算法导论——python实践

《算法导论》学习分享——总览

Introduction-to-Algorithms注：所有内容都是拷贝自我的github仓库Introduction-of-Algorithms，欢迎关注！Learning>,andpushAlgorithmsandPracticestoserverformanagementandsharing.网易有这门课程的公开课，是由本书的作者之一CharlesLeiserson讲解的。书中看不懂的可以参
MaoMao-go·2020-09-12 13:23

MIT算法导论课程笔记5: 线性排序算法

课程网站：http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html常见的mergesort,quicksort,insertsort,heapsort都是基于比较的排序算法，即通过比较元素的相对大小，确定排序顺序。这节课首先通过decisiontree理论上证明了基于比较的排序算法的平均时间复杂度不会好于O(nlog⁡n)O(n\logn)O(n
silent56_th·2020-09-12 13:19

麻省理工《算法导论》视频下载

《算法导论》是太经典和权威的算法方面的专著，一直都是在看《算法导论》的英文版本的教材(introductiontoalgorithm),看起来确实很吃力，进度比较慢。
shaohui·2020-09-12 13:42

MIT算法导论公开课之第23课 高级课题、缓存参数无关算法（二）

静态搜索树将N个元素有序的存储在一个完全二叉树的N个结点中。数据存储方式：在树位于中间层的边的位置将其分割为两部分。递归的分割上一步骤分割后产生的所有子树，将所有子树线性的存储在内存之中。Ex：存储传输量：缓存相关的算法考虑缓存相关的算法一般是用来确定优化的上界。B-搜索树排序用N个元素构建搜索树，然后中序遍历这棵树。存储传输量：MT(N)=O(N·logBN)（缓存相关）O(N)阶就相当于随机访
rye_whiskey·2020-09-12 13:40

MIT算法导论公开课之第21课 高级课题、并行算法（二）

矩阵乘法A、B为nxn的矩阵，计算矩阵C=A·B，使用分治法（使用将矩阵分块的策略）。算法伪码：Mult(C,A,B,n)//C=A·BTempmatrixT[1~n,1~n]ifn=1C[1,1]←A[1,1]·B[1,1]else//O(1)spawnMult(C11,A11,B11,n/2)spawnMult(C12,A11,B12,n/2)spawnMult(C21,A21,B11,n/2
rye_whiskey·2020-09-12 13:39

MIT算法导论公开课之第3课 分治法

分治法1.将一个问题划分为若干个子问题。2.递归的解决每一个子问题。3.将子问题的解合并成为整个大问题的解。归并排序1.将一个数组分为两个子数组。2.递归的对每一个子数组进行排序。3.合并两个有序子数组。运行时间递归函数为T(n)=2T(n/2)+Θ(n)。使用主方法，为case2，所以T(n)=Θ(nlgn)。二分查找在有序数组中查找数X。1.把数X与数组中间元素比较，得到X所在的子数组。2.递
rye_whiskey·2020-09-12 13:39

MIT算法导论公开课之第10课 平衡搜索树

平衡搜索树一种搜索树结构，其维护一个n个元素的动态集，树高为O(lgn)。不同的平衡搜索树数据结构AVLtrees2-3trees2-3-4treesBtreesRed-blacktreesSkiplistsTreaps红黑树红黑树是二叉搜索树，其每个结点都会附带一些额外的信息，被称为色域，红黑树的特性1.每个结点的色域值为黑色或红色，因此只需一个位来标明结点的色域。2.树的根结点和叶节点的色域值
rye_whiskey·2020-09-12 13:39

MIT算法导论公开课之第20课 高级课题、并行算法（一）

并行算法对于串行算法，一般只有一种基础模型（随机存取机器模型），而在并行领域，有许多种不同的并行算法模型和并行化模型，没有一种最佳模型的共识。本节课讨论的模型基于动态多线程的多核机器，它是为共享内存的编程而设计的。Ex：Fib(n)ifn=T1/P（因为P个处理器每一步最多能做P个线程）Tp>=T∞（∞个处理器中总可以取出P个处理器来工作，以达到Tp时间）注：在做任何优化工作前，最好先想办法衡量一
rye_whiskey·2020-09-12 13:39

MIT算法导论公开课之第22课 高级课题、缓存参数无关算法（一）

现代计算机存储层次模型-现代计算机有多级缓存的机制，越靠近CPU的缓存容量越小，速度越快。这样设计的原因，一方面是靠近CPU的缓存制作成本高，价格昂贵，另一方面是极限速度受电荷传导速度限制，存储容量做大必定会降低存取速度。-Costtoaccess=latency+amount/bandwidth可知在存储层次上越远离CPU延迟（latency）越长，计算机不同层次的带宽（bandwidth）是相
rye_whiskey·2020-09-12 13:39

