算法导论——python实践第22页

算法导论

算法导论说明：文章里面所有下标都从0开始，这里跟算法导论不同，算法导论从1开始插入排序1.从序列AnA_nAn中取出一元素AjA_jAj，j∈_j\inj∈[1,n]，让AjA_jAj与[A0,Aj−1

封狼居胥_COU·2020-08-21 04:51

《算法导论》第5章两种随机化数组方法Java实现

publicclassRandomArray{privatestaticint[]arrayOne=newint[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13};privatestaticint[]arrayTwo=newint[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13};publicstaticvoidmain(String[]args){//随机方式一，

locallucky·2020-08-21 04:43

算法导论第二章习题

算法导论第二章习题笔记文章目录算法导论第二章习题笔记习题2.1-2：重写插入排序过程，使之按非升序（而不是非降序）排序。

hwl19951007·2020-08-21 03:03

2018年的读书清单

《别做正常的傻瓜》《人人都是架构师》《领域驱动设计和模式实践》《JavaScript设计模式与开放实践》《JavaScript正则表达式迷你书》《大话设计模式》（第4遍阅读）《算法导论》缓存，数据库优化库表拆分

ange1008·2020-08-21 02:56

数据结构二三事之第一话：二叉堆（上）

堆，很essential的数据结构，可惜严老大那本书没有怎么重视的感觉，但《算法导论》上有。可能严老大有自己的考虑。

fairyroad·2020-08-20 23:14

也许是史上最不良心的低阶计算几何讲解和习题集？？

.-2.可能会用到的资料：《计算几何——算法与应用》Mark·Overmars著邓俊辉译《计算几何导论》[美]F·P·普霍帕拉塔M·I·沙莫斯著——好像是一些没什么用的东西呢《算法导论——第3

weixin_30354675·2020-08-20 21:42

快速数论变换（NTT）

FFT的复数精度问题让我很不爽，算法导论上确实提了一下可以用数论的方法实现傅立叶变换，可是我一直不知道怎么搞，现在终于找到了质料以下内容转自ACdreamers（http://blog.csdn.net

zz_1215·2020-08-20 21:33

Fibonacci Heap实现

吴钩揽月·2020-08-20 18:00

创新工厂笔试题------数组反序个数

创新工场的这道求反序个数的题就是算法导论中的题目。其实是对归并排序做些修改，算法的复杂度是nlgn。程序代码如下：//算法思想：并归排序数组S#include"stdafx.

feidewu·2020-08-20 16:15

算法导论第22章 22.1-3

#includeusingnamespacestd;typedefstructGnode{intindex;structGnode*next;}Gnode;intN,M;//N表示顶点，M表示边，有向图intmain(){scanf("%d%d",&N,&M);int**area=newint*[N];int**area2=newint*[N];inti,j;for(i=0;inext!=NULL

AndrewThompson·2020-08-20 13:21

算法导论第22章图的基本算法（一）

这篇博客讨论图的基本算法第一部分，包括两点内容：1、22.1节课后习题算法；2、广度优先搜索。对于深度优先搜索由于有递归形式以及非递归形式，还有对边类型和课后习题等等，内容较多，将重新开辟一章。本章算法中主要采取的图的表示图的表示比较简单，在此就不再讨论。我们约定一下，在本章中各种算法的图的相关表示，便于后续算法的讨论。约定如下：1、边节点结构；structedgeNode{//边节点size_t

bravepam·2020-08-20 13:18

算法导论 · 贪心策略 · kruskal算法

算法说明克鲁斯卡尔算法，利用边贪心，先对边排序，每次加入最小的边，使用并查集，判断边的端点是否已经在同一个集合中即确定要不要加入这条边源代码#include#include#includeusingnamespacestd;#definemaxn1000+1structedge{intu,v,cost;node(inta,intb,intc){u=a;v=b;cost=c;}};intn,m;//

