算法导论——python实践

《编程珠玑》之珠玑

本书主要提出了一些抽象概念，目的不是像《算法导论》那样先提出抽象问题，然后进行实际的讲解与编码，而是一步一步带领我们如何更好地解决问题。其实本书后半部分包括续集，其质量都不高(我是这么认为的)
豪翔天下·2017-04-20 21:07

确定n个元素的任何排序中逆序对数量

《算法导论》第三版P24，2-4思考题list1=[10,9,8,7,6,5,4,3,1,2];count=len(list1);defmergeSort(list0,i,j):inversionNum
未来就在你手中·2017-04-20 21:28

缺少python实践项目怎么办

此文给那些找不到Python项目开发教程的人和不知道Python可以开发什么的人的希望看完后，可以去实际动手操作学习在学习过程中最容易犯的一个错误就是：看的多动手的少，特别是对于一些项目的开发学习就更少了！没有一个完整的项目开发过程，是不会对整个开发流程以及理论知识有牢固的认知的，对于怎样将所学的理论知识应用到实际开发中更是不得而知了！可想而知它的重要性分享实验楼：1~Python3实现火车票查询
python233·2017-04-20 19:00

二分查找算法的递归与非递归实现

《算法导论》第三版P22，2.3-5练习题递归实现list1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];count=len(list1);defrbs(list0,start,end,a):mid=
未来就在你手中·2017-04-20 11:42

用递归实现插入排序

《算法导论》第三版P22，2.3-4练习题list1=[10,8,7,9,6,5,2,4,3,1];count=len(list1);defrecursiveInsert(list0,len0):iflen0
未来就在你手中·2017-04-20 10:02

《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·2017-04-18 22:12

《算法导论》二叉树遍历的递归&非递归实现

二叉树常见的遍历方法有：前序遍历（preorder）：“根左右”中序遍历（inorder）：“左根右”后序遍历（postorder）：“左右根”层次遍历（level）：逐层从左到右访问节点前三种遍历方法，属于树的深度优先搜索DFS。层次遍历方法则属于广度优先搜索BFS。前三种对应于数学上的前缀、中缀、后缀表达式（波兰/逆波兰表示），方便计算机来计算带括号区分运算优先级别的运算。借鉴leetcode
天才XLM·2017-04-18 22:14

《算法导论》选择问题（找第K大的数）

选择问题（SelectionProblem），即在n个元素的集合中寻找第K小的元素的问题。第K小的元素又叫第K个顺序统计量。有以下几种变体：-找最大值和最小值；同时找最大和最小值-找中位数（第n/2小）-找任意第K小的元素-找Top-K的元素找最大值和最小值要确定最大值或者最小值，在n个元素中进行n-1次比较是必须的，也是最优方法。要同时确定最大值和最小值，如果独立寻找，各用n-1次比较，共用2n
天才XLM·2017-04-18 22:10

《算法导论》线性时间O(n)排序

基于元素间比较的排序算法中，快速排序、归并排序、堆排序是常见的时间代价为O(nlogn)的排序算法，它们都是《算法导论》第8章给出证明，“对于n个元素的输入序列，任何比较排序在最坏情况下都要用BigOmega
天才XLM·2017-04-18 22:19

python实践记录

2017-04-0710:39windows10下安装PyCharmFree版,遇到一些坑，记录一下安装第三方包发现没有pip包管理,下载了pip后pythonsetup.pyinstall提示“ImportError:Nomodulenamedsetuptools”的错误，这是因为Windows环境下Python默认是没有安装setuptools这个模块的，这也是一个第三方模块。[解决方法]自动
MSNULL·2017-04-18 09:23

算法导论LUP分解

#include#includeusingnamespacestd;voidSwap(double*a,double*b){//交换函数doubletemp=*a;*a=*b;*b=temp;}voidSwap1(int*a,int*b){//交换函数inttemp=*a;*a=*b;*b=temp;}doubleRound(doubledVal,shortiPlaces){//四舍五入保留小数位
coolsunxu·2017-04-15 22:57

半路算法之Dijkstra——以路由算法的角度进行理解

捧出神器《算法导论》，翻到第六部分图算法中的Dijkstra算法开始研究：Dijkstra算法解决了有向图G=(V,E)上带权
ds1231h·2017-04-12 16:24

算法导论 练习题 8.3-2

这题让我好好回顾了一下之前的排序。。。让我们站在尽量让算法稳定的角度思考，因为每种排序都可以写成不稳定。。。插入排序，设a[1]toa[i]目前是有序序列，j=i+1，把小于a[j]的a[i]一个一个向前移动，如果移动到a[i]==a[j]时，就把a[j]放在a[i]后面，所以所有相等元素之间，原本在后面的元素，是不会移动到前面去的，得出结论插入排序是稳定排序。归并排序，归并两个有序序列时，左边序
万万岁·2017-04-12 16:42