MIT算法导论公开课之第15课 动态规划、最长公共子序列

动态规划（Dynamicprogramming）动态规划是一种设计技巧，而不是一种特定的算法，就像分治法一样。最长公共子序列（Longestcommonsubsequence）问题有两个序列，序列x[1~m]，序列y[1~n]，找到它们的最长公共子序列，子序列不需要在原序列中占用连续的位置（最长公共子串要求连续），子序列可能不唯一。Ex：x：ABCBDABy：BDCABA公共子序列：BDABBCA
rye_whiskey·2020-09-12 13:39

MIT算法导论公开课之第2课 渐进符号、递归及解法

O符号（上界）f(n)=O(g(n))（0n0>0当n>=n0时使得0=）存在c>0n0>0当n>=n0时使得00当n>=n0时使得0）对任意的c存在n0>0当n>=n0时使得0=0因为c的取值任意例如当c的值为2时不等式成立。验证基本情况T(1)=Θ(1)=0（进入死路）。思路3改进归纳假设：1.假设T(n)=O(n^2)。2.则有T(k)=0当c2>=1时不等式成立。4.验证基本情况T(1)=
rye_whiskey·2020-09-12 13:07

MIT算法导论公开课之第1课 课程简介及算法分析

先修课程离散数学、概率论、编程课程算法分析算法分析是理论研究，是关于计算机性能和资源利用的研究（尤其关注性能）。比性能更重要的因素比如有正确性、简洁性、可维护性、编程成本、稳定性、功能性、模块化、安全性、可扩展性、用户友好度等。算法的重要性算法将不可行变为可行。算法是一种描述程序行为的语言。排序问题将一组数（A[1~n]）按大小顺序（从小到大）排序。插入排序伪码：forj←2tondokey←A[
rye_whiskey·2020-09-12 13:07

算法导论知识点

1.Floyd算法讲解用来求任意点对之间的最短距离Floyd-Warshall算法不能解决带有“负权回路”的问题https://www.cnblogs.com/wangyuliang/p/9216365.html2.Bellman-Fordhttps://www.jianshu.com/p/b876fe9b2338Bellman-Ford还可以用来进行线性规划，它具有以下的性质Infact,Bel
ruanjianxueyuan113·2020-09-12 13:37

算法导论（一）-------简述、复杂度

简述最近在学校的课程及作业还有导师的项目要学习，所以以后想着用晚上就抽空来写一篇博客吧，我想着自己把按照算法导论这本书来进行大致的讲解一些常用的算法等。
小远_H·2020-09-12 13:45

“学习笔记”之《算法导论》----第二部分----排序和顺序统计量----第七章----快速排序

本人大四即将结束，于2018年12月18日购《算法导论》这本书，慢慢看，第一阶段先主要理解各个章节说的算法都是什么意思，书上的课后习题先不做，用得上什么算法我再详细学习。这是官方课后答案的链接。
Mr.Naruto·2020-09-12 13:37

MIT算法导论——第一讲.Analysis of algorithm

    学习笔记和心得来自网易MIT公开课算法导论IntroductiontoAlgorithms中CharlesE.Leiserson和ErikDemaine老师的讲解，以及网上一些大牛的博客。    
纪年时雨·2020-09-12 13:30

对于算法导论阅读的感想

对于算法导论的阅读排序对于算法导论的阅读排序选择排序和冒泡排序堆排序快速排序计数排序基数排序木桶排序选择排序和冒泡排序实际上就是暴力排序，一个是从多变少，一个是从少变多。
爱飞2015·2020-09-12 13:19

【算法导论学习笔记】---选择算法

找到数组中某个特定大小顺序的数，比如第i小的数随机选择算法：RANDOMIZED-SELECT期望运行时间为：O[n]思想：借助快速排序的想法，将数组划分为两部分（比x大和比x小），不同的是我们只需要去关注一部分。快速选择算法：SELECT最坏运行时间：O[n]思想：中位数的中位数，将数组分为5组（实际上只要组数大于等于5都是可以的，若小于5，运行时间就不是线性的了）应用：我们可以将快速选择算法应
qingkong1994·2020-09-12 13:55