YDDUONG·2020-08-20 13:57

《算法导论》第24章单源最短路径

单元最短路径问题单源最短路径问题，试图解决从一个原点到图中其他所有点的最短路径问题。此问题的变体有单终点最短路径问题，单终点最短路径问题和每对顶点间最短路径问题。可以相应理解为一对多、多对一、一对一和多对多的映射关系。负权值边和负权回路某些权值可以是负的，这些边称为是负权值边。负权回路指的是构成整个回路各边的权值和为负。若不存在负权回路，只有负权值边，那么最短路径的定义依然正确；若存在负权回路，那

张小彬的代码人生·2020-08-20 13:57

算法导论第23章 KrusKal算法 Prim算法

终于写出来了，这个算法的准备工作也忒多了，先打好图的结构的基础，然后写一个实现不相交集合的数据结构，然后结合这两个结构完成这个算法。写了两天，终于把这些都解决了，今天终于出来成果了，好激动，好\(≧▽≦)/，忍不住欢呼雀跃，功夫都没白费，不枉费我这星期六日还在写，嘿嘿~~~~~图的最小生成树算法两种算法，一个是kruskal，一个是Prim1）Kruskal思路很简单，1、最开始时，每个结点都看成

xlf13872135090·2020-08-20 13:18

算法导论第24章单源最短路径

最短路径问题有最优子结构：最短路径的子路径也是最短路径。如果图中不包含从源节点s可以到达的权重为负值的环路，则对于所有的结点v，最短路径权重有精确定义。不存在最短路径的两种情况：1、从结点s到v的某条路径上存在权重为负值的环路，则δ（s,v）=-∞2、从结点s到v不存在路径，，则δ（s,v）=∞最短路径都是简单路径，且不存在环本章中有三个最短路径算法1、Bellman-Ford算法：解决的是一班情

xlf13872135090·2020-08-20 13:18

《算法导论》第23章——最小生成树

虽然写这个博客主要目的是为了给我自己做一个思路记忆录，但是如果你恰好点了进来，那么先对你说一声欢迎。我并不是什么大触，只是一个菜菜的学生，如果您发现了什么错误或者您对于某些地方有更好的意见，非常欢迎您的斧正！23.1最小生成树的形成在上图中，就是边cd。这两个定理看不懂没关系，不影响后面学习Kruskal算法与Prim算法。23.2Kruskal算法和Prim算法Kruskal算法我的理解：1

Claire_TJ·2020-08-20 13:04

《算法导论》第22章——基本的图算法

虽然写这个博客主要目的是为了给我自己做一个思路记忆录，但是如果你恰好点了进来，那么先对你说一声欢迎。我并不是什么大触，只是一个菜菜的学生，如果您发现了什么错误或者您对于某些地方有更好的意见，非常欢迎您的斧正！图的搜索指的是系统化地跟随图中的边来访问图中的每个结点。22.1图的表示权重图：图中的每条边都带有一个相关的权重的图。该权重值通常由一个w：E→R的权重函数给出。例如，设G=（V，E）为一

Claire_TJ·2020-08-20 13:04

算法导论——DFS深度优先搜索

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>packageorg.loda.graph;importorg.loda.structure.Stack;/****@ClassName:DFS*@Description:深度优先搜索（无向图）*@authorminjun*@date2015年5月24日上午4:02:24**/publicclassDFS{//原点privateints;//v

weixin_34216196·2020-08-20 13:07

算法导论学习笔记（18）——单源最短路径（Dijkstra算法实现）

Dijkstra算法的基本思想是：设G=（V,E）是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径v，···vk，就将vk加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（有U表示），按最短路径长度的递增顺序依次把第二组的顶点加入到S中，在加入的过程中，总保持从源点v到S

xiangzhang321·2020-08-20 13:33

算法导论-第22章-基本的图算法-22.1 图的表示

一、综述图的表示方法通常有两种，即邻接表表示法和邻接矩阵表示法。这两种方法都可以表示有向图和无向图1.邻接表表示法（1）用邻接表表示无向图（2）用邻接表表示有向图（3）邻接表的优点及适用场合使用邻接表表示稀疏图比较紧凑2.邻接矩阵表示法（1）用邻接矩阵表示无向图（2）用邻接矩阵表示有向图（3）邻接矩阵的优点与适用场合用邻接矩阵表示稠密图可以很快地判别两个给定顶点是否存在邻接边二、代码1.邻接表表示

