图解算法

干货：图解算法——动态规划系列

小浩：宜信科技中心攻城狮一枚，热爱算法，热爱学习，不拘泥于枯燥编程代码，更喜欢用轻松方式把问题简单阐述，希望喜欢的小伙伴可以多多关注！动态规划系列一：爬楼梯1.1概念讲解讲解动态规划的资料很多，官方的定义是指把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解。概念中的各阶段之间的关系，其实指的就是状态转移方程。很多人觉得DP难（下文统称动态规划为DP），根本原因是因为DP区别于一些
宜信技术·2020-02-13 14:00

干货：图解算法——动态规划系列

小浩：宜信科技中心攻城狮一枚，热爱算法，热爱学习，不拘泥于枯燥编程代码，更喜欢用轻松方式把问题简单阐述，希望喜欢的小伙伴可以多多关注！动态规划系列一：爬楼梯1.1概念讲解讲解动态规划的资料很多，官方的定义是指把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解。概念中的各阶段之间的关系，其实指的就是状态转移方程。很多人觉得DP难（下文统称动态规划为DP），根本原因是因为DP区别于一些
宜信技术·2020-02-13 13:17

利用动态规划（DP）进行全局比对（一）

1、Dynamicprogramming——从背包问题说起关于理解动态规划的例子网上有很多，此处以《图解算法》中的一个背包问题来入门动态规划。
井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-11 04:15

【从0到1学算法】二分查找法

在这里，我会和大家一起重学算法，阅读《图解算法》入门算法经典书籍，然后根据个人知识进行整理与补充而编写的文章。今天讲的二分查找法，如果你对这个算法很熟请忽略或者复习一下
KENDOEVERTHING·2020-02-05 17:00

<图解算法>读后笔记

1.二分查找defbinary_search(li,num):""":paramli:有序列表:paramnum:指定数字:return:"""low=0high=len(li)-1whilelownum:high=mid-1else:low=mid+1returnNone2.选择排序li=[1,5,7,3,2,9]defselection_sort(li):result=[]foriinrang
manbug·2020-02-02 20:16

汇总：数据结构、算法、算法策略

本人学生一枚，更多的是平时学习的记录，内容诸多错误，请多指教，之后不断完善学习自《算法导论》《图解算法》数据结构数据结构是存在某种特定关系的数据元素的集合我们研究逻辑结构【集合，线，树，图】，独立于计算机存储结构
yilyil·2020-01-23 11:37

算法的学习

2.算法要先对各种算法的思考方式熟悉，比如可以看《图解算法》和极客时间的一个王争的专栏，这只是扫盲和对算法有个基本认知。3.
hushui502·2020-01-03 21:00

常见的链表翻转，字节跳动加了个条件，面试者高呼「我太难了」| 图解算法

image本文首发自公众号「承香墨影（ID：cxmyDev）」，欢迎关注。一.序我又来讲链表题了，这道题据说是来自字节跳动的面试题。为什么说是「据说」呢？因为我也是看来的，觉得题目还是挺有意思，但是原作者给出的方案，我想了想觉得还有优化空间，就单独拿出来讲讲。就像本文的题目说的，这是一道关于链表翻转的题。链表的翻转，之前的文章也讲了很多，例如：链表翻转、链表两两翻转、K个一组翻转链表。这些其实都是
承香墨影·2020-01-03 06:58

图解算法：单链表两两反转 | 眼睛会了手就会系列

一.序链表作为一种基本的数据结构，本身理解起来，很简单。它通过指针或者叫引用，将一组零散的内存空间（结点），串联起来组成一个数据存储结构。链表根据其指针的指向和丰富程度，可以分为单链表、双向链表、循环链表、双向循环链表。其差别就是，是否在单链表的基础上为结点，增加更丰富的指针，让其实现更丰富的功能。链表虽然很好理解，但是链表的代码，写起来却并不是那么容易，尤其上一些对单链表的操作，例如链表反转、链
承香墨影·2019-12-06 12:29

图解算法：单链表两两反转 | 眼睛会了手就会系列

一.序链表作为一种基本的数据结构，本身理解起来，很简单。它通过指针或者叫引用，将一组零散的内存空间（结点），串联起来组成一个数据存储结构。链表根据其指针的指向和丰富程度，可以分为单链表、双向链表、循环链表、双向循环链表。其差别就是，是否在单链表的基础上为结点，增加更丰富的指针，让其实现更丰富的功能。链表虽然很好理解，但是链表的代码，写起来却并不是那么容易，尤其上一些对单链表的操作，例如链表反转、链
plokmju88·2019-11-09 13:58

