牛客算法第二课——递归分治stl的笔记与总结
牛客算法第二课——递归分治stl的笔记与总结
一：分治
1.1. 概念：当求解某些问题时，由于数据量众多或者过程复杂导致求解过程不易实施。此时，则可将其分解成几个子问题，当求出子问题的解法后，再将其组合成整个问题的解法。（感觉类似于递归的思想，就是一个大问题的解法依赖于一个较小问题，这个较小问题又依赖于更小问题的解法，以次类推，直到小到我们可以直接求解问题）
int Fib(int n)
{
return n>=3? Fib(n-1)+Fib(n-2):1;
}感觉这个用三目运算符递归求斐波那契数列的代码写的好漂亮，作为初学者我常常只用if else 的分支语句写简单的递归。
1.2. 递归的经典例题汉诺塔问题
这道题目就是典型需要分治与递归思想，（因为正着想问题太复杂了，所以需要倒着推）
我们先来假设只有1个盘子，问题的求解就是：A->C.
假设只有2个盘子，问题的求解就是：A->B,A->C,B->C.
假设只有三个盘子，问题的求解就是：A-C,A->B,C->B,(是不是操作很像第二步，只是将B,C互换) A->C，B->A,B->C,A->C（是不是操作还是很像第二步？只是将A,B互换）
解释：当有三个盘子的时候，我们可以看成只有两个盘子，将A柱子上面的两个盘子看成一个整体，此时问题的求解就是两个盘子的解法，先将A柱子上面的两个盘子移动到B柱子上（递归第二步，只不过B,C换个顺序），再将A柱子最底下的盘子移动到C柱子上，再将B柱子的两个盘子移动到C柱子上（递归第二步，只不过A,B换个顺序）
假设有n个盘子
同理三个盘子，将A柱子上面的n-1个盘子看成一个整体，则先将这n-1个盘子移动到B柱子上（此时问题的求解变成了求n-1个盘子的汉诺塔问题，只不过是从A柱子移动到B柱子上，以次类推，形成递归），再将A柱子上的最后一个圆盘移动到C柱子，最后将B柱子上的n-1个盘子移动到C柱子上（又是一个n-1个盘子的汉诺塔问题，只不过是从B柱子移动到C柱子）
代码实现：
#include
void Move(int n,char a, char b)
{
printf("Move %d : from %c to %c\n",n,a,b); // n代表第几个盘子。 从上往下计数。
}
void Hannota(int n,char a, char b , char c)//表示从char a移动到char c的汉诺塔问题的求解
{
if(n==1) Move(n,a,c);
else
{
Hannota(n-1,a,c,b); //将上面A柱子上n-1个盘子从a移动到b
Move(n,a,c); //将A柱子最底下的最大的盘子从a移动到c
Hannota(n-1,b,a,c); //将B柱子上n-1个盘子从b移动到c；
}
}
int main()
{
printf("please input the number of disks :");
int n;
scanf("%d",&n);
Hannota(n,'a','b','c');
return 0;
}
1.3.树
1.3.1 树的概念与特点
树是一种数据结构，它是由n个有限节点组成一个具有层次关系的集合。
特点：1 每个节点有零个或多个子节点
2 没有父节点的节点称为根节点
3 每一个非根节点有且只有一个父节点，除了叶子节点外，每个子节点可以分成多个不相交的子树
二叉树：每个节点最多含有两个子树，而且每个儿子分左右
满二叉树：除最后一层无任何字节点，每一层上的所有节点都有两个子节点的二叉树
完全二叉树：除最后一层外，每一层上的节点均达到最大值，在最后一层上只缺少右边的弱干节点。
对于完全二叉树的存储（数组）： 左儿子编号=根编号*2，右儿子编号=根编号*2+1, 根编号 = 儿子的编号/2。
（注意根节点编号为1，数组0的位置是空的）
1.3.2 二叉树的遍历：
先序遍历：首先访问根节点，然后遍历左子树，最后遍历右子树，在遍历左右子树的时候，仍按照根-左-右的顺序
（遍历左右子树的时候理解为递归，继续按原顺序遍历）
中序遍历：首先遍历左子树，然后遍历根节点，最后遍历右子树，在遍历左右子树的时候，仍然按照左-右-根的顺序继续遍历
（思想和前序遍历一致）