思翊·2020-08-20 13:11

算法导论第二十四章：单源最短路径

在单源路径问题中常涉及到松弛技术（Relaxation）,其原理如下：Bellman-Ford算法该算法主要是解决边的权重可能为负的情况。伪代码如下：EG:运行时间：O(VE)。Bellman-Ford算法的一个重要应用是差分约束（DifferenceandConstraints），其原理如下：对于一个差分约束Ax#includeusingnamespacestd;typedefcharvType

iffTimes·2020-08-20 13:41

【算法导论】最小生成树之Kruskal法

在图论中，树是指无回路存在的连通图。一个连通图的生成树是指包含了所有顶点的树。如果把生成树的边的权值总和作为生成树的权，那么权值最小的生成树就称为最小生成树。因为最小生成树在实际中有很多应用，所以我们有必要了解怎样生成最小生成树。构造最小生成树的两种常用方法：Kruskal算法、Prim算法。本文介绍Kruskal算法，Prim算法在下篇文章中介绍。Kruskal算法是从另一条途径来求网络的的最小

nineheaded_bird·2020-08-20 13:56

Dijkstra算法——《算法导论》学习心得（十三）

个人blog迁移到www.forwell.me这两天在做一个项目，关于北京市出租车的，然后用到了Dijkstra算法，所以这篇文章就先写Dijkstra算法了。在大二下的时候学了数据结构，书里面也讲了Dijkstra算法，但是当时怎么也没理解，结果考试的时候就考了，哎蛋疼！现在用到了，又得硬着头皮去学，结果很快弄明白了，只是在写代码时出了一些很低级的错误，调Bug用了不少时间。最后总结只能说：不是

小小程序猿_·2020-08-20 13:23

“学习笔记”之《算法导论》----第六部分----图算法----第二十三章----最小生成树

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·2020-08-20 13:15

MIT算法导论-第12讲-最小生成树-Kruskal算法+并查集

基本思想Kruskal算法构造最小生成树的过程为：先构造一个只含n个顶点，而边集为空的子图，若将该子图中各个顶点看成是各棵树上的根结点，则它是一个含有n棵树的一个森林。之后，从网的边集E中选取一条权值最小的边，若该条边的两个顶点分属不同的树，则将其加入子图，也就是说，将这两个顶点分别所在的两棵树合成一棵树；反之，若该条边的两个顶点已落在同一棵树上，则不可取，而应该取下一条权值最小的边再试之。依次类

清文·2020-08-20 12:26

算法导论第二十三章最小生成树

def：对于图G(V,E)集合E中的边带有权重，存在一个包含所有节点的树并树边为E的子集，使得所有边的权重最小，则该树称为最小生成树。32.1最小生成树的形成我们使用贪心算法来找到一个最小生成树23.2Kruskal算法和Prim算法两个算法一个直接对边权重大小进行排序，一步步加入到树中；另一个则是根据跨越分割的边（既从树节点到未加入树的节点的边）的权重来选择节点。示意图如下：实现代码如下：cla

pokeyode·2020-08-20 12:49

算法导论学习笔记（七）：贪心算法

转载请注明原作者@yoshino，强烈要求支持TOC目录和数学公式的输入！更新不及时，有空慢慢写吧，原文是写在Bear上粘贴来的，可能格式有点乱。具体的工程在我的github上。贪心算法(greedyalgorithm)在每一步都做出当时看起来最佳的选择，通过做局部最优的选择，寄希望这样的选择能导致全局最优解。贪心算法并不能保证一定能得到最优解，但是对于很多问题确实可以的到最优解。贪心算法设计过程

yoshino·2020-08-20 12:21

算法导论第22章：基本的图算法

目录图的表示特殊的图图的遍历拓扑排序（TopologicalSort）强连通分量（StronglyConnectedComponents）欧拉回路（EulerianCircuit）题选图的表示1.邻接矩阵（AdjacencyMatrix）2.邻接链表（AdjacencyList）3.完善邻接链表（ImplementingAdjacencyList）4.握手定理：无向图所有结点的度之和=边数*2特殊