常见的链表翻转，字节跳动加了个条件，面试者高呼「我太难了」| 图解算法

本文首发自公众号「承香墨影（ID：cxmyDev）」，欢迎关注。一.序我又来讲链表题了，这道题据说是来自字节跳动的面试题。为什么说是「据说」呢？因为我也是看来的，觉得题目还是挺有意思，但是原作者给出的方案，我想了想觉得还有优化空间，就单独拿出来讲讲。就像本文的题目说的，这是一道关于链表翻转的题。链表的翻转，之前的文章也讲了很多，例如：链表翻转、链表两两翻转、K个一组翻转链表。这些其实都是leetc
plokmju88·2019-11-06 22:25

图解算法题「盛最多水的容器」！

今天分享的题目来源于LeetCode第11号问题：盛最多水的容器。这是一道可以使用双指针的技巧来解题的经典题目。题目描述给定n个非负整数a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点(i,ai)。画n条垂直线，使得垂直线i的两个端点分别为(i,ai)和(i,0)。找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。注意：你不能倾斜容器，n至少是2。图中垂直线代表输入数组[1,8,6
程序员小吴·2019-09-27 12:23

我的第一本算法书（图解算法）——什么是哈希表

总结说明：在哈希表中，我们可以利用哈希函数快速访问到数组中的目标数据。如果发生哈希冲突，就使用链表进行存储。这样一来，不管数据量为多少，我们都能够灵活应对。如果数组的空间太小，使用哈希表的时候就容易发生冲突，线性查找的使用频率也会更高；反过来，如果数组的空间太大，就会出现很多空箱子，造成内存的浪费。因此，给数组设定合适的空间非常重要。补充在存储数据的过程中，如果发生冲突，可以利用链表在已有数据的后
cliukai·2019-08-25 16:16

如何轻松入门算法，美国算法工程师亲自帮你解答！

2）图解算法，生动形象书中包含400多个示意图，生动介绍算法执行过程。3）用常见算法，解决实际问题这本书就是通过一个个实际的生活案例，带你走进数据结构与算法的大门。
痴痴痴痴痴痴痴·2019-08-01 15:25

图解算法面试题之打印1到最大的N位数

本文参考书籍《剑指offer》作者何海涛在面试中经常遇到大数相加问题，所以需要自己需要好好练习下这类型的题目。01题目输入数字n，按顺序打印出从1到最大的n位十进制数。示例:比如输入3，则打印1，2，3一直到最大的3位数即99902解法1这道题第一反应是，求出输入数字n对应的十进制数，如4，则计算出10000，然后for循环输出1到10000。所以形成了解法1，但是如果n过大就会有溢出的情况03解
圆圆的汤汤圆圆·2019-05-31 18:58

图解算法系列(十五)：希尔排序法

我们知道当原始记录的键值大部分已经排好顺序的情况下，插入排序法会非常有效率，因为它不需要执行太多的数据搬移操作。“希尔排序法”是D.L.Shell在1959年7月所发明的一种排序法，可以减少插入排序法中数据搬移的次数，以加速排序的进行。排序的原则是将数据区块分成特定间隔的几个小区块，以插入排序法排完区块内的数据后再渐渐减少间隔的距离。下面我们用63,92，27，36,45,71,58,7数列从大到
Ken Coding·2019-04-29 11:57

DISC变形记｜致我的昌其兄弟

F82第二组-周昌其一、帅气的HR-OD【全名】周昌其（777）【坐标】上海【工作】华住集团-HR-OD【爱好】看书（正在看图解算法……）【标签】“不务正业”的HR，正在恶补英语【可以提供的资源】1、一起探讨如何推动绩效
高汤养人·2019-04-24 21:17

图解算法系列(九): 二叉树

一般树形结构在计算机内存中的存储方式是以链表为主.对于n叉树来说,因为每一个节点的度数都不相同,所以我们必须为每个节点都预留存放n个链接字段的最大存储空间,因而每个节点的数据结构如下:请大家注意,这种n叉树十分浪费链接存储空间,假设此n叉树有m个节点,那么此树共有n*m个链接字段,另外,因为除了树根外,每个非空链接都指向一个节点,所以得知空链接个数为n*m-(m-1)=m*(n-1)+1,而n叉树
Ken Coding·2019-04-22 20:31

