算法类问题

木棒三角形

(枚举)

#include 
#include
using namespace std;
int main()//木棒三角形 有n根木棍 挑出其中三根构成直角三角形 输出面积最大的三角形面积 输入n再输入每根三角形长度,n<100
{
	int n;//输入n根木棍 再分别输入每根木棍的长度 限制了n数量小于100
	int len[110];//每个数组元素储存木棍长度 且要求长度由小到大给出
	while (scanf("%d", &n) != EOF) 
	{
		for (int i = 0; i < n; i++)
			cin >> len[i];
		double ans = -1;
		for (int i = 0; i < n ; i++)//枚举最短木棍
			for (int j = i + 1; j < n ; j++)
				for (int z = j + 1; j < n ; j++)
				{//让i < j < k,这样棍子就不会被重复选中了
					if(len[i]*len[i] + len[j]*len[j]==len[z]*len[z])
					{
						if ((len[i] * len[i] + len[j] * len[j] + len[z] * len[z]) > ans)
							ans = 0.5 * len[i] * len[j];
					}
				}
		if (ans == -1)
			cout << "no !";
		else
			cout << ans;
	}
}

顺序查找

/顺序查找 从第一个开始查找 关键字与给定值相比较 如果相等则退出
	int order(int array[], int n, int key)
	{
		int i;
		array[n] = key;//监视哨
		for (i = 0; array[i] != key; i++);//分号不可少
		return (i < n ? i : -1);
	}

折半查找

也叫二分查找 可以在最坏的情况下用O(logn)完成任务

int binarysearch(int array[], int key, int n)
{
	int left = 0;
	int right = n - 1;
	while (left <= right)
	{
		int middle = (left + right) / 2;
		if (array[middle] == key)
			return middle;
		if (left > array[middle])
			left = middle + 1;
		if (right < array[middle])
			right = middle - 1;
	}
	return -1;
}

二分查找:

二分搜索算法每次将候选区间减小至大约原来的一半。因此,要判断长度为"的有序数组A中是否 包含x,只要反复执行约log?”次就完成了。二分查找的复杂度是O(log”)时间的,我们称这种阶的 运行时间为对数时间。即便n变得很大时,对数时间的算法依然非常快速。

int n,x,k;
int k[100];
bool binary(int x){
int l = 0,r = n;
while(r - l>=1)
{
int i = (r+l)/2;
if(k[i] == x)return true;
else if(k[i] < x) l = i+1;
else r = i;.

}
return true;
}

/字符串统计

每组测试输出两个正整数 第一个是表示重复的次数,第二次是在该重复次数下有几种不同的字符串

using namespace std;
struct abc
{
	 char str[20];
	///int num;
}que[20000];
int cmp(const void* a, const void* b)
{
	abc* f1 = (abc*)a;
	abc* f2 = (abc*)b;
	return strcmp(f1->str, f2->str);//排序函数用于在qsort函数中将字符串从小到大排序 可以根据cmp的写法来确定从大到小还是从小到大
}
//qsort函数的基本用法:qsort(que,n,sizeof(que[0]),cmp)que为需要排序的序列首地址
//n为序列的元素 sizeof为序列中单个元素所占空间的大小 cmp为排序过程中用到的比较函数 有-1、0、1三种返回值
int main()
{
	int count[20000];//存放种类数 其中[]中的数值是重复的次数
	int n;
	int number = 1;
	while (cin >> n)
	{
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			cin >>que[i].str;
			
			count[i] = 0;
		}


		qsort(que, n, sizeof(que[0]), cmp);
		如果后一个元素等于前一个元素则出现次数加一
		int i = 1;
		//while(i < n)
		for (int i = 0; i < n - 1; i++)
		{
			if (strcmp(que[i].str, que[i+1].str) == 0)//比较两个字符串是否相等 不要用==
			{
				number++;
		
				continue;
			}
			
				count[number]++;//如果不相等了 再加上最后这一位本身
				number = 1;
			
			//恢复number
		}
		count[number]++;//
		for (int i = 1; i < n; i++)
		{
			cout << i << " :" << count[i] << "";
			cout << endl;
		}
	}
	
}

递归:

//求解组合问题 1~n中任取r个数 求所有组合
//输出一个组合
int r;//全局变量
void display(int a[])
{
	for (int i = 0; i < r; i++)
		cout << a[i]<<" ";
	cout << endl;
}
void mm(int a[], int n, int r)
{

	for (int i = n; i >= r; i--)
	{
		a[r - 1] = i;
		if (r > 1)
			mm(a, i - 1, r - 1);
		else
			display(a);
	}
}
		




int main() {

	int n;
	int a[8];
	
	cin >> n >> r;
	mm(a, n, r);

}

n皇后问题

using namespace std;
//n皇后问题
//每个皇后不能同行不能同列且不能同对角线
const int N = 20;//最多的皇后数
int q[N];//存放皇后的列好 i是行数q[i]是列数即第i个皇后所在的列号place(k,n)是指【已经在1~k-1行上
//放好了k-1个皇后,现要在k~n上放n-k+1个皇后,则place(k+1,n)指已经在1~k行上放了k个皇后,要在k+1~n行
//放n-k个皇后 即place(k+1,n)比place(k,n)少放一个皇后,前者是小问题,后者是大问题
//当同对角线时 即等腰直角三角形 行的绝对值之差=列的绝对值之差
//本代码i从1开始取,最大下标是n
int ccount = 0;//解的个数
void display(int n)
{
	ccount++;
	cout << "第" << ccount << "个解:";
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		cout << i << " " << q[i]<<".";
	cout << endl;

}
//已经放好了k-1个皇后 考虑第k个皇后 它只能放第k行 j是传进来的值
bool iff(int k, int j)//判断(k,j)能否放皇后  已经放好的皇后是(i,q[i]) i为1~k-1
{
	int i = 1;
	while (i < k)//前面k-1行已经放了皇后
	{
		if (q[i] == j ||fabs(j - q[i]) == fabs(k - i))
			return false;
		i++;
	}
	return true;
}
void place(int k, int n)
{
	if (k > n)
		display(n);//此时所有皇后放置结束
	else
	for (int j = 1; j <= n; j++)//在K行上穷举每一个位置
	{
		if (iff(k, j))//找到了合适的位置(k,j)时
			