Salmon_lee·2020-08-20 12:29

算法导论-用于不想交集合的数据结构（并查集）-kruskal最小生成树算法

并查集学习：并查集：(union-findsets)一种简单的用途广泛的集合.并查集是若干个不相交集合，能够实现较快的合并和判断元素所在集合的操作，应用很多，如其求无向图的连通分量个数等。最完美的应用当属：实现Kruskar算法求最小生成树。并查集的精髓（即它的三种操作，结合实现代码模板进行理解）：1、Make_Set(x)把每一个元素初始化为一个集合初始化后每一个元素的父亲节点是它本身，每一个元

JKhere·2020-08-20 12:33

算法导论-第22章-基本的图算法-22.3 深度优先搜索-22.3-7-使用栈来代替递归实现DFS

题目：重写过程DFS，利用一个栈来消除递归代码：#include#includeusingnamespacestd;#defineN10#defineWHITE0#defineGRAY1#defineBLACK2//边结点结构structEdge{intstart;//有向图的起点intend;//有向图的终点inttype;//边的类型Edge*next;//指向同一个起点的下一条边Edge(i

思翊·2020-08-20 12:16

算法导论习题解-第22章基本的图算法

总结深度优先搜索按照访问顺序，每个顶点标记两个序号，首次访问时的次序，以及探索完该顶点所有分支时的次序。边可以分成四种：树边，前向边，后向边（回边），横向边。(图片来自算法概论bydasgupta)有向无环图和拓扑排序有向图有环当且仅当DFS过程中遇到回边。有向无环图中每一条边都指向一个finish值更小的顶点。对于DFS，无环性、可线性化、无回边三者是等价的。拓扑排序的两种方式:(1)由上述性质

groovy2007·2020-08-20 12:13

《算法导论》笔记第22章总结与思考

【总结】【思考】22-1通过广度优先搜索对边进行分类22-2挂接点、桥以及双连通分支a)G_π的根是G的挂接点，当且仅当在G_π中该根顶点至少有两个子女。b)设v是G_π中的某一非根顶点，证明v是G的挂接点当且仅当v有一个子顶点s，使得不存在从s或s的任何后裔顶点指向v的某个真祖先顶点的反向边。c)设low[v]=min(d[v],d[w])，d[w]：对v的后裔u，(u,w)是反向边试说明对所有

cyendra·2020-08-20 11:57

算法导论从零单排

2016.11.30开始，每周两章。2.1-1以图2-2为模型，说明INSERTION-SORT在数组A={31，41，59，26，41，58}上的执行过程31，41，5926，31，41，59循环*326，31，41，41，59循环*126，31，41，41，58，59循环*12.1-2重写过程INSERTION-SORT，使之按非升序（而不是非降序）排序forj=2toA.length{key

晨辰辰辰辰·2020-08-20 11:39

算法导论第22章部分答案

参考https://blog.csdn.net/github_35807147/article/details/7911080122.1-1给定有向图的邻接链表，需要多长时间才能计算出每个结点的出度（发出的边的条数）？给定时间才能计算出每个节点的入度（进入的边的条数）？一个图G(V,E),(V为点数，E为边数），邻接链表空间为O(V+E)。而邻接表要遍历，因此计算每个节点的出度和入度的总时间都为O

