lujianfeiccie2009
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数据结构的泡妞应用

超强的数据结构解释
动态规划，基本上就是说： 
你追一个MM的时候，需要对该MM身边的各闺中密友都好，这样你追MM这个问题
就 分解为对其MM朋友的问题，只有把这些问题都解决了，最终你才能追到MM。 
因此，该问题适用于聪明的MM，懂得“看一个人，不是看他如何对 你，而是看
他如何对他人。”的道理，并且对付这样的MM总能得到最优解。但确定是开销
较大，因为每个子问题都要好好对待。。。。 

贪心法，基本上就是： 
你追一个MM的时候，从相识到相知，每次都采用最aggresive的方式，进攻进攻
再进攻！从不 采用迂回战术或是欲擒故纵之法！目标是以最快的速度确立两人
关系。 
该法优点是代价小，速度快，但缺点是不是每次都能得到最优 解。。。。。

回溯算法，基本上就是：
追一个MM，但也许你还是情窦初开的新手，不知道如何才能讨得MM的欢心，于
是 你只好一条路一条路的试，MM不开心了，你就回溯回去换另一种方式。当然
其间你也许会从某些途径得到一些经验，能够判断哪些路径不好，会剪枝 （这
就是分支估界了）。你也可以随机选择一些路径来实施，说不定能立杆见影（
这就是回溯的优化了）但总的来说，你都需要一场持久 战。。。。
该算法一般也能得到最优解，因为大多数MM会感动滴！！但其缺点是开销大！
除非你是非要谈一场恋爱不可，否则不推荐使用。 特别是你可能还有许多其他
的事情要做，比如学习，比如事业。。。。


NP完全问题：
呵呵，那你为什么那 么贱，非要去追呢？记住：“天涯何处无芳草！” 
不过如果你“非如此不可”的话，建议升级你的硬件，好好学习，好好工作，
加强实力， 人到中年的时候也许你能解开NP难。。。。 

//**************************************************** 
//以下为 bamboo 原创
网络流: 

追MM的时候总避免不了送礼物，但是你老是直接送礼物就会给MM造成 很大的压力
，于是你就想到了通过朋友来转送的方法。你希望送给MM尽可能多的礼物，所以
就是需要找到一中配送方案，就是最大流了。然 而你请别人帮忙并不是不要开销
的，你让A同学拿去给B同学可能需要一些花费，自然你不是一个大款，想最小化
这个花费，那么就是最小费 用最大流了……

//****************************************************
// 以下下为dynamic原创
NP：在你追了若干美女都失败告终后，你发现有一批美女追起来是一样困难的，
如果你能追到其中任何一个就 能追到其他所有的美女，你把这样的女人叫作
NP-Complete。P=NP：这是一个美好的猜想，追美女和恐龙的难度其实一样。
APX 与Random：NP的美女难追，你无法完全占有她。你只好随机的去靠近她，
装作若无其事；或者用一种策略，追到她的一个 approximation ratio，
例如50%。APX-hard：这样的女人，连一个固定的百分比都不给你，还是另谋高就吧。


//**************************************************** 

// 最后我也随便写一点好了...

匹配：从初中到高中到大学大家追来追去，就是个二分图匹配的过程....

"和谐社 会"应该就一个最大匹配...

可是后来有某些MM同时跟>1个人发展，违背了匹配的基本原则...大家都很BS之...

然后最近断背山很火，人们惊奇得发现原来还可以是 任意图匹配...

STL：某位贝尔实验室的大牛在追了N个MM后，为了 造福后来人，总结了自己的经验，
出了本《 追MM求爱秘笈大全》，英文名叫Standard courTing Library，缩写为
STL 广大同学在使用STL后，惊喜地发现追MM变得异常方便，大大缩短了时间和精力...



排序二叉树：

当 你面前有MM的时候，先把她作为根节点，然后遇到下一个进行比较，然后插入到这个排序二叉树中，然后如此继续进行，直到最后，可以快捷的寻找到最优的解， 最终找到最好的最适合的，是和对自己比较有信心的人

二分法：

MM很多，先进行排序，然后利用二分法，先尝试中 间，然后根据成功与否选择较大或较小的一边继续二分，最终以O(logn)的复杂度找到最优解，适合对自己信心不大的人

如 果你认识得MM比较少，那么请从最熟的开始，然后通过第一个的指针寻找到下一个的地址(电话也可以)，然后访问下一个，遇到比较好的可以保存一下，然后和 以后的进行比较。当然了，如果你忘记了上一个的地址，可能这个链表是双向的，那么你还可以通过下一个找到上一个，如果很不幸的事情发生了，就是这个链表是 一个循环链表，你将有可能会重新找到第一个，所以最好在访问第一个的时候作一下标记，以免重复访问带来的不便

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