		{
			q[k] = j;
			place(k + 1, n);
		}
			
	}
}
int main()
{
	int n;//实际的皇后数
	cin >> n;
	place(1, n);
}

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zna7DOv7-1604131085348)(C:\Users\14172\OneDrive\图片\屏幕快照\2020-10-23 (3)].png)

数组。

设计算法高效将数组的奇数元素移到偶数元素后面

//设计算法尽可能高效地将所有奇数元素移动到偶数元素前面
//设置两个指针 ij i=0,j = n-1,当ij不相等时循环 a[i]找偶数元素 a[j]找奇数元素 当i!=j时发生交换

void swapp(int a[], int n)
{
	int i = 0, j = n - 1;
	int temp;
	while (i != j)
	{
		j--;
		if (a[j] % 2 == 1)
		{
			for (; i != j; i++)
			{
				if (a[i] % 2 == 0 && a[j] % 2 == 1 && i != j)
				{
					temp = a[i];
					a[i] = a[j];
					a[j] = temp;
					i++;
					break;

				}
			}
		}

	}
}
int main()
{

	m1 = 3;
	int m[] = { 1,2,3,4,4,5,6 };
	swapp(m, 7);
	for (int i = 0; i < 7; i++)
		cout << m[i];
	
}

以第一个元素为基准 大于该基准的移到后面

//以a[0]为基准将所有大于a[0]的元素移到该基准后面 小于等于的元素移到该基准前面 得到一个新的数组
void swapp(int a[], int n)
{
	int temp;
	int num = a[0];
	int j = n - 1;//a[j]扫描小于a[0]的 a[i]扫描大于a[0]的 两者发生交换
	int i = 0;
	while (i != j) 
	{
		j--;
		if(a[j] < num)

		for (; i != j; i++)
		{
			if (a[i] >= num)
			{
				temp = a[i];
				a[i] = a[j];
				a[j] = temp;
				i++;
				break;

				
			}
		}
	}
}

//删除一个已排序好的整数数组的重复元素 返回a

//删除一个已排序好的整数数组的重复元素 返回a[](算法效率问题)
//重建法
int* delee(int a[], int n)
{
	int k = 0;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		if (a[i] != a[i + 1//如果a[i]不是重复的元素则将a[i]重新插入到a中
		{
			a[k] = a[i];
			k++;//保留的元素增一
		}
	}
	return a;
}

//删除给定的有序整数数组 两个或两个以上的 重复元素仅仅保留两个

#include
using namespace std;
int* delee(int a[], int& n)
{
	//删除给定的有序整数数组 两个或两个以上的 重复元素仅仅保留两个
	int k = 0;
	int b[30] = { 0 };
	for (int i = 0; i < n-1; i++)
	{
		if (a[i] != a[i + 1])
		{
			a[k] = a[i];
				k++;//保留的元素增一
		}
		if (a[i] == a[i + 1] && a[i] != a[i + 2] )
		{
			a[k] = a[i];
			
			a[k+1] = a[i + 1];
			k += 2;
			i += 1;
		}
	}
	n = k;//更新数组的个数 用引用传递 这样在主函数中可以获得新数组的大小
	return a;
}
int main()
{
	int a[20] = { 2,2,2,2,3,3,3,4,5,6,7,7,8,8,8 };
	int k = 16;
	int* b= delee(a,k);
	for (int i = 0; i < k; i++)
		cout << b[i] << " ";
}

//假设数组a中有m+n个元素空间其中0~m-1存放m个升序 数组b存放n个降序整数 不借助其他数组将这些元素升序存放到a中

//采用二路归并产生升序数组,用i从a[m-1]的元素开始向前扫描 j从前向后扫描 k=m+n-1指向最后一个位置
void shengxu(int a[], int m,int b[], int n)
{
	int l = 0;
	int r = m - 1;
	int k = m+n-1;
	while (r >= 0 && l < n)
	{
		if (b[l] > a[r])//如果b更大
		{
			a[k] = b[l];
			k--;
			l++;
		}
		else
		{
			a[k] = a[r];
			r--;
			k--;

		}
		while (r >= 0)//此时a的前半部分没有扫完
		{
			a[k] = a[r];
			k--;
			r--;
		}
		while (l < n)//b的后部分没有扫完
		{
			a[k] = b[l];
			l++;
			k--;
		}
}
	
}
//上述算法时间复杂度为m+n空间复杂度为o(1)
int main()
{
	int a[31] = { -2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,19,20,21 };
	int b[10] = { 8,7,6,5,4,3,2,1,-3,-4};
	shengxu(a, 20, b, 10);
	for (int i = 0; i < 30; i++)
		cout << a[i] << " ";
}

高效判断两个数组是否存在相同元素

//采用二路归并产生升序数组,用i从a[m-1]的元素开始向前扫描 j从前向后扫描 k=m+n-1指向最后一个位置
bool shengxu(int a[], int m,int b[], int n)
{
	int i = 0, j = 0;
	while (i < m && j < n)
	{
		if (a[i] == b[j])
			return true;
		else if (a[i] > b[j])
			j++;
		else
			i++;

	}
	return false;
}

深度优先搜索算法

油田问题


//油田问题 一个油田是由m*n个单元组成的矩形,有些里面有石油,一个采油机可以把与该单元油田相连的油田采完,问至少
//需要多少台采油机
//@表示有石油
//采用深度优先搜索算法 设变量many表示采油机 把整个地图搜索完毕 当遇到没有标号的油田时用深度优先搜索把与这块油田相连
//的其他油田全部进行标号
#include 

using namespace std;
int dfs(int i, int j);
int mmap[55][55] = { 0 };
char s[50][50] = { '0' };
int main()
{
	int m, n;
	cin >> m >> n;
	
	for(int i = 0;i < m;i++)
		for (int j = 0; j < n; j++)
		{
			cin >> s[i][j];
		}
	int many = 0;
	for (int i = 0; i < m; i++)
		for (int j = 0; j < n; j++)
		{
			if (mmap[i][j] == 0 && s[i][j] == '@')
				many += dfs(i, j);
		}
	cout << many;
}
int dfs(int i, int j)
{
	mmap[i][j] = 1;//搜索过的地方置为1
	if (mmap[i + 1][j] == 0 && s[i + 1][j] == '@')
		dfs(i + 1, j);
	if (mmap[i][j + 1] == 0 && s[i][j + 1] == '@')
		dfs(i, j + 1);
	if (mmap[i - 1][j] == 0 && s[i - 1][j] == '@')
		dfs(i - 1, j);
	if (mmap[i][j - 1] == 0 && s[i][j - 1] == '@')
		dfs(i, j - 1);//将该点周围上下左右四个点全部搜索并且标记为1
	return 1;//搜到一个符合条件的点时加一