是Mally呀！·2020-08-20 11:40

算法导论 | 第24章单源最短路径

零、基础1、单源最短路径问题：给定一个图，找到从给定源结点s，到每一个结点v的最短路径。2、可以在这个问题上进行扩展：①单目的地最短路径问题：找到从每个结点v到目的地t的最短路径。----将图的每个边的方向翻转，求解单源最短路径问题（这里必须要通过翻转边的方向，才能有下一步的遍历，不能简单的看从t到v的最短路径！）②单节点对最短路径问题：找到指定结点u到指定结点v的最短路径。③所有结点对最短路径问

solar一抹阳光·2020-08-20 11:01

算法导论——24.3 Dijkstra最短路径算法java实现

介绍迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的，因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法是典型的算法。Dijkstra算法是很有代表性的算法。Dijkstra一般的表述通常有两种方式，一种用永久和临时标号方式，一种是用OPEN,CLO

The_sam·2020-08-20 11:17

算法导论单源最短路径 Dijkstra

intkey;VertexNode*p;pFNodepf;}Vertex,*pVertex;//图typedefstruct{intvn;int**E;pVertex*V;}Graph,*pGraph;//根据算法导论图

万万岁·2020-08-20 10:57

算法导论最小生成树MST-KRUSKAL

#include#include//用于边排序和结果集合typedefstruct{intu;intv;intw;}EdgeSortNode,*pEdgeSortNode;//用于不相交森林typedefstructSN{intvi;structSN*p;intrank;}SetNode,*pSetNode;//图节点typedefstruct{charname;pSetNodesnode;}Ve

万万岁·2020-08-20 10:56

算法导论第23章最小生成树，Kruskal算法，和Prim算法d

最小生成树问题是给定一个连通无向图（V,E），相应边的权值，要求一个无环子集T⊆E，并且连接了所有的顶点，而且所有边权值相加最小。由于是连通的无环的，所以必然是一棵树。两种常用的方法Kruskal算法和Prim算法都采取的是贪心策略，只是贪心策略有所不同。而且这两个贪心策略都可以用一个通用的方法来描述。就是不停的找安全边加到集合T中，直到集合T成为最小生成树。寻找安全边的方法就是，从一个尊重集合T

Kawisa·2020-08-20 10:19

算法导论-第24章 Dijkstra算法

算法导论用了很多引理，性质来证明Dijstra算法的正确性，这里不说了，也表达不明白，只说我理解的过程。有一个图G(V,E),选定一个源点s，维护一个集合Q=V-s,Q中点有一个

Kawisa·2020-08-20 10:18

算法导论 | 22.3 深度优先搜索

概念“发现”：指节点第一次被访问“时间戳”：对于每个节点u，有两个时间戳u.d,u.f，分别表示发现节点u和完成对u的邻接链表扫描的时间（即节点u被涂上黑色的时候）。注意：在u.d时刻，节点u被涂上灰色；在u.f时刻，节点u被涂上黑色。那么在[u.d,u.f)这段时间内，节点u是灰色的。“真后代”：在深度优先搜索森林中，节点u的子孙称为其真后代。边的分类：树边（深度优先森林G.π中的边），后向边（

gywenjian·2020-08-20 10:49

《算法导论》笔记第22章 22.2 广度优先搜索

【笔记】在给定图G=(V,E)和一个特定的源顶点s的情况下，广度优先搜索棵发现从s可达的所有顶点，并计算s到这些可达顶点之间的最短边数。广度优先树，根为s，且包括所有s的可达顶点。树中从s到v的路径对应于图G中从s到v的一条最短路径，即包含最少边数的路径。对有向图无向图都适用。如果u处于从根s到顶点v的路径中，那么u称为v的祖先，v是u的后裔。分析每个顶点至多只进入队列一次，至多只从队列中出来一次

cyendra·2020-08-20 09:32

《算法导论》笔记第24章 24.3 Dijkstra 算法

【笔记】用二项堆实现优先队列O((V+E)lgV)，所有顶点都从源点可达的话，O(ElgV)。constintmaxn=11111;constintmaxm=1111111;structEdgeNode{intto;intw;intnext;};structHeapNode{intd,u;booloperatorrhs.d;}};structDijkstra{EdgeNodeedges[maxm]