Python 实现分治排序

目前正在学习《算法导论》和Python，想着用Python实现算法。首先写了两个排序的算法，分别为：1.插入排序。2.分治排序。下面简单介绍两种排序的思想。
Tsung-Han·2017-04-09 23:04

动态规划的描述与分析方法——《算法导论》

动态规划是一个很难的算法，以我近些日子做的动态规划的题目来看，十个里面有八个我是想不出来是怎么做的，因为有许多问题需要思考它的递推式，而我那么笨，就是找不到解决此问题的方法，所以我要系统地理论性地将《算法导论
张治杰·2017-04-09 11:08

算法导论Van Emde Boas树

#include#include#defineNIL9999#defineMAX100usingnamespacestd;structVan_Emde_Boas{//veb树节点intu;intmin;intmax;Van_Emde_Boas*summary=NULL;Van_Emde_Boas*cluster[MAX];};//创建vbn树voidvEB_TREE_CREATE(Van_Emde
coolsunxu·2017-04-06 22:07

【算法导论】--C++实现随机生成100个顶点的无向图和有向图

一、题目算法实验一（主要是为之后的图算法做前期准备工作）->生成100个顶点的图，随机生成顶点->无向图大约1000条边->有向图大约2000条边->计算每个顶点的度->首先默认每条边的权重为1，随之后的实验内容再进行修改二、实现使用邻接矩阵的方式存储该图。三、代码（具体解释都在注释中）1/******************************************************
魔王是翼伊·2017-04-03 11:00

在线编程题 注意事项

你可以参考《算法导论》，里面讲得比较细致时间复杂度最小？内存过大。
niefengNF·2017-04-02 16:47

《算法导论》为什么经典

长期以来，我对于是否要在博客上写非技术类的东西取决不下。同是从0开头学习技术，一定会遇到许多相似的问题，我把它们记下来，还会给人以帮助。但是非技术类的东西，写了也是给自己看的，在没有从“对小我的思考”转变为“对大我的思考”之前(看了刘未鹏的博客后的感触)，我不需要别人的理解和同情。再者，即使面对面交流，也不能保证使一个人完全理解另一个人，更何况活的思考变成死的文字。然而今天，我只是想把憋在心里的话
平平同学爱学习·2017-04-01 16:01

算法导论贪心算法活动选择

#includeusingnamespacestd;voidInit(int*s,int*f,intn){for(inti=0;i>s[i]>>f[i];}}//递归算法voidRECURSIVE_ACTIVITY_SELECTOR(int*s,int*f,intk,intn){intm=k;while(m=f[k]){cout>n;Init(s,f,n);//递归//cout<<1<<"";//
coolsunxu·2017-04-01 10:23

算法导论学习笔记（四）：搜索算法

转载请注明原作者@yoshino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。默认都是查找target值，返回索引值，若返回值为-1说明没有找到顺序查找（OrderSearch）没什么好说的，就是遍历。代码实现：publicvoidOrderSearch(int[]num,inttarget){intpos=-1;for(inti=0;it
yoshino·2017-03-23 12:34

快速排序-总结与改进

之前的几次面试都有问到快速排序，我的写法都是按照算法导论上随便写写的：一：基本快速排序：（参照算法导论）#快速排序defquicksort(nums,p,r):ifpq+1:stack.extend([
Ellis_hym·2017-03-23 12:22

算法导论双重散列

#include#include#includeusingnamespacestd;bool*visited;int*A;boolPrime(intx){inty;for(y=2;y&G){intMax=G.size();if(Prime(Max)){returnMax;}else{do{Max++;}while(Prime(Max)==false);}returnMax;}//输入数据voidI
coolsunxu·2017-03-23 11:34

基于优先队列PriorityQueue的Dijstra算法之Java实现

-最近在学习图算法，其中最为经典的就是Dijstra算法，虽然网上有很多用java实现Dijstra算法的代码，但很少使用优先队列进行优化，这段代码是根据《算法导论》一书中所介绍的Dijstra算法的伪代码编写的
Aseri_ldn·2017-03-22 21:59

Graham求凸包

（摘自算法导论）  首先要对输入的点
望月剑仙·2017-03-20 00:00

算法基础6：堆排序算法

参考《算法导论》P84～P90，注意，数组下标从1开始。
Artprog·2017-03-19 00:00

算法导论笔记动态规划DP详解-钢条切割的分析与实现

DP和分治的相似都是通过组合子问题的解来求解原问题。DP中的“programming”指的是一种表格法，而非coding。DP和分治的不同分治步骤：（例如归并排序）将问题划分为互不相交的子问题递归地求解子问题组合子问题的解，求出原问题的解对于DP：应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子子问题（子问题的求解是递归进行的，将其划分为更小的子子问题）这种情况下分治会做很多不必要的工作，会反复
proheart·2017-03-17 00:00