}

螺旋矩阵 子矩阵之和(递归和非递归算法)

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ippBV9Ih-1604131085354)(C:\Users\14172\Pictures\数组.jpg)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lYFDRNjU-1604131085357)(C:\Users\14172\Pictures\数组2.jpg)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-m0Tdomap-1604131085360)(C:\Users\14172\Pictures\子矩阵.jpg)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-m8YyYCcW-1604131085364)(C:\Users\14172\Pictures\子矩阵解答.jpg)]

求一个a矩阵以(i,j)和(m,n)为对角线的子矩阵元素之和

//求一个a矩阵以(i,j)和(m,n)为对角线的子矩阵元素之和
int a[][100];
void sum(int a[][100], int b[][100], int m, int n)
{
    b[0][0] = a[0][0];
    for (int i = 1; i < m; i++)
        b[0][i] = b[0][i - 1] + a[0][i];
    for (int i = 1; i < m; i++)
        b[i][0] = b[i - 1][0] + a[i][0];
        
    for (int i = 1; i < m; i++)
        for (int j = 1; j < n; i++)
            b[i][j] = b[i - 1][j] + b[i][j - 1] - b[i - 1][j - 1] + a[i][j];//引入数组b b(i,j)存储的是以a[0][0] a[i][j]
    //为对角线的矩阵元素之和
}
int ziju(int b[][100], int s, int t, int m, int n)

{
    if(m == 0 && n == 0)
        return b[m][n];
    int sum = b[m][n] - b[m][t - 1] - b[s - 1][n] + b[s - 1][t - 1];
    return sum;
}

递归和非递归创建螺旋矩阵

//创建一个n阶螺旋矩阵并输出
//对于左上角(ix,iy)右下角(ex,ey)起始元素为start的那一圈,通过调用函数1产生 函数2用于创建整个螺旋矩阵
//设f(x,y,start,n)用于创建左上角为(x,y)起始元素为start的n阶螺旋矩阵,是大问题,则f(x+1,y+1,start,n-2)是小问题
//(去掉最外面一大圈后剩下的部分)
//有递归算法和非递归算法
int a[15][15] = { 0 };
void create(int& start,int ix,int iy,int ex,int ey)//最外面的大圈
{
    if (ix == ex)
        a[ix][iy] = start++;//当该圈只有一个元素时
    else
    {
        int curl = iy;
        while (curl != ey)
            a[ix][curl++] = start ++;
        curl = ix;
        while (curl != ex)
            a[curl++][ey] = start++;
        curl = ey;
        while (curl != iy)
            a[ex][curl--] = start++;
        curl = ex;
        while (curl != ix)
            a[curl--][iy] = start++;
    }
    
}
void spira(int x,int y,int n,int start)//递归调用螺旋矩阵
{
    if (n <= 0)//退出递归条件
        return;
    if (n == 1)
    {
        a[x][y] = start;//矩阵大小为1时
        return;
    }
    else
    {
        for (int i = y; i < y+n-1; i++)//上一行
            a[x][i] = start++;
        for (int i = x; i < x+n-1; i++)//右一列
            a[i][x +n-1] = start++;
        for (int i = x +n-1;i > y; i--)//下一行
            a[x + n-1][i] = start++;
        for (int i =x+ n-1; i > x; i--)//左一列
            a[i][y] = start++;
        spira(x+1,y + 1, n-2,start);//递归调用自身
    }

}
void spira2(int n)//非递归调用螺旋矩阵
{
    int start = 1;
  
        int i = 0, j = 0, ex = n - 1, ey = n - 1;
        while (i <= ex)
            create(start, i++, j++, ex--, ey--);// 不断循环调用创建最外圈元素的函数
    
}
void display(int n)
{
    for (int i = 0; i < n; i++)
    { for (int j = 0; j < n; j++)
        
            cout << a[i][j] << " ";
    cout << endl;//输出
        }
}

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a8ZB6NYe-1604131085367)(C:\Users\14172\Pictures\屏幕截图 2020-10-28 210335.png)]

//有两个有序数组ab 元素个数m,n 设计一个高效算法求a和b的差集

//设a-b的元素数组为c
int a[5], b[5];
int c[8] = { 0 };
void chaji(int m,int n,int a[],int b[])
{
    int i = 0, k = 0, j = 0;//k来维护c中元素个数
    while (i < m && j < n)//注意这个while循环很重要不能遗漏否则无法得到正确结果
    {
        if (a[i] < b[j])
        {
            c[k] = a[i];
            i++;
            k++;//只将a中较小的元素放入c中
        }
        else if (a[i] > b[j])//如果b中元素更小则跳过
        {
            j++;
        }
        else//如果元素相等 不能放入C中 下标加一
        {
            i++;
            j++;
        }
    }
        while (i < n)//注意要将如果a没有遍历完则全部放入C中
        {
            c[k] = a[i];
            i++;
            k++;
        }
    
}
int main()
{


    
    int a[5] = { 3,4,9,10,77};
    int b[5] = { 2,3,5,6,4 };
    chaji(5, 5, a, b);
    for (int i = 0; i < 8; i++)
        cout << c[i]<<" ";
}