《图解算法》学习笔记之递归

目录 1递归从盒子中找钥匙开始StackOverflow：RecursionorIteration?2 基线条件和递归条件3 栈4小结5试例代码PythonCC#JavaJSMatlab1递归从盒子中找钥匙开始假设你在祖母的阁楼中翻箱倒柜，发现了一个上锁的神秘手提箱。StackOverflow上说的一句话：“如果使用循环，程序的性能可能更高；如果使用递归，程序可能更容易理解。如何选择要看什么对你来
moonlight天人合一·2019-03-10 21:14

《图解算法》学习之算法复杂度、运行时间

目录大O表示法大O表示法指出了最糟情况下的运行时间一些常见的大O运行时间主要启示小结大O表示法大O表示法是一种特殊的表示法，指出了算法的速度有多快。例如，假设列表包含n个元素。简单查找需要检查每个元素，因此需要执行n次操作。使用大O表示法，这个运行时间为O(n)。单位秒呢？没有——大O表示法指的并非以秒为单位的速度。大O表示法让你能够比较操作数，它指出了算法运行时间的增速。大O表示法指出了最糟情况
moonlight天人合一·2019-02-24 20:51

图解算法(习题一)：老王的杂货店

题目：老王开杂货铺想送N块冬瓜糖砖给客户，每块冬瓜糖砖长宽高都是10厘米，老王希望将这N块冬瓜糖砖包装成一大包（x*y*z的长方体），以便运送。但为了响应环保，希望使用的包装纸越少越好。编写一个程序，输入N，输出最少的包装纸面积。输入：9输出：3000我的想法:我的想法是以底层个数来分类讨论,分别观察各类情况:请看表格:糖块个数底层数面数底层数面数底层数面数底层数面数124326321644084
Coinker·2019-01-13 19:41

《图解算法》阅读17—接下来如何做：10种算法的简单介绍

这一章作者简单地介绍了10种算法的主要思想和用处，简单地看一下，理解一下。树反向索引傅里叶变化MapReduce布隆过滤器SHA算法局部敏感的散列算法Diffie-Hellman密钥交换线性规划
天天灿烂·2018-12-19 23:05

《图解算法》阅读16—K最邻近算法

学习使用K最邻近算法创建分类系统学习特征抽取学习回归学习K最邻近算法的应用案例和局限性创建推荐系统如果我们建立一个电影推荐系统，可以将用户放在多维坐标系中，我们认为用户在坐标系中的位置取决于其喜好，因此喜好相似的用户距离较近。如果我们想向一个用户推荐电影，只要推荐与他喜好相近的用户喜欢的电影即可。那么如何确定两位用户的相似程度呢？特征抽取我们首先抽取用户的特征，然后计算两个用户在坐标系中的距离即可
天天灿烂·2018-12-19 22:15

《图解算法》阅读15—动态规划

学习动态规划，他将问题分成小问题，并先着手解决这些小问题；学会设计问题的动态规划解决方案。背包问题回顾前面一小节的背包问题，假设一个小偷，背着一个可以装4磅东西的背包，如何盗窃使得商品的价值最高？简单算法尝试商品组合的全排列，找出价值最高的组合。这也是本人一直以来的思维方式，简单粗暴。恰好，上周的实习生面试，给自己敲响了警钟，这种完全不考虑运行时间和内存溢出的算法，在面试的过程中会被锤的很惨的。这
天天灿烂·2018-12-18 18:07

《图解算法》阅读14—贪婪算法

学会处理不可能完成的任务（NP完全问题）学习识别NP完全问题学习近似算法，使用它们可快速找到NP完全的近似解学习贪婪算法——一种非常简单的问题解决策略教室调度问题排课的算法如下所示。选出结束最早的课，它就是要在这间教室上的第一堂课接下来，选择第一堂课结束后才开始的课。同样，选择结束最早的课是在这间教室上的第二堂课，重复就能这一步骤，直至教室排满课程。这就是贪婪算法，每步都采取最优的做法，贪婪算法的
天天灿烂·2018-12-18 11:24

《图解算法》阅读10—散列函数

散列函数散列函数将输入映射到数字，散列函数必须满足一些要求。散列函数得到的结果必须是一致的。散列函数将不同的输入映射到不同的数字。散列函数准确地指出了输入变量对应的变量的存储位置，对于查找算法来说，并不需要查找。散列函数与索引的关系如下：散列函数总是将同样的输入映射到相同的索引。散列函数将不同的输入映射到不同的索引。散列函数知道数组有多大。散列表是一种包含额外逻辑的数据结构，使用散列函数和数组创建
天天灿烂·2018-12-04 23:59