MIT算法导论-第五讲-线性时间排序

在比较排序算法中，在最坏情况下，都需要做Ω(nlgn)此比较。合并排序和堆排序以及随机快速排序平均情况和最坏情况下达到O(nlgn)，因此合并排序和堆排序以及随机快速排序是渐进最优的。1.决策树的概念及如何用决策树确定排序算法时间的下界在比较排序算法中，用比较操作来确定输入序列《a1,a2,……,an》的元素间次序。决策树是一棵完全二叉树，比较排序可以被抽象视为决策树。在决策树中，节点表示为i:j
清文·2020-09-12 13:54

麻省理工学院《算法导论》(MIT - Introduction to Algorithms)

关于课本的介绍如下：本书自第一版出版以来，已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考手册。本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系，可作为独立单元学习。所有算法都用英文和伪码描述，使具备初步编程经验的人也可读懂。全书讲解通俗易懂，且不失深度和数学上的严谨性。第二版增加了新的章节，如算法作用、概率分
nancy_princess·2020-09-12 13:35

算法导论梳理（一）

算法导论这本书，断断续续看了很久也只看了三分之一左右。近来又忙于别的方面的事情，把这本大部头搁置了很久，于是决定写上几篇来帮助自己梳理回忆一下。
lzkmylz·2020-09-12 13:37

MIT：算法导论——5.线性时间排序：计数排序、基数排序以及桶排序

注：教材《算法导论》第8章线性时间排序一、决策树模型分析排序算法下界O(nlgn)定理：在坏情况下，任何比较排序算法都需要做Ω(nlgn)次比较。
我与编程有个约定·2020-09-12 13:59

算法导论 散列表 11.1答案以及乘法散列法

今天是开通博客后第一次做算法导论习题呢。。。首先是算法导论散列表11.1的答案。
loiecarsers·2020-09-12 13:27

MIT算法导论第二节笔记

本节主要讲了一些算法分析的内容4种渐近符号求解递归式的三种方法：（P38）1.代换法（通常可以）2.递归树方法（对所有都可以，但不严谨）3.主方法-主定理（只对特等的递归式有效，包含三种情况）
liyinchen808·2020-09-12 13:53

MIT算法导论第一节笔记

算法分析——研究性能和资源利用的算法设计什么比性能更重要？为什么要学习算法？1.解决最前沿的东西（重复十年前的东西，一般不需要算法）；2.是更好用户体验的基础，更好安全性的保障；3.性能是最底层的东西，相当于“货币”；4.有趣。伪代码的好处：使算法描述简洁，易书写。三种算法分析：最坏时间分析——运行的上界，用户承诺时间平均时间分析（需要假设统计分布）最好时间分析——没什么用渐近分析：去掉与机器相关
liyinchen808·2020-09-12 13:53

算法导论：快速排序

快速排序的原理：1.选取一个元素q,术语叫做主元2.循环数组a,将数组分割成a[p...q-1]（小于主元部分）和a[q+1....r]（大于主元部分）两部分，中间位置即选取主元q排序后的的位置。3.循环迭代被分隔的数组即a[p...q-1]和a[q+1...r]继续重复1,2步骤，这样数组就变成一个有序的数组。伪代码如下：其中partition的过程如下：如图所示，其中浅阴影的部分是值不大于a[
来去之迹·2020-09-12 13:21

算法导论之快排

算法导论第七章是快速排序，很多公司面试得时候都可能会要求你手写快排。并且主要分析一下快排的时间效率O(nlogn)，分析这一块我以后看懂了会慢慢补上，今天终于自己可以手写一个快排的算法了。
Li_GaoGao·2020-09-12 13:05

算法导论学习总结-基础篇(一)

一、基础知识(概念)总结：1.渐进记号：(1).大O记号：大O记号给出函数的渐进上界。定义：O(g(n))={f(n):存在正常量c和n0，使得对所有n>=n0,有0=n0,有0=n0,都有00,存在常量n0>0,使得对所有n>=n0,有00andA[i]>keyA[i+1]=A[i]i=i-1A[i+1]=key简述：最好情况下，序列已经是有序排列的了，这种情况下，需要进行比较操作需（n-1）次
蓝天的IT生涯·2020-09-12 13:33

算法导论学习笔记－第七章－快速排序

第七章快速排序总结：这章讲了快速排序的算法，分析了算法复杂性，又讲了快速排序的随机版1.快速排序PARTITION(A,p,r)将A[p…r]进行就地重排，返回q，其中A[p…q-1]中的元素都小于A[q]，A[q+1,…r]中的元素都大于A[q]。QUICKSORT(A,p,r)递归排序分析：最坏情况O(n^2)最好情况O(nlgn)平均情况O(n^2)伪代码PARTITION(A,p,r)xA
kindlucy·2020-09-12 13:59