基于链表的算法设计

  • 通常单链表是带头结点的结构,单链表如果有头结点,通常用头结点的地址即头指针来标识整个单链表,第一个数据结点称为首结点,指向首结点的指针称为首指针,

  • 头结点是在链表的首元结点之前附设的一个结点;数据域内只放空表标志和表长等信息,它不计入表长度。
    首元结点是指链表中存储线性表第一个数据元素a0的结点。
    其中头指针只是指针,它指向头结点或首元结点所对应的地址,在程序中,并没有给它分配固定的内存;而头结点和首元结点却对应着固定的内存。头结点和首元结点的区别在于数据域中是否存放了数据元素,头结点中的数据域为空,或存放表长信息,引入它是为了方便链表的插入和删除操作;而首元结点的数据域中会存储第一个数据元素的值。

  • [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zTAyLxHh-1604131085370)(C:\Users\14172\Pictures==.png)]

  • Head指针为单链表的头指针,单链表L:L既是单链表的名字,也是其头指针。链表中的最后一个结点的指针域定义为空指针(NULL)。那么什么是头指针呢?我们把指向第一个结点的指针称为头指针,那么每次访问链表时都可以从这个头指针依次遍历链表中的每个元素,例如:

  • struct node first;

    struct node *head = &first;这个head指针就是头指针。
    这个头指针的意义在于,在访问链表时,总要知道链表存储在什么位置(从何处开始访问),由于链表的特性(next指针),知道了头指针,那么整个链表的元素都能够被访问,也就是说头指针是必须存在的。示例如下

    示例如下:
    
    
    
    #include   
      
    struct node {  
        int data;  
        struct node *next;  
    };  
      
    int main(void)  
    {  
        struct node *head, first, second;  
      
        head = &first;  
        first.data = 1;  
        first.next = &second;  
          
        second.data = 2;  
        second.next = NULL;  
          
        while (head) {  
            printf("%d\n", head->data);  
            head = head->next;  
        }  
        return 0;  
    }  
    

    需要着重注意的是while那部分(通过头指针遍历完整个链表)。

    单链表有带头结点和不带头结点之分。

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1.单链表的初始化,即建立一个空链表。
[plain] view plain copy


//不带头结点的单链表的初始化  
void LinkedListInit1(LinkedList L)  
{  
  L=NULL;  
}  
//带头结点的单链表的初始化  
void LinkedListInit2(LinkedList L)  
{  
  L=(LNode *)malloc(sizeof(LNode));  
  if(L==NULL)  
  {  
    printf("申请空间失败!");  
    exit(0);  
  }  
  L->next=NULL;  
}  
 


那么什么又是头结点呢?很多时候,会在链表的头部附加一个结点,该结点的数据域可以不存储任何信息,这个结点称为头结点,
头结点的指针域指向第一个结点,例如:

struct node head, first;

head.next = &first;

那么这里的头指针又是谁呢,不再是指向第一个结点的指针,而是指向头结点的指针,例如:

struct node *root = &head;

即root指针才是头指针。示例如下:

  1. #include
  2. struct node {
  3. int data;
  4. struct node *next;
  5. };
  6. int main(void)
  7. {
  8. struct node *root, head, first, second;
  9. root = &head;
  10. root->data = 0;
  11. root->next = &first;
  12. first.data = 1;
  13. first.next = &second;
  14. second.data = 2;
  15. second.next = NULL;
  16. while (root) {
  17. ​ printf("%d\n", root->data);
  18. ​ root = root->next;
  19. }
  20. return 0;
  21. }

1.删除非空链表中值最大的结点

struct linklist
{
	int data;
	linklist* next;
};
void shanchu(linklist* p)
{
	linklist* head = new linklist;
	p = head->next;
linklist* L = head;//p的前驱结点
	int max = p->data;
	while (p != NULL)//查找最大的结点
	{
		p = p->next;
		if (p->data > max)
			max = p->data;
	}
	p = head->next;
	while (p != NULL)
	{
		if (p->data == max)
		{
			L->next = p->next;
			delete p;
			p = L->next;//让p继续指向L结点的后继结点
		}
		else
		{
			L = p;
			p = p->next;//L和p都同时前移
		}
	}
}

2.将两个递增有序单链表合并为一个递减有序单链表

空间复杂度为o(1)的头插法:

struct linknode
{
	int data;
	linknode* next;
};
void guibing(linknode* &L1, linknode* &L2, linknode*& L3)
{
	linknode* p1 = L1->next,*p2 = L2->next,*p3;
	delete L1;//释放L1头结点并置为NULL
	delete L2;
	L1 = NULL;
	L2 = NULL;
	L3 = new linknode;
	L3->next = NULL;
	while (p1 != nullptr && p2 != nullptr)
	{
		if (p1->data > p2->data)
		{
			p3 = p1->next;//临时保存p1结点的后继结点
			p1->next = L3->next;//采用头插法将p1插入到L3中
			L3->next = p1;
			p1 = p3;//p1指向下一个结点
		}
		else
		{
			p3 = p2->next;
			p2->next = L3->next;
			L3->next = p2;
			p2 = p3;
		}
	}
	if (p2 != nullptr)
	{
		p1 = p2;//如果p2没有扫完 让p1指向p2结点
	}
	while (p1 != nullptr)
	{
		p3 = p1->next;//临时保存p1结点的后继结点
		p1->next = L3->next;//采用头插法将p1插入到L3中
		L3->next = p1;
		p1 = p3;//p1指向下一个结点
	}
}

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将长度为n的单链表连接在长度为m的单链表之后,时间复杂度为m.(先通过遍历找到尾结点p 再让p结点的指针域指向长度为n的单链表首结点。)

3.递归算法逆置非空单链表

struct linknode
{
	int data;
	linknode* next;
};
//注意下面这个函数参数是值参数(对应的实参不变)而不是引用参数。如果改为引用是错误的
linknode* nizhi(linknode* first)//first为不带头结点的
{
	linknode* p;
	if (first == nullptr || first->next == nullptr)
		return first;
	p = nizhi(first->next);
    first->next->next = first;//first结点连接到first->next结点的后面 注意二者顺序
	first->next = NULL;//first结点作为逆置后的尾结点
	return p;
}
//引用作为参数
void nizhi1(linknode* &L)//L为带头结点的单链表
{
	L->next = nizhi(L->next);//L->next为不带头结点的单链表 调用第一个函数
}