《图解算法》阅读06—如何理解递归算法

递归如果使用了循环，程序的性能可能更高；如果使用递归，程序可能更容易理解。个人认为很多时候许多递归算法是简洁的，同时也是难以理解，更难以真正自己想出来的。不知道是因为自己看得少，对递归算法不够理解，还是因为递归算法真的很难。希望自己在阅读并实现这一章节的算法后能够得出一个答案。本书提出的一个在类似俄罗斯套娃的盒子中寻找钥匙的问题，并分别使用简单的循环和递归算法进行解决。当使用循环算法解决时，我们的
天天灿烂·2018-12-02 00:00

《图解算法》阅读02—二分法

二分查找二分查找应该是比较基础的算法了，但是自己太渣了，一切要从头开始复习。查找问题都可以使用二分查找的算法来解决。二分查找的输入是一个有序的元素列表，如果查找的元素在列表中，二分法返回其位置，否在返回空值。更佳的查找方法我们直接利用简单查找法对列表进行查询是低效的。举个书中提到的例子，我们经常的聚会中玩的猜数字游戏。目标数字在1-100之间，我们简单地从1一直按照顺序往后猜是低效的，如果把猜中时
天天灿烂·2018-11-30 22:31

js实现广度优先搜索和深度优先搜索

最近在学习算法，看了图解算法，但是感觉写的太简单，理论比较多，代码实现比较和例子比较少，看完后，又接着看了《啊哈！算法》，这个感觉例子比较多，也比较适合我这种算法入门的读者。
ChenyiMX·2018-11-13 10:09

图解算法学习笔记（九）：动态规划

目录（1）背包问题（2）最长公共子串（3）小结本章内容：学习动态规划，它将问题分成小问题，并先着手解决这些小问题。学习如何设计问题的动态规划解决方案。（1）背包问题我们再看第八章的背包问题，假设你是个小偷，为了让盗窃的商品价值最高，你该选择哪些商品？最简单的算法如下：尝试各种可能的商品组合，并找出价值最高的组合。这样可行，但速度非常慢！每增加一件商品，需要计算得集合数都将翻倍！那么如何找到最优解呢
10点43·2018-11-05 16:05

图解算法学习笔记（八）：贪婪算法

目录（1）背包问题（2）集合覆盖问题（3）NP完全问题（4）小结本章内容：学习如何处理没有快速算法的问题（NP完全问题）。学习近似算法，使用它们找到NP问题的近似解。学习贪婪策略。（1）背包问题假设你是个贪婪的小偷，背着可装35磅重东西的背包，在商场伺机盗窃各种可装入背包的商品。你力图往背包中装入价值最高的商品，你会使用哪种算法呢？你可使用贪婪策略：先盗窃可装入背包的最贵商品，再盗窃还可装入背包的
10点43·2018-11-04 17:31

图解算法学习笔记（七）：狄克斯特拉算法

目录1）使用狄克斯特拉算法2）术语3）实现4）小结本章内容;介绍加权图，提高或降低某些边的权重；介绍狄克斯特拉算法，找出加权图中前往X的最短路径；介绍图中的环，它导致狄克斯特拉算法不管用；在上一篇博客中，我们找到了从A到B的路径，这是最短路径，只有三段，但不一定是最短路径。广度优先搜索可以找出段数最少的路径，但如果要找出最快的路径，可使用狄克斯特拉算法。1）使用狄克斯特拉算法还是来看一个例子，如何
10点43·2018-10-30 19:57

图解算法学习笔记（六）：广度优先搜索

目录1）图简介2）图是什么3）广度优先搜索4）实现图5）实现算法6）小结本章内容;学习使用新的数据结构图来建立网络模型；学习广度优先搜索；学习有向图和无向图；学习拓扑排序，这种排序算法指出了节点之间的依赖关系。1）图简介假设你住在旧金山，要从双子峰前往金门大桥。你想乘公交车前往，并希望换乘最少。可乘坐的公交车如下：从图中我们可以发现，前往进门大桥的最短路径需要三步，这种问题被称为最短路径问题(sh
10点43·2018-10-29 21:38