快速排序的溢出问题

今天自己写了个《算法导论》上的快速排序，出现了stackoverflow（栈溢出）的问题，经过排查，成功解决，特来分享，希望能帮到有类似问题的网友。
k91191·2020-09-12 13:26

算法导论学习笔记之堆排序

一、堆概念（二叉）堆是一个数组，它可以看成一个近似的完全二叉树，树上的每个结点对应数组中的一个元素。除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左向右填充的它有这样的性质：对于给定一个结点的下标i,很容易计算得到它的父节点、左孩子、右孩子的下标：父节点下标：i>>1左孩子下标：i>1]>=A[i],而在最小堆中，则满足A[i>>1]A[i]largest=lelselargest=iifrA[larg
会编程の皮卡丘·2020-09-12 13:15

算法导论学习笔记之算法基础篇

文章链接：http://blog.csdn.net/jewangs/article/details/52424313一、插入排序插入排序属于原址排序，算法在数组A中重排元素，算法思想与玩扑克牌时依次将抓到的牌放到手中合适的位置一致，当输入完成时，手中的牌即已完成排序。插入排序(A)forj=2..A.lengthsetp=1//A下标从1开始计数key=A[j]i=j-1whilei>0&&A[i
会编程の皮卡丘·2020-09-12 13:15

算法导论小结-汇总

算法导论小结(1)-插入排序及其扩展算法导论小结(2)-归并排序与快速排序的比较算法导论小结(3)-堆的使用算法导论小结(4)-三种非比较排序算法导论小结(5)-散列表算法导论小结(6)-二叉查找树算法导论小结
intrepyd·2020-09-12 13:37

算法导论第七章笔记

快速排序快速排序其实也是用到了分治算法的思想，快速排序采用双向查找的策略，每一趟选择当前所有子序列中的一个数为界限，将子序列中比界限小的前移，比界限大的后移，当本趟所有子序列都按上述规则划分完毕后将会得到新的一组更短的子序列，他们将成为下趟划分的初始序列集。这里的程序使用的是快速排序的随机版本，所以是输入数据的划分是比较平均的*时间复杂度：最坏情况：O（n^2）平均情况：O(nlog(n))#in
infinitysjy·2020-09-12 13:36

全球超过50万人阅读的算法圣经：《算法导论》第3版中文版出版

《算法导论（原书第3版）》前言在计算机出现之前，就有了算法。现在有了计算机，就需要更多的算法，算法是计算的核心。本书提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合的介绍。
hzbooks·2020-09-12 13:36

K-Means聚类的Python实践

K-Means应该是最简单的聚类算法之一了吧，理论上很简单，就是随即初始化几个中心点，不断的把他们周围的对象聚集起来，然后根据这群对象的重置中心点，不断的迭代，最终找到最合适的几个中心点，就算完成了。然后，真正实践的时候才会思考的更加深入一点，比如本文的实践内容就是一个失败的案例（算法是成功的，场景是失败的）。什么是聚类简单的说，就是对于一组不知道分类标签的数据，可以通过聚类算法自动的把相似的数据
前进的菜鸟·2020-09-12 13:19

算法导论 学习笔记 第七章 快速排序

分两部分讲：快速排序和随机化快速排序其中很多关于分析的部分并不怎么懂，所以先略过...快速排序快速排序的核心思想还是分治法。选取一个主元（一般选择第一个，或者是最后一个元素）递归的将整个数组分成两部分。而这个两部分的左边部分的元素全部小于等于主元，右边的部分大于主元。快速排序是稳定的排序，并且是原地排序，平均运行时间是nlogn。就像集合了归并排序和插入排序两者的优点下面以分治法的三步骤来分析快速
苏雅乐图·2020-09-12 13:15

算法修炼之道：快速排序的C++实现算法导论版

MIT的课程，今天实现了个快速排序，开始的时候理解错了，晕死这个代码写起来挺快的，而且速度也是排序里面算是很快很快的了，所以叫做快速排序么：快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。由C.A.R.Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个
0x0101·2020-09-12 12:39

算法导论（一）Peak Finding

算法导论（一）PeakFinding问题描述有一个一维的向量，对于向量的中间位置元素来说，如果数值大于等于两边相邻位置元素的数值，则被认为是一个peak，对于向量边界位置元素来说，则只需大于等于一边相邻位置元素的数值就好
anne_bai·2020-09-12 12:01