4.逆置单链表中序号为i到j的结点


注意ij参数可能错误

struct linknode
{
	int data;
	linknode* next;
};
//逆置非空单链表中序号从i到j的结点
//为了防止i与j超过范围要先求出长度 且第二个函数为bool型
int length(linknode* m)
{
	int k = 0;
	linknode* p = m;
	while (p != nullptr)
	{
		p = p->next;
		k++;
	}
	return k;//先求出单链表长度
}
bool nizhiij(linknode* &L,int i,int j)
{
	linknode* r;
	int len = length(L);
	if (i < 0 || i > len || j < 0 || j> len)
		return false;
	else
	{
		int n = 0;
		linknode* p = L,*q;
			
		while (n < i - 1 && p != NULL)
		{
			n++;
			p = p->next;
		}//p为第i-1个结点
		linknode* m = p;
		linknode*r = p->next;
		p1 = r;//用p1保存逆置的第一个结点
		p->next = NULL;//断开第i和第i-1个结点
		while (n < j && r != NULL)
		{
            n++;
			q = r->next;//不断将r结点到第j个结点采用头插法插入到m结点之后
			r->next = m->next;
			m->next = r;
			r = q;
		}
		p1->next = q;//将第j个结点的后继结点接到p1结点之后
		return true;

	}
}

5.对于一个带头结点的单链表以第一个结点为基准 将所有小于其值的结点移动到它前面 将所有大于等于其值的结点移动到它后面

void yidong(linknode* a)
{
	linknode* p = a->next;//p指向首结点
	int data1 = p->data;//cache指向其后继结点 如果cache值小于p值 通过p将cache删除
	linknode* cache = p->next;
	if (a != nullptr || a->next == nullptr)
		return;
	while (cache != nullptr)
	{

		int da2 = cache->data;//da2存放基准值
		if (da2 >= data1)//此时p和cache同步后移
		{
			p = cache;
			cache = p->next;
		}
		else
		{
			p->next = cache->next;//如果cache结点的值小于基准值 删除cache结点 头插法查到表a中
			cache->next = a->next;
			a->next = cache;
			cache = p->next;//cache继续指向p结点的后继结点
		}
	}
}

6.设计一个算法求非空单链表中间位置结点

(1,2,3,4)的中间位置是结点2 (1,2,3,4,5)中间位置是5

//方法:用快慢两个指针 快指针一次移动两个结点 循环结束后slow指向的结点即目标结点
linknode* middle(linknode* L)
{
	if (L == nullptr)
		return NULL;
	if (L->next == nullptr)
		return L;
	linknode* fast = L->next,*slow = L->next;
	while (fast != nullptr && fast->next != nullptr)
	{
		fast = fast->next->next;
		slow = slow->next;
	}
	return slow;

}

尾插法

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-07qYDuBg-1604131085386)(C:\Users\14172\Pictures\21.png)]

注意是r->next = L1->next;(注意这两个链表都有头结点)

7.将一个非空单链表(a1,a2,…an,b1,b2…bn)重新排列为(a1,b1,a2,b2…,an,bn)

//空间复杂度为O(1)
//采用尾插法 建立新表L r作为尾指针 利用上一题求中间结点的函数找到中间结点
void rearrange(linknode* &L)
{
	if (L == NULL)
		return;
	linknode* mid = middle(L);//此题结点个数是偶数
	linknode* r = L;//新链表的尾结点
	linknode* p = r->next;//p指向结点a1
	linknode* q = mid->next;//q指向结点b1
	while (p != nullptr && q != nullptr)
	{
	
		r->next = p;//p结点链接到新链表的表尾
		r = p;
		r->next = q;
		r = q;
		p = p->next;
		q = q->next;

	}
	r->next = NULL;//尾结点的指针域置空(尽管这里不需要,但这是一个好习惯)

}

8.设计一个算法判断一个非空单链表是否为回文

//非递归算法 找到中间结点 后半部分构成带头结点的单链表p 将p逆置 然后依次按照结点顺序判断数据是否相等

bool ispal(linknode* L)
{
	if (L->next == nullptr || L->next->next == nullptr)
		return true;
	linknode *q,*q2,* p = new linknode;
	linknode* mid = middle(L);//中间结点
	p->next = mid->next;//将后半部分结点构成带头结点的单链表
	
	reverse(p);//逆置带头结点的单链表
	mid->next = p->next;//重新连接
	q = p->next;
	q2 = L->next;
	while (q != nullptr && q2 != mid->next)
	{
		if (q->data !=q2->data)
			return false;
		q = q->next;
		q2 = q2->next;
	}
	return true;
}

9.判断序列B是否是A序列的子序列

//先在A中找到与B结点值相等的结点pa,pb指向B的首结点然后比较值是否相等 相等则同步后移
bool subseq(linknode* A, linknode* B)
{
	linknode* pa = A->next;
	
	while (pa != nullptr)
	{
		linknode* pb = B->next;//每次循环开始pb都是指向B的首结点
		while(pa->next != nullptr && pa->data != pb->data)//只用来求出与B第一个结点相等的A中结点pa 
			
		{
			pa = pa->next;
			
		}
		linknode* q = pa;//用q来保存pa  ,以便pa进行下一轮循环(如果进入下一轮循环仍要匹配A中与B第一个结点相等的其他结点)
		while (q != nullptr && pb != nullptr && q->data == pb->data)
		{
			q = q->next;//如果值相等同步移动
			pb = pb->next;
	}
			if (pb == nullptr)
				return true;
			else if(pa->next != nullptr)//如果A序列没有遍历完 ,则从下一个结点开始重复进行
			{
				pa = pa->next;
			}
		
	}
	return false;
}

不同颜色排列(数量未知) 【有无头结点的写法】

L有头结点 L1,L2无

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GqV607iS-1604131085390)(C:\Users\14172\Pictures\untitled.png)]

= nullptr)
return true;
linknode q,q2, p = new linknode;
linknode
mid = middle(L);//中间结点
p->next = mid->next;//将后半部分结点构成带头结点的单链表

reverse(p);//逆置带头结点的单链表
mid->next = p->next;//重新连接
q = p->next;
q2 = L->next;
while (q != nullptr && q2 != mid->next)
{
	if (q->data !=q2->data)
		return false;
	q = q->next;
	q2 = q2->next;
}
return true;