图解算法学习笔记（五）：散列表

目录1）示例1：2）散列函数3）应用案例4）冲突5）性能6）小结本章内容：学习散列表，最有用的数据结构之一。学习散列表的内部机制：实现、冲突和散列函数。1）示例1：假设你在一家杂货店上班，有顾客来买东西时，你得在本子中查找价格。第一章介绍的简单查找，需要O(n)时间，如果你使用的是二分查找，时间为O(logn)。二分查找的速度已经很快了，但作为收银员，在本子中查找价格是件很痛苦的事，即使本子的内容
10点43·2018-10-29 20:33

图解算法学习笔记（四）：快速排序

目录1） 示例1：2）快速排序3)再谈大O表示法4）小结本章内容：学习分而治之，快速排序1） 示例1：假设你是农场主，有一小块土地，你要将这块地均匀分成方块，且分出的方块尽可能大。如何分？你要将这块地均匀分成方块，且分出的方块要尽可能大。显然，下面的分法不符合要求。此时，你应该使用D&C策略（divideandconquer）。包括两步骤:(1)找出基线条件，这种条件必须尽可能简单。(2)不断将问
10点43·2018-10-28 00:00

图解算法学习笔记（三）：递归

本章内容：  学习递归；如何将问题分解成基线条件和递归条件。  1)每个递归函数都有两部分：基线条件(basecase)和递归条件(recursivebase)。例如：打印3...2...1 defcountdown(i):   print(i)   ifi<=0:     return   else:     countdown(i-1)   2)调用栈(callstack):调用另一个函数时，
10点43·2018-10-25 00:00

图解算法学习笔记（二）: 选择排序

目录1)数组和链表：2)选择排序算法：3)小结本章内容：两种基本数据结构：数组和链表；选择排序算法；1)数组和链表：数组是连续的内存单元，链表可以不连续；链表存储单元如图所示，每一个元素都含有下一个元素的地址，就像玩藏宝地图一样，每次只需要找到下一个元素的位置即可访问。2)选择排序算法：例子：假设你的计算机存储了很多乐曲。对于每个乐队，你都记录了其作品被播放的次数，如果你想对于歌曲播放次数按从多到
10点43·2018-10-21 17:49

图解算法学习笔记（一）: 算法简介

本章内容：编写第一种查找算法——二分查找。学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。1)算法是一组完成任务的指令，任何代码片段都可视为算法。2)二分查找：一种查找算法，其输入是一个有序的元素列表。Python实现二分查找代码：#二分查找算法函数defbinary_search(list,item):low=0  high=len(list)-1  whilelowitem:    high=mid
10点43·2018-10-21 17:32

图解算法学习笔记（目录）

今天遇到一本好书，如下，书很薄，不到200页，有将近400张图片，算法介绍的很有趣。这也是我读的第三本袁国忠先生翻译的书，向两位致敬。目录大致如下;第1章：二分查找和大O表示法；第2章：数组和链表；第3章：递归；问题解决技巧：快速排序(4)、动态规划(9)、贪婪算法(8)；第5章：散列表(用途很广)；图算法：广度优先搜索(6)、狄克斯特拉算法（7）第10章：KNN算法；适用于推荐系统
10点43·2018-10-21 00:00

《图解算法》学习笔记

第1章二分查找法需要数组有序，且需要判断零点方向defBin_Sear(arr,low,high,val):mid=int((low+high)/2)ifarr[mid]==val:returnmidelif(arr[mid]-val)*(arr[low]-val)=arr[i-1-j]andj!=0:#当待排序值比前面某个数大时，在其背后插入，但只有两个数进行排序时，若后者比前者小，则不满足该条
yuwenyuanxi·2018-08-12 01:17

算法(二):分而治之

算法篇的文章主要为对”图解算法”一书的记录与总结分而治之 分而治之(divideandconquer，D&C),一种著名的**递归式**解决问题的方法.快速排序中便使用到了该方法;D&C的工作原理：-找出简单的基线条件
CodeInfo_·2018-07-24 18:06

图解算法 第9章 动态规划

本章内容学习动态规划，这是一种解决辣手问题的方法，将问题分解成小问题学习如何设计问题的动态规划解决方案背包问题每个动态规划问题都从网格开始再加入一个物品如何比如iPhone2000元1磅增加一件更小的商品呢？0.5磅，1000元当且仅当每个字问题是离散的，即不依赖其他子问题时，动态规划才管用。最优解可能大致包不满。动态规划问题的感想动态规划问题帮助你在给定约束条件下找到最优解，只有当问题是离散的才
王庭玉·2018-07-23 16:27