后序遍历：先遍历左子树，然后右子树，最后访问根节点，在遍历左右子树的时候，仍然按照左-右-根的顺序继续遍历
（思想和前序遍历一致）
这里的序可以理解为遍历根的顺序，先序遍历先遍历根，中序遍历在中间遍历根，后续遍历最后遍历根。
层序遍历：一层一层遍历，先访问根，再访问第一层，然后第二层...。（从上往下，从左往右）
以上图为例：
前序遍历：A B D G H C E I F J
中序遍历：G D H B A E I C J F
后序遍历：G H D B I E J F C A
层序遍历：A B C D E F G H I J
1.3.3 已知前序中序求后序
已知前序遍历：ABCDFE
中序遍历为：BADFCE
关键在于找根：通过前序遍历易知 A为根
通过中序遍历，根在中间，则左子树为B，右子树为DFCE，
在对右子树进行递归操作，在前序遍历中知到C为根，则C的左子树为DF，右子树为E，再对左子树进行递归操作
在前序遍历中得知D为根。
这棵树的图形为： A
B C
D E
F
所以后序遍历为：B F D E C A
同理 这种题目的关键在于找根！
知道前序遍历和中序遍历或者后序遍历和中序遍历，树是唯一的
然而知道前序遍历和后序遍历，此时不知道根的位置，树是不唯一的。
代码实现：
#include
char q[20],z[20];
void deal(int ql,int qr,int zl, int zr) //ql-qr是遍历区间的前序遍历，zl-zr是遍历区间的中序遍历。
{
int i,root;
if(ql>qr) return ;
if(ql==qr)
{
printf("%c ",q[ql]);
return ;
}
for(i=zl;i<=zr;i++)
if(z[i]==q[ql])
{
root=i;
break;
}
deal( ql+1,ql+i-zl, zl,i-1); //要注意两处的长度要相等，前序遍历的区间长度和中序遍历的区间长度。
deal( ql+1+i-zl,qr,i+1,zr);
printf("%c ",z[i]);
}
int main()
{
int n;
printf("please input the number of roots :");
scanf("%d",&n);
printf("please input 前序遍历 ：");
scanf("%s",q);
printf("please input 中序遍历 ：");
scanf("%s",z);
deal(0,n-1,0,n-1);
return 0;
} 二：归并排序与快速排序
2.1 基础排序
三种O（n^2）的排序：冒泡排序，选择排序，插入排序。（都是很基础的排序）
冒泡：每次比较相邻的两个数，大的数往后。
选择：每次遍历一遍，找出最大的数和最后一个数交换。
插入：像打牌一样，每次接收到一张牌，把它插在合适的地方。
三种不基于比较的排序:桶排序（明明的随机数），基数，计数。
桶排序：例 5 4 5 5 2 2 3，利用另外一个数组b[6],其中b[i]代表i出现的次数。则b数组最后结果是
0 0 2 1 1 3，所以最后输出是 2 2 3 4 5 5 5.（缺陷能够开的最大数组大约是10^8，一旦有大于10^8的数要排序
则无法利用桶排序了）
基数排序：（桶排序的升华，解决了排不了大数的缺陷）利用多个桶来排序
例如：43 45 41 23 21 71.
第一个桶来排个位： 个位为 1 ： 41 21 71 第二个桶来排十位： 十位为2：21 23
个位为3 ： 43 23 十位为4： 41 43 45
个位为5： 45 十位为7：71
计数排序：（还是桶排序的升华）基于桶排序，进行了一次前缀和。
b[i]代表i有多少个，那么前缀和则是<=i的数共有多少个。 那么当插入x的时候，就知道x排在第几个。
例：sum[x]=15，sum[x-1]=5，那么就知道等于x的数有5个，且x该排在第几位。
2.2 归并排序与快速排序
归并排序：每次将待排序区间一分为二，将两个子区间排序（进行递归，再进行归并排序），然后将两个已经排好序的序列合并。（时间复杂度n*logn）
快速排序：选择一个基准，将小于基准的放在基准左边，大于基准的放在基准右边，然后对基准左右都继续执行如上操作直到全部有序(时间复杂度平均=n*logn,最差的情况是n^2).