《通往财富自由之路》——整体整理（一）

2017/3/22反思：执行整体性学习方法，对象是从算法导论和波利亚的怎样解题以及中学到的思维方法一、你真的理解什么是财富自由吗？
王侦·2017-03-11 22:43

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》
duanyajun987·2017-03-10 09:25

算法导论 第7章 快速排序 python、c++

快速排序是一种非常优秀的排序方法，更多见：李飞阳http://feiyang.li/对于包含n个数的输入数组来说，快速排序是一种最坏情况是的算法，虽然表现出的状态和堆排序是相似的。但实际上，快速排序的复杂度绝大部分情况的都可以做到快排算法的描述快排算法分为两部分：分解：数组A[p..r]被分解为A[p...q-1]和A[q+1...r]，其中A[p...q-1]内的元素都比A[q]小，A[q+1.
mmmwhy·2017-03-09 22:49

二叉树的搜索和插入操作

今天接触了二叉查找树，万恶的算法导论，老是伪代码，看了好像懂了，实际自己用源代码，困难重重？纠结了一个晚上总算是略懂了一点二叉树；首先还是来定义一个树吧！
I_love_blog·2017-03-04 19:27

什么叫做算法的？

我当初以为熟读《算法导论》并把业务用里面的算法实现出来的职位就是做算法的，可笑不是！我没有搞过竞赛，在学校的时候视野也窄。以为，程序员靠着一门语言学精通了就可以是高手。
knowthyselfcn·2017-03-04 00:33

排序（二）堆排序

说明：1.如果你不清楚树，建议先了解一下树再往下看2.本文是个人学习笔记，参考了算法导论和网上其他文章一、二叉堆1.定义二叉堆是棵完全二叉树（
锅与盆·2017-03-03 21:41

2017.2.21 算法学习笔记

E01课程简介以及算法分析算法导论包括算法分析（AlgorithmAnalysis）与算法设计(Design)两部分。
MestuleFire·2017-02-23 00:11

强联通分量分解

强联通分量分解一个有向图的强联通分量的定义如下:若对于子图中的任意两个节点u,v总存在u到v的路径则这个子图称作这个图G的一个强联通分量对于图的强联通分量分解，《算法导论》中介绍了KosarajuAlgorithm
孤鸿子_·2017-02-22 23:30

算法导论----学习笔记

渐进符号1、Θ记号Θ(g(n))={f(n):若存在正常数c1,c2和n0,使对所有n>=n0时有0=n0,有0=n0有0=n0,有0=",o相当于“".这样理解只用于区别不同渐近记号间的关系，其实每个渐近记号为一个函数集合，而非两个数关系那样的。________________________________________-对于任何数学函数，这三个记号可以用来度量其“渐近表现”，即当趋于无穷大
zang_coding·2017-02-21 16:26

算法导论之图算法

算法导论之图算法标签（空格分隔）：学习笔记一、基本图算法1.1图的表示对于图G=（V,E）中，V代表图的顶点，E代表顶点之间的关系，也就是我们通常说的边。按照边的特性我们可以将图分为有向图或者无向图。
liu_matthew·2017-02-19 15:30

插入和归并排序

算法导论：主要关注的是程序的性能；速度令人渴望！！！
汇天下豪杰·2017-02-16 15:29

手把手教你写一个归并排序

序归并排序是一个很稳定的排序方法，它具有以下特点：1.时间复杂度为θ（NlogN）（关于时间复杂度的符号表示可以查看《算法导论》第一部分第三/四章），稳定而且是比较排序模型中能达到的最快（当然就算换个很舒服的输入也只能花同样的时间
Zickshen·2017-02-08 17:57

工作之后我推荐看的书籍

1.算法导论（原书第3版）/计算机科学丛书[IntroductiontoAlgorithms,thirdedition]超过50万人阅读的算法圣经！
东升·2017-02-07 10:46

算法导论学习笔记（四） 初稿

5.1雇用问题平均运行时间：所有可能输入分布取平均值的运行时间期望时间：随机算法的运行时间当概率分布是在算法的输入上时，讨论平均运行时间，当算法本身做出随机选择时，讨论期望运行时间5.2指示器随机变量个人感觉与独立重复试验类似核心：将问题分解为子问题应聘者问题的指示器随机变量解法E[X]=∑x=1nxP{X=x}=∑i=1nE[xi]=∑i=1n1/i=lnn+O(1)关于例题帽子核对问题对于每个
Cao970824·2017-02-04 17:29