我们不一样，我们为什么要学习算法

题图：PhotobyRamónSalineroonUnsplash上周，我们在知识星球开始组织为期一个月的读书活动，主攻算法，参考书有《图解算法》、《算法》、《算法导论》等。
Python之禅·2018-05-28 07:35

希尔排序--简单易懂图解

图解算法---希尔排序前情回顾：直接插入排序（对插入排序不熟悉的建议先阅读此文）一天，一尘拿着扑克自己在那玩，刚被师傅看见了首先它把较大的数据集合分割成若干个小组（逻辑上分组），然后对每一个小组分别进行插入排序
祥哥的说·2018-04-19 15:22

图解算法岗求职实况：理想很丰满，现实很骨感

来源：100offer本文约5000字，建议阅读8分钟。本文通过数据、采访与真实案例，带你走进2017年算法岗求职市场的真实现状。人工智能火热的2017年，算法相关岗位无论在薪资还是受欢迎程度上，均在市场中名列前茅。但在17年整体算法岗求职市场排摸中，我们却发现到几位高薪入职新岗位的算法候选人，纷纷在入职新公司不久后因水土不服而火速离职。这不禁使我们疑惑：2017年，算法工程师的求职之路，真的一帆
enohtzvqijxo00atz3y8·2018-02-11 00:00

Dijkstra算法-(迪杰斯特拉)算法的迭代实现与优先队列实现 图解算法过程

Dijkstra算法-(迪杰斯特拉)算法之迭代实现Dijkstra算法-(迪杰斯特拉)算法之优先队列实现该算法的核心原理，很简单，如下图所示：先说说Dijkstra算法-(迪杰斯特拉)算法之迭代实现，如下图为详细步骤，代码如下，两种实现方法都有，用优先队列实现的算法更优秀。packagecom.collonn.algorithm;importjava.util.PriorityQueue;/***
冰冻火山·2014-01-11 23:16

Dijkstra算法-(迪杰斯特拉)算法的迭代实现与优先队列实现 图解算法过程

Dijkstra算法-(迪杰斯特拉)算法之迭代实现Dijkstra算法-(迪杰斯特拉)算法之优先队列实现该算法的核心原理，很简单，如下图所示：先说说Dijkstra算法-(迪杰斯特拉)算法之迭代实现，如下图为详细步骤，代码如下，两种实现方法都有，用优先队列实现的算法更优秀。packagecom.collonn.algorithm; importjava.util.PriorityQueue;
collonn·2014-01-11 23:00

图 深度优先遍历 广度优先遍历 非递归遍历 图解算法过程

图的邻接矩阵表示通常图的表示有两种方法：邻接矩阵，邻接表。本文用邻接矩阵实现，一是代码量更少，二是代码风格也更贴近C语言。但不论是图的哪种实现方式，其基本的实现思想是不变的。1：节点的信息，我们用一维数组a[n]来存储，假设图共有n个节点。2：节点与节点间的关系，我们用二维数组b[n][n]存储。3：b[i][j]表示，从i到j有向连通，b[j][i]表示从j到i有向连通，而当i=j时(矩阵的对角
冰冻火山·2014-01-06 18:59

图 深度优先遍历 广度优先遍历 非递归遍历 图解算法过程

图的邻接矩阵表示通常图的表示有两种方法：邻接矩阵，邻接表。本文用邻接矩阵实现，一是代码量更少，二是代码风格也更贴近C语言。但不论是图的哪种实现方式，其基本的实现思想是不变的。1：节点的信息，我们用一维数组a[n]来存储，假设图共有n个节点。2：节点与节点间的关系，我们用二维数组b[n][n]存储。3：b[i][j]表示，从i到j有向连通，b[j][i]表示从j到i有向连通，而当i=j时(矩阵的对角
collonn·2014-01-06 18:00

快速排序 图解算法过程 另一种方法 大同小异

原创博文，转载请注明出处。右键，查看图片，看大图。快速排序的另一种方法，基本步骤步骤一：划分(1)选择数组的尾元素做为支点，支点选择方案有很多。(2)把>=支点的元素放到右边。(3)把*快速排序基本步骤*步骤一：划分*(1)选择数组的尾元素做为支点，支点选择方案有很多。*(2)把>=支点的元素放到右边。*(3)把*/publicclassQuickSortAnother{//快速排序publicv
冰冻火山·2014-01-05 17:33
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