一.排样变量与关系 此算法,基于固定4边的尺寸遍历每个单只板的长宽得到最优解. 二.条件约束 基本约束条件(参考上图变量) 三.排样图形相同类型规律 由于计算量大,为了有效减少计算量,提高效率,将排样类型相同的规律找出来, 如左排(上下两个图形),对于计算机而言,认为是不一致的,但对于实际应用来说,图形认为是一致的. 在算法考虑设计时可以有效免重复图形的计算. 四.全包围再嵌套算法 当我们在计算PNL边外围遍历后,可能中间区域存在空洞,在算法设计上,再嵌套相同的算法再

一.需求描写叙述 给定一个长字符串和一个短字符串.编敲代码推断短字符串中的全部字符是否都在长字符串中.假设是,则长字符串包括短字符串:反之,不包括. 为了尽量包括大多数情况,字符串中能够包括大写和小写英文字母.数字和各种标点符号.而且区分大写和小写字母. 以下举几个样例予以说明: 1.假设长字符串是"ABCDE",短字符串是"ADC",那么短字符串中的全部字符都在长字符串中.即长字符串包括了短字符串. 2.假设长字符串是"ABCDE",短字符串是

本文索引目录: 一.动态规划的基本思想 二.数字三角形.最大子段和(PTA)递归方程 三.一道区间动态规划题点拨升华动态规划思想 四.结对编程情况 一.动态规划的基本思想: 1.1 基本概念: 动态规划算法简单说,利用拆解问题思想,定义问题状态和状态之间的关系,使得问题能够以递推或者是分治的方式去解决. 动态规划算法的基本思想与分治法很相似,将待求解的问题分解为若干个子问题,前一子问题的解,为后一子问题的求解所依赖.在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解