算法导论学习笔记（四） 初稿

5.1雇用问题平均运行时间：所有可能输入分布取平均值的运行时间期望时间：随机算法的运行时间当概率分布是在算法的输入上时，讨论平均运行时间，当算法本身做出随机选择时，讨论期望运行时间5.2指示器随机变量个人感觉与独立重复试验类似核心：将问题分解为子问题应聘者问题的指示器随机变量解法E[X]=∑x=1nxP{X=x}=∑i=1nE[xi]=∑i=1n1/i=lnn+O(1)关于例题帽子核对问题对于每个
Cao970824·2017-02-04 17:00

算法导论学习笔记（三） 初稿

几个小概念当子问题足够大到需要使用递归求解时，称为递归情况当子问题足够小到无需递归时，称为基本情况等式或不等式都可被称为递归式求解递归的三种方法：代入法，递归树法，主方法对于等式递归，其结果应为Θ，而不等式为Ω或Ο对于分治时两部分的向上向下取整，递归式的边界条件等细节时常可以忽略不计4.1引例——最大子数组暴力求解法全为正数：两层循环遍历求最大差值有正有负：先变化为全正，再两层循环求最大差值分治法
Cao970824·2017-02-02 00:00

分治求逆序对算法

求逆序对是大学本科学习算法阶段经常遇到的一个比较经典的题目，不过一直没有好好地去想过，最近在看算法导论时在课后练习题中又看到了这个题目，于是花了点时间写了一下。
FengGLA·2017-02-01 19:24

算法导论红黑树的探讨

第一部分：红黑树表示与旋转红黑树是一种平衡二叉树，其性质不再赘述。红黑树的数据结构如下：#defineRED0#defineBLACK1#defineINFINITY345879790structRB_node{RB_node*left;//左孩子RB_node*right;//右孩子RB_node*parent;//父节点intcolor;//结点的颜色intkey;RB_node(RB_nod
fogsail·2017-01-29 00:00

《算法导论》学习心得第一章——算法在计算中的作用

Hello~好久不见~上个学期的课程量比较大，将很多的计划都搁置了，所以一直没有更新公众号，趁着相对轻松的寒假，我准备继续之前的计划，学习《算法导论》，并且将学习的心得体会发在微信公众号和CSDN博客。
法辰灬随缘·2017-01-26 19:23

简年4： 黑客渗透系统---Kali Linux 尝试

但是其实前天才开始把老电脑的windowXP系统换成昨天的临时使用系统Windows10今天中午十二点起来，先去塘堤上一边晒太阳，一边把《算法导论》和《计算机网络技术及其应用》的书都看了一章多点。
HustWolf·2017-01-23 19:43

算法导论学习笔记（二） 初稿

3.1渐进记号适用范围算法的运行时间算法的其他方面（空间复杂性等）与算法无关的函数渐进紧确界常用g(n)表示表达式如下∃c1,c2∈Z,∀n≥n0,0≤c1g(n)≤f(n)≤c2g(n)f(n)=Θ(g(n))不同的记号O（渐进上界）表达式如下∃c∈Z,∀n≥n0,0≤f(n)≤cg(n)f(n)=O(g(n))⊆f(n)=Θ(g(n))Ω（渐进下界）表达式如下∃c∈Z,∀n≥n0,0≤cg(n
Cao970824·2017-01-23 14:52

算法导论学习笔记（二） 初稿

3.1渐进记号适用范围算法的运行时间算法的其他方面（空间复杂性等）与算法无关的函数渐进紧确界常用g(n)表示表达式如下∃ c1,c2∈Z,∀ n≥n0, 0≤c1g(n)≤f(n)≤c2g(n)f(n)=Θ(g(n))不同的记号O（渐进上界）表达式如下∃ c∈Z,∀ n≥n0, 0≤f(n)≤cg(n)f(n)=O(g(n))⊆f(n)=Θ(g(n))Ω（渐进下界）表达式如下∃ c∈Z,∀ n≥n
Cao970824·2017-01-23 14:00

算法导论学习笔记（二） 初稿

3.1渐进记号适用范围算法的运行时间算法的其他方面（空间复杂性等）与算法无关的函数渐进紧确界常用g(n)表示表达式如下∃ c1,c2∈Z,∀ n≥n0, 0≤c1g(n)≤f(n)≤c2g(n)f(n)=Θ(g(n))不同的记号O（渐进上界）表达式如下∃ c∈Z,∀ n≥n0, 0≤f(n)≤cg(n)f(n)=O(g(n))⊆f(n)=Θ(g(n))Ω（渐进下界）表达式如下∃ c∈Z,∀ n≥n
Cao970824·2017-01-23 14:00
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