【算法导论】快速排序实现

#ifndefQUICK_SORT_H#defineQUICK_SORT_H#defineQK_SORT#include#include#include"INSERTION-SORT.h"#ifdef_DEBUG#include#endif//_DEBUG////算法思路：//每次都挑出一个数，并将比这个数小的数放在此数左边//将比这个数大的数都放在此数右边，于是一次划分就形成了//再递归的对划分
Velconias·2020-09-12 12:04

算法导论--快速排序

《算法导论》里有很多快速排序的分析，在这里我们不做太多的数学分析，仅仅从直觉上来谈这个算法。不仅如此，《算法导论》里的Partitioning算法也和我之前在国内教材上看的不一样，而且更容易理解。
Mr_Fogg·2020-09-12 12:47

日常记录：《算法导论》学习笔记之四—快速排序

《算法导论》第7章讲到了快速排序(quicksort)，快速排序通常是用于排序的最佳的实用选择，因为其平均性能比较好。
Mr_Avin·2020-09-12 12:46

多重对数函数快速理解-算法导论

定义：lg*n=min{i>=0:lg(i)n<=1}lg*a=n2^2^...=alg(i)n=1lg*2=12^1=2lg(1)2=lg2=1lg*4=22^2=4lg(2)4=lg(lg(1)4)=lg(lg4)=lg2=1lg*16=32^2^2=2^4=16lg(3)16=lg(lg(2)16)=lg(lg(lg(1)16))=lg(lg(lg16))=lg(lg4)=lg2=1lg*6
Louis__lv·2020-09-12 12:12

CM1 : 程序设计与算法导论

程序设计与算法基础IICM1:程序设计与算法导论迷宫问题问题描述从出发点(入口)开始，在给定的空间中，沿可行的路径进行探索，直到达到目标(出口)。
代码Sh@@p·2020-09-12 12:08

算法导论 第7章 快速排序 —— 练习还没做，记得补锅

今天来学习第七章——快速排序。作为占据一章的排序，快速排序可谓是重量级选手。实际排序中最好的选择，因为(1)其平均性能非常好，期望实践复杂度为O(nlgn);(2)可进行原址排序;(3)在虚拟环境中也能很好地工作。适用于基于随机的数据，因为其最坏情况时间复杂度为n^{2}。最坏情况即所有元素都一样。1.概念2.伪代码QUICKSORT(A,p,r)ifp
皮酱·2020-09-12 12:04

算法导论学习笔记（五）：快速排序

快速排序是一种最坏情况运行时间为O(n*n)，虽然这个最坏情况运行时间比较差，但快速排序通常都是用于排序的最佳的实用选择，这是因为其平均性能相当好：期望的运行时间为O(nlgn)，且O(nlgn)记号中隐含的常数因子很小。另外，它还能够进行就地排序。快速排序和合并排序一样，采用的都是分治思想。快排中利用该思想解决步骤为：1、先从数组中取出一个数作为基数，基数的选择对排序效率的影响很大2、分区，将比
Bruce_Zeng·2020-09-12 12:16

MIT算法导论笔记（第一节课）

写在前面最近想复习一下算法与数据结构的知识，正好准备看看MIT的算法导论这门课。
zhc_24·2020-09-12 12:06

算法导论：快速排序

快速排序是基于分治策略的。对一个子数组A[p…r]快速排序的分治过程的三个步骤为：分解：数组A[p…r]被划分成两个（可能空）子数组A[p…q-1]和A[q+1…r]，使得A[p…q-1]中的每个元素都小于等于A[q]，且小于等于A[q+1…r]中的元素。下标q也在这个划分过程中进行计算。解决：通过递归调用快速排序，对子数组A[p…q-1]和A[q+1…r]排序。合并：因为两个子数组就是原地排序的
weixin_34414196·2020-09-12 12:41

MIT6.006Lec03：插入排序,归并排序,递归树

MIT6.006是算法导论课，Lec03主要讲插入排序，归并排序，以及分析方法（递归树）等。
weixin_33873846·2020-09-12 12:38

算法导论笔记：07快速排序

1：快速排序快速排序的最坏情况时间复杂度为Θ(n^2)。虽然最坏情况时间复杂度很差，但是快速排序通常是实际排序应用中最好的选择，因为它的平均性能很好。它的期望运行时间复杂度为Θ(nlgn)，而且Θ(nlgn)中蕴含的常数因子非常小，而且它还是原址排序的。2：基本思想快速排序采用分治法进行排序，首先在数组中选择一个元素P，根据元素P将数组划分为两个子数组，在元素P左侧的子数组的所有元素都小于或等于该
weixin_30498921·2020-09-12 12:05
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