cyendra·2020-08-20 09:32

算法导论总结

1、插入排序INSERTION_SORT(A)forj=2toA.lengthkey=A[j]i=j-1whilei>0andA[i]>keyA[i+1]=A[i]i=i-1A[i+1]=key循环不变式为：for循环的每次迭代开始时，子数组A[1…j-1]由原来在A[1…j-1]中的元素组成，但以按序排列。初始化：对循环技术变量的初始赋值后、在循环头的第一次测试之前，保持循环不变式。保持：每次迭

xyx_HFUT·2020-08-20 09:52

《算法导论》Dijkstra算法实现

参考《算法导论》第24章-单源最短路径的方法：1.设置数组d存储每个节点到源节点的距离，维护一个提取最小d值的优先队列Q，Q初始化时是G的所有节点的集合2.

天才XLM·2020-08-20 08:21

算法导论第22章深度优先遍历

深度优先遍历的作用主要是对边，点的分类，如拓扑排序，找强连通分量等应用。深度优先搜索的策略是只要有可能就尽量深入。也就是说每发现一个新的点就立马对其搜索，直到与该点所连接的所有点都被搜索完全，则返回了，返回该点的前驱。由于深度优先搜索一般都是被其他算法所用，所以它要提供有效的信息，每个点保存一个d值和f值，d值是刚发现的时间，f值为结束对该点邻接点扫描的时间。比如一个孤立点，发现时间为p，则结束时

Kawisa·2020-08-20 08:44

[易懂]FAST特征点提取与匹配算法教程Python实践

特征点提取与匹配在计算机视觉中是一个很重要的环节。比如人脸识别，目标跟踪，三维重建，等等都是先提取特征点然后匹配特征点最后执行后面的算法。因此学习特定点提取和匹配是计算机视觉中的基础。本文将介绍FAST特征点提取与匹配算法的原理，并使用Python不调用OpenCV包实现FAST特征点提取算法。特征点提取到底是提取的是什么？答：首先，提取的是角点，边缘。提取角点可以进行跟踪，提取边就可以知道图像发

司南牧·2020-08-20 08:21

算法导论2学习

第一部分基础知识第１章算法在计算中的作用算法的定义：算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转换成输出结果。算法可以解决哪些类型的问题？１、生物问题，如DNA基因序列的分析；２、因特网，路由数据传输路径的查找、网页搜索引擎；３、电子商务，银行卡等信息的公共密钥加密技术和数字签名技术；４、制造业和其它商业应用，资源分配与人员高度；……由于计算机的计算时间和存储空间是有限的资源，所以好的算法在保证结果

oMengHen1·2020-08-20 07:42

机器学习算法与Python实践(6) - 学习矢量量化(LVQ)

学习矢量量化(LVQ)学习矢量量化，又称学习向量量化，属于聚类算法。LVQ网络是一种有监督学习的自组织竞争网络，他与SOM的主要区别在于LVQ是“有监督”的。具体描述的话，可以总结为两点：所有输入的数据，需要给出其种类标签label。找到距离当前输入节点（i）最近的输出层节点（o）之后，som直接调节o的特征使之趋近于i，而lvq则首先比较i与o的种类标签label是否是相同的，如果相同，则代表二

pandsu·2020-08-20 06:17

算法导论之平摊分析（动态表）

平摊分析，amortizedanalysis，对数据结构执行的所有操作的总和时间是油由求平均而得出，用来证明一系列操作中，通过对所有操作求平均代价，即时某一操作具有较大代价，但平均代价还是小的。导论中这个和平均情况分析不同，我自己到没感觉出不同，同样是求平均。Amortized，摊销之意，就是将把总代价平均到一个周期内来承担。平摊分析有什么意义呢？主要为认识数据结构。对数据结构的一系列操作，数据结

fjssharpsword·2020-08-20 04:48

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