}


## 9.判断序列B是否是A序列的子序列

```c++
//先在A中找到与B结点值相等的结点pa,pb指向B的首结点然后比较值是否相等 相等则同步后移
bool subseq(linknode* A, linknode* B)
{
	linknode* pa = A->next;
	
	while (pa != nullptr)
	{
		linknode* pb = B->next;//每次循环开始pb都是指向B的首结点
		while(pa->next != nullptr && pa->data != pb->data)//只用来求出与B第一个结点相等的A中结点pa 
			
		{
			pa = pa->next;
			
		}
		linknode* q = pa;//用q来保存pa  ,以便pa进行下一轮循环(如果进入下一轮循环仍要匹配A中与B第一个结点相等的其他结点)
		while (q != nullptr && pb != nullptr && q->data == pb->data)
		{
			q = q->next;//如果值相等同步移动
			pb = pb->next;
	}
			if (pb == nullptr)
				return true;
			else if(pa->next != nullptr)//如果A序列没有遍历完 ,则从下一个结点开始重复进行
			{
				pa = pa->next;
			}
		
	}
	return false;
}

不同颜色排列(数量未知) 【有无头结点的写法】

L有头结点 L1,L2无

[外链图片转存中…(img-GqV607iS-1604131085390)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zNQL42cZ-1604131085393)(C:\Users\14172\Pictures\00.png)]

二叉树

求以二叉链存储的二叉树两个结点的最大距离

三种情况:
算法类问题_第1张图片
代码实现:

#define max(a,b) ( (a) > (b) ? (a) : (b)) //求a b中最大值的宏 

using namespace std;
typedef struct node {
	char data;
	struct node* lchild;
	struct node* rchild;//指向右孩子结点
}btnode;
//求非空二叉树最大距离,即二叉树中相距最远的结点之间的距离
// 注意最大距离并非一定经过根结点
//以b为根结点的二叉树最大距离只有三种情况:b左/右子树中到根结点的最大距离,b的左子树结点中到根结点的最大距离+b的右子树结点中到根结点的最大距离
int maxdistance(btnode* b, int &maxleft, int &maxright )
{
	if(b == NULL)
	{
		maxleft = 0;
		maxright = 0;
		return 0;//二叉树为空 
	}
	int maxll, maxlr, maxRL, maxRR;
	int maxdisleft, maxdisright;//分别表示左右子树中的最大距离 
	if(b -> lchild == NULL)
	{
		maxdisleft = 0;
		maxleft = 0;
	}
	else
	{
		//左子树非空
		maxdisleft = maxdistance( b -> lchild, maxll, maxlr );
		maxleft = max( maxll, maxlr ) + 1; //左子树结点中到根结点的最大距离 注意从根节点到左子树结点之间还有距离1要加上 
	}
	if(b -> rchild != NULL)
	{
		maxdisright = 0;
		maxright = 0;
	}
	else
	{
		maxdisright = maxdistance(b -> rchild,maxRL,maxRR);
		maxright = max(maxRL, maxRR) + 1;
	}
	return max(max(maxdisright, maxdisleft), maxright + maxleft);
	
}

从根结点到叶结点所有结点值之和为sum的路径

//每个结点储存一个整数,求从根结点到叶结点路径上所有结点之和等于sum的路径 
void disppath(vector<int> path)
{
	vector<int>:: iterator ite;
	for( ite = path.begin(); ite != path.end(); ite++)
	{
		cout<<*ite<<" ";
	}
}
void allpathsum(btnode *b, int sum, vector<int> path)
{
	if(b == NULL) return;
	path.push_back(b->data);
	if(b -> lchild == NULL && b -> rchild == NULL)
	{
		if(b -> data == sum)
		disppath(path);
	}
	//如果左子树右子树并非都空
	allpathsum(b->lchild,sum - b->data, path);//左右子树中查找 
	allpathsum(b->rchild, sum- b->data, path) ;
	
	
}

对于一个给定的的结点值x,输出所有从x到根结点的逆路径

//每个结点储存一个整数,对于一个给定的的结点值x,输出所有从x到根结点的逆路径 
//逆路径用栈保存
void display(stack<int>path)//输出一条逆路径 
{
	while(!path.empty())
	{
		cout<<path.top()<<" ";
		path.pop();
	}
 } 
 void allpath(btnode *b, int x,stack<int>path)
 {
 	if(b == NULL) return;
 	path.push(b->data);//注意要先将b的值推入栈中再进行判断 因为值为x的结点也要输出 
 	if(b->data == x)//当找到一个为x的结点,逆向输出 
 	display(path);
 	allpath(b->lchild,x,path);
 	allpath(b->rchild,x,path);//在左右子树中查找 
 }

求二叉树最大路径和(即路径上所有结点之和的最大值)

如图,蓝色的一条路径为最大值:
算法类问题_第2张图片

//给定二叉树求其中最大的路径和(即该路径上所有结点值之和)可以以任意结点作为起点和终点
//用ans表示二叉树b中最大路径和,考虑以任何一个结点b为根的子树,求出其左子树的最大路径和l,右子树最大路径和r,1 若b为空,对应最大路径和为0
//若l<0 舍弃左子树路径和 若r<0舍弃右子树路径和 若r<0&&l<0舍弃左右子树路径和 
//ans = max(ans,max(0,l)+max(0,r)+b->data) 以b为根的子树的最大路径和为max(0,max(l,r))+b->data

#define max(a,b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
#define inf 32767
int maxpathnum(btnode *b,int &ans)
{
	if(b == NULL) return 0;
	int l = maxpathnum(b->lchild, ans);
	int r = maxpathnum(b->rchild, ans);
	ans = max(ans, max(0,l) + max(0, r) + b->data);
	return max(max(l, r) ,0) + b->data;//该返回值用于递归调用 求解左右子树最大路径和 

}

int solve(btnode* b)
{
	int ans = -inf;//初始为负无穷
	maxpathnum(b, ans);
	return ans; 
}
	btnode *pa, *pb, *pc, *pd, *pe, *pg, *pf, *ph;
		btnode* creat()
		{
			pa = new btnode;pa->data = 2;
			pb = new btnode;pb->data = 3;