C++中sort的时间复杂度是严格n*logn;
归并排序代码实现如下：
#include
int a[101],b[101];
void merge(int l,int mid,int r)
{
int p1=l,p2=mid+1;
int i=l;
while(p1<=mid&&p2<=r)
if(a[p1]l)
{
erfen(l,mid);
erfen(mid+1,r);
}
merge(l,mid,r);
}
int main()
{
printf("please input the number of digits (n<=100):");
int n;
scanf("%d",&n);
int i;
printf("please input the digits of sort :");
for(i=1;i<=n;i++)
scanf("%d",&a[i]);
erfen(1,n);
for(i=1;i<=n;i++)
printf("%d ",a[i]);
return 0;
} 快速排序的代码实现如下：（基准找的是中间的数）
void quick_sort(int l,int r)
{
int i=l,j=r;
int mid=(l+r)/2;
int x=a[mid];
while(i<=j)
{
while(a[i]x) j--;
if(i 我自己对快速排序的思想感觉没怎么懂，这里的用另外一个变量x存储a[mid]的道理我懂了，但整体代码感觉好精妙，可能自己还要再参悟几天吧。
2.3 求逆序对个数
猫猫 TOM 和小老鼠 JERRY 最近又较量上了，但是毕竟都是成年人，他们已经不喜欢再玩那种你追我赶的游戏，现在他们喜欢玩统计。
最近，TOM 老猫查阅到一个人类称之为“逆序对”的东西，这东西是这样定义的：对于给定的一段正整数序列，逆序对就是序列中 ai>aj 且 i Update:数据已加强。 第一行，一个数 n，表示序列中有 n个数。 第二行 n 个数，表示给定的序列。序列中每个数字不超过 10^9。 输出序列中逆序对的数目。 输入 #1 输出 #1 对于 25% 的数据，n≤2500 对于 50% 的数据，n≤4×10^4。 对于所有数据，n≤5×10^5 请使用较快的输入输出 应该不会 O(n2) 过 50 万吧 思路一：我一开始的想法是用冒泡排序，每次冒泡交换的个数就是逆序对，所以只需在swap中加个计数就可以了，代码简单。 但显然，这种代码在这样的大数据下肯定会limit.（时间复杂度是O（n^2）的一般都过不了） 结果在洛谷上只得了25分。 思路二：用归并排序，此处就要注意在归并排序中何处消去了逆序对，消去了几个逆序对 代码实现如下 2.4：求一个序列的第K大数（数字个数<=10^8） 应用快排，但我不会！！！！！！（快排我还没看懂） 2.5：求最大字串和 将数组二分，则最大字串分为三种情况， 一.最大字串的两端全部在左半区间 二.最大字串的两端全部在右半区间 三.最大字串的两端一端在左半区间，一端在右半区间 代码实现（比较这三段最大字串） 三：STL（第一次听说，刚学c的小白从来没遇到过）（c语言中没有，没学过c++，就不冒昧地整理了） 3.1： 栈：仅在表头进行插入和删除操作的线性表（先进后出） 队列：队列是一种特殊的链表，特殊之处在于只允许在表的前端进行删除操作，而在表的后端进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表，进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。（先进先出） 可以用数组或者链表来实现对栈和队列的存储和一些操作。（在数据结构与算法课程中将会学到，但我自学的数据结构与算法的编程基础有点差） 3.1.1 有n个人，按照1，2，3，4...n的顺序依次进栈，判断出栈顺序（重点在于判断栈顶元素与要出栈元素是否相等） 代码以后补充，对于栈的数据结构的c语言操作我还掌握的不熟练。 3.2 map *map内部使用平衡二叉树实现 *理解为“自定义下标的数组” *实际上有序 我第一次接触这个东西，我的理解是数组的下标被扩展成各种各样的，而不仅仅是int，例a[“score”]=10，数组下标是个字符串。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 再往下的知识点和代码就都超出了我的能力范围了，涉及太多C++的知识，还没有接触C++的我有点困难。 总结一下： 1. 我以前觉得把算法变成代码比较困难，但经过本节课 我实际编码了一下才发觉写代码是最简单的事情。要理清思路和算法才是重点. 2.debug是一种能力，只有学会调试才能找出错误，写出高质量的代码。（但可惜，目前我的调试能力还很差，一旦遇到很难调试的代码比如递归等，我比较无奈） 3.写完代码，提交成功后要写注释，要规范代码，比如缩进，简化等，一般经过这一步后，代码才能变得好看，精简。 吐槽几句：大一下学期过的比较荒废，可能由于学习不感兴趣的课程吧，课业没怎么学习，写代码可能有了长进，可还是难以应付BUPT的转专业考试（竟然大多数涉及大二学习的数据结构与算法），感觉自己整个人在家里都是废的这学期，只希望快点开学，快点感受来自同校师生的压力。 输入格式
输出格式
输入输出样例
6
5 4 2 6 3 111说明/提示
#include#includeint maxs(int n,int l,int r)
{
int mid=(l+r)/2;
if(l==r) return a[l];
int ans= max(maxs(n,l,mid),maxs(n,mid+1,r)); //ans是左右区间的连续最大子列和
int ll=0,rr=0,temp=0;
int i;
int tmp=0;
for(i=mid+1;i<=r;i++)
{
temp+=a[i];
rr=max(rr,temp);
}
temp=0;
for(i=mid;i>=1;i--)
{
temp+=a[i];
ll=max(ll,temp);
}
ans=max(ans,ll+rr); //比较左右区间的连续最大子列和和中间的连续最大子列和
return ans;
}