			pc = new btnode;pc->data = 1;
			pd = new btnode;pd->data = -1;
			pe = new btnode;pe->data = 4;
			pg = new btnode;pg->data = -6;
			pf = new btnode;pf->data = 6;
			ph = new btnode;ph->data = 20;
			pa->lchild = pb; pa->rchild = pc;
			pb->lchild = pd; pb->rchild = pe;
			pc->lchild = pg; pc->rchild = pf;
			pd->lchild = NULL; pd->rchild = NULL;
			pe->lchild = NULL; pe->rchild = NULL;
			pf->lchild = NULL; pf->rchild = NULL;
			pg->lchild = NULL; pg->rchild = ph;
			ph->lchild = NULL;ph->rchild = NULL;//这句话一定要写 经过调试如果这句话没有则无输出 所以一定要设置ph左右子树为空 
			return pa;			
		}
	void clear()
		{
			//销毁二叉树
			delete pa;
			delete pb;
			delete pc;
		 		delete pe;
	 		delete pd;
			 			 			delete pf;
			 				delete pg;
		}
int main()
{
	
btnode*m = creat();
cout << solve(m);
	clear();
	
	
	
	
 } 

路径和为某一个值的所有路径 这里的路径是从根结点出发

//给定二叉树 二叉树中寻找路径和为某一个值的所有路径 路径从根结点出发 temsum存放临时和(初始为0) 
vector<btnode *>path;
void display(vector<btnode *> path)
{
	for(int i = 0;i < path.size(); i++)
	cout<<path[i]->data<<" ";
	cout << endl;
}
void findpath(btnode *b, int sum, int temsum, vector<btnode *>path)
{
	if(b == NULL) return;
	path.push_back( b );
	if(temsum + b->data == sum) display(path);
	findpath(b->lchild,sum , temsum + b->data,path);
	findpath(b->rchild,sum, temsum + b->data, path);
	
}
	btnode *pa, *pb, *pc, *pd, *pe, *pg, *pf, *ph;
		btnode* creat()
		{
			pa = new btnode;pa->data = 2;
			pb = new btnode;pb->data = 3;
			pc = new btnode;pc->data = 1;
			pd = new btnode;pd->data = -1;
			pe = new btnode;pe->data = 4;
			pg = new btnode;pg->data = -6;
			pf = new btnode;pf->data = 6;
			ph = new btnode;ph->data = 20;
			pa->lchild = pb; pa->rchild = pc;
			pb->lchild = pd; pb->rchild = pe;
			pc->lchild = pg; pc->rchild = pf;
			pd->lchild = NULL; pd->rchild = NULL;
			pe->lchild = NULL; pe->rchild = NULL;
			pf->lchild = NULL; pf->rchild = NULL;
			pg->lchild = NULL; pg->rchild = ph;
			ph->lchild = NULL;ph->rchild = NULL;//这句话一定要写 经过调试如果这句话没有则无输出 所以一定要设置ph左右子树为空 
			return pa;			
		}
	void clear()
		{
			//销毁二叉树
			delete pa;
			delete pb;
			delete pc;
		 		delete pe;
	 		delete pd;
			 			 			delete pf;
			 				delete pg;
		}
int main()
{
	
btnode*m = creat();
int tmp = 0;
findpath(m, 9, tmp, path);
 } 

3.21在每个结点中增加一个next指针,用于指向同一层的右兄弟或者堂兄弟, 设计算法实现

算法类问题_第3张图片

//先序和层次遍历两种方法
#include
using namespace std;
#define maxn 100
typedef struct node {
	char data;
	struct node* lchild;
	struct node* rchild;
	node* next;
}btnode;
//假设一颗二叉树 在每个结点中增加一个next指针,用于指向同一层的右兄弟或者堂兄弟,如图所示,设计一个算法实现这种 转化
void trans(btnode* b, btnode* sibling)
{
	//先序遍历,用sibling指向当前结点b的兄弟 若b不空,修改其next指针指向sibling
	if (b == nullptr) return;
	else
		b->next = sibling;//如果b不空,修改b的next 
	trans(b->lchild, b->rchild);//递归处理左子树,b左子树的兄弟为b右子树
	if (sibling != nullptr)
	{
		trans(b->rchild, sibling);//当前结点b的兄弟不为空时 右孩子的next改为兄弟的左孩子
	}
	else
		trans(b->rchild, nullptr);//如果当前结点b的兄弟为空,右孩子的next为空
}
//层次遍历方式,按照h = 1,2,3...处理,将每一层的k个结点放到lnode数组中,当一层遍历完毕后,将lnode数组中的结点用next指针链接
typedef struct
{
	int lno;//结点的层次
	btnode* p;//结点指针
}qytype;//队列元素类型
void process(btnode* lnode[], int k)
{
	for (int i = 0; i < k - 1; i++)
		lnode[i]->next = lnode[i + 1];
	lnode[k - 1]->next = NULL;
}
void trans2(btnode* b)
{
	btnode* lnode[maxn];//用于存放一层的所有结点 其中下标表示的是层 lnode[i]是第i层的结点个数
	queuequ;
	btnode* tem;
	int k=0;//k记录lnode中结点个数
	if (b == nullptr) return;
		qytype m;
		m.p = b;
		m.lno = 1;
		qu.push(m);
		int h = 1;//从第一层开始
	while (!qu.empty())
	{
		qytype tt = qu.front();
		qu.pop();
		tem = tt.p;
		if (tt.lno == h)
		{
			lnode[k] = tem;//如果该结点是第h层,则将该结点存入lnode中
			k++;//结点个数加一

		}
		else
		{
			//如果该结点不属于第h层 则输出上一层的所有结点
			process(lnode, k);
			k = 0; h++;//结点个数清空 层数加一
			lnode[k] = tem;//该层第一个结点是tem
			k++;//结点个数加一
		}
		if (tt.p->lchild != nullptr)//p结点有左孩子 将其进队
		{
			tem = tt.p->lchild;
			tt.lno = tt.lno + 1;
			qu.push(tt);
		}
		if (tt.p->rchild != nullptr)//有右孩子 进队
		{
			tem = tt.p->rchild;
			tt.lno = tt.lno + 1;
			qu.push(tt);
		}
	}
	process(lnode, k);;//处理最后一层的所有结点的next指针 注意实在while循环的外面

}

3.22给定一个二叉树及其两其中的两个node求公共父节点到两节点距离之和最小

//给定一个二叉树及其两其中的两个node(地址均非空) 给出这两个node的一个公共父节点,使得这个父节点
//与两个结点的路径之和最小
 struct treenode
{
	 treenode* left;//指向左右子树
	 treenode* right;
	 treenode* father;//指向父节点
};//二叉树采用三叉链存储结构,根结点的father为NULL,求两个非空结点first second的层次,比较两个层次大小
 //通过Father指针将它们的指针移到相同层次,然后查找公共祖先结点
#define max(x,y) ((x) > (y)?(x):(y))
 int level(treenode* p)
 {
	 int l = 1;
	 if (p->father != nullptr)
	 {
		 p = p->father;
		 l++;
	 }
	 return l;
 }
 treenode* lowestcommom(treenode* first, treenode* second)
 {
	 int i;
	 if (first == nullptr || second == nullptr) return nullptr;
	 int l1 = level(first);
	 int l2 = level(second);
	 if (l1 < l2)
	 {
		 for (int i = l1; i < l2; i++)
			second = second->father;//如果Second层次更大 则second在first下面部分
	 }
	 else if (l1 > l2)
	 {
		 for (int i = 0; i < l1 - l2; i++)
			 first = first->father;
	 }
	 while (first != second)
	 {
		 first = first->father;
		 second = second->father;
	 }
	 return first;
 }

3.23树中每一个结点放一个整数 函数返回这棵二叉树中相差最大的两个结点间差的绝对值

//编写函数 树中每一个结点放一个整数 函数返回这棵二叉树中相差最大的两个结点间差的绝对值
 //通过一次先序遍历求出最大结点指max和最小结点指min 返回abs(max - min)
 void maxmin(btnode* p, int& max, int& min)
 {
	 //求最大最小值的函数
	 if (p == nullptr) return;
	 if (p->data > max)
		 max = p->data;
	 if (p->data < min)
		 min = p->data;
	 maxmin(p->lchild, max, min);
	 maxmin(p->rchild, max, min);//递归处理左右子树
 }
 int fun(btnode* b)
 {
	 if (b == nullptr) return 0;
	 int max, min;
	 max = min = b->data;//初始化最大最小值
	 maxmin(b, max, min);
	 return abs(max - min);
 }

3.24 设计算法用递归实现输出二叉树的层次遍历

//以二叉链存储的二叉树 设计算法用递归实现输出二叉树的层次遍历
//采用一个全局两层向量result存放先序遍历结果 只是按结点b的层次h将其存放在result[h-1]向量元素中,然后
//一层一层输出result即构成层次遍历序列

vector>result;
void travel(btnode* b, int h)
{
	if (b == NULL) return;
	if (h > result.size())
	{
		result.push_back(vector());
	}
	result[h - 1].push_back(b->data);
	travel(b->lchild, h + 1);
	travel(b->rchild, h + 1);
 
}
void levelorder(btnode* b)
{
	travel(b, 1);
	for (int i = 0; i < result.size(); i++)
		for (int j = 0; j < result[i].size(); j++)
			cout << result[i][j]<<" ";//输出结果

}

3.25//设计算法释放二叉树

//设计算法释放二叉树
//只能用后序遍历,不能前序或者中序,因为只有将子树空间释放后才能释放根结点的空间,否则会丢失子树
void deletetree(btnode* b)
{
	if (b != nullptr)
	{
		deletetree(b->lchild);
		deletetree(b->rchild);
		delete b;
	}
}

枚举

你的朋友提议玩一个游戏:将写有数字的"个纸片放入口袋中,你可以从口袋中抽取4次纸 片,每次记下纸片上的数字后都将其放回口袋中。如果这4个数字的和是机,就是你赢,否 则就是你的朋友赢。你挑战了好几回,结果一次也没贏过,于是怒而撕破口袋,取出所有纸 片,检查自己是否真的有赢的可能性。请你编写一个程序,判断当纸片上所写的数字是k2, —,kn时,是否存在抽取4次和为m的方案。如果存在,输yes;否则,输出no
n = 3
m = 10
k = (1, 3, 5)
输出
Yes (例如4次抽取的结果是1、1、3、5,和就是10 )

int main()
{
	int i, j;
	int n, m, k[50];
	cin >> n >> m;
	bool nn = false;
	for (i = 0; i < n; i++)
		cin >> k[i];
	for (int a = 0; a < n; a++)
		for (int b = 0; b < n; b++)
			for (int c = 0; c < n; c++)
				for (int d = 0; d < n; d++)
					if ((k[a] + k[b] + k[c] + k[d]) == m)
						nn = true;
	if (!nn)
		cout << "no\n";
	else
		cout << "yes\n";


}

(挑战程序设计竞赛)

请计算所有蚂蚁落下竿子所需 的最短时间和最长时间。

当蚂蚁爬到竿子的端点时就会掉落。 由于竿子太细,两只蚂蚁相遇时,它们不能交错通过,只能各自反向爬回去。对于每只蚂蚁, 我们知道它距离竿子左端的距离的,但不知道它当前的朝向。
输入
L = 10
n = 3
x = {2, 6, 7)
输出
min = 4 (左、右、右)
max = 8 (右、右、右)
首先对于最短时间,看起来所有蚂蚁都朝向较 近的端点走会比较好。事实上,这种情况下不会发生两只蚂蚁相遇的情况,而且也不可能在比此 更短的时间内走到竿子的端点。事实上,可以知道两只蚂蚁相遇后,当它们保持原样交错而过继续前进也不会有任何问题。这样不论最长时间还是最短时间,都只要对每只蚂蚁检查一次就好了,

void solve() {
//计算最短时间
int minT = 0for (int i = 0; i < n; i++) {
minT = max(minT, min(x[i], L - x[i])); )
//计算最长时间
int maxT = 0for (int i = 0; i < n; i++) {
maxT = max(maxT, max(x[i], L - x[i])); }

你可能感兴趣的:(算法,数据结构)