算法导论——python实践第67页

递归讨论（二）

Input:n Out:max_value 根据算法导论中

·2015-11-08 14:50

rand5()产生rand7()

前两天，睡觉前，偶尔翻起算法导论，看到随机函数这一块内容，里面有一个练习题． 5.1-2 描述random(a,b)过程的一种实现，它只调用random(0,1).作为a和b的函数，你的程序的期望运行时间是多少

·2015-11-08 13:35

归并排序，不错~~

《算法导论》2.3-7很值得一练。

·2015-11-08 13:47

《算法导论》第六章“堆排序”习题解答

6-1-1：　　解：最少的情况为第h层只有一个叶子节点，那么元素数为2h，最多的情况为该树是一颗完全二叉树，元素数为2h+1-1 6-1-2：　　解：根据上一题我们可以知道，对于有n个元素的堆，必须满足如下式子： 2h <= n <=2h+1-1 < 2h+1,所以又h <= lgn < h+1,故h =

·2015-11-08 13:21

《算法导论》第二章习题解答

如果错误，或者有更好的方法，欢迎大家指正 2-1：插入排序 2-1-1：描述数组A = {31,41,59,26,41,58}插入排序过程　　　　解： 1、　　31 41 59 26 41 58 　　　　　　 2、　　31 41 59 26 41 &nb

·2015-11-08 13:21

杂想

好久没更新过博客了，刚过完年，想着呆在家无聊然后还静不下心来学习，所以早早的来到学校了，但是来了学校也静不下心来学习，呵呵~~ 今天瞎逛知乎，看到一个问答，说是如何能够进google实习，看到一条评论说把《算法导论

·2015-11-08 13:20

算法导论第6章堆排序（简单选择排序、堆排序）

堆数据结构实际上是一种数组对象，是以数组的形式存储的，可是它能够被视为一颗全然二叉树，因此又叫二叉堆。堆分为下面两种类型：大顶堆：父结点的值不小于其子结点的值，堆顶元素最大小顶堆：父结点的值不大于其子结点的值，堆顶元素最小堆排序的时间复杂度跟合并排序一样，都是O(nlgn)，可是合并排序不是原地排序（原地排序：在排序过程中，仅仅有常数个元素是保存在数组以外的空间），合并排序的全部元素都

·2015-11-08 13:02

Python实践detach PCI设备

#!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- #author:forrest, 2015-8-12 filename: detach.py import os import time def detach_pci_dev(): time.sleep(3) # This script will be executed at

forrest_k·2015-11-08 13:00

堆基础总结（算法导论）

0.二叉堆排序和顺序统计学中的堆排序所用到的堆，是一棵完全二叉树。存放时利用了二叉树，父亲节点序号（i），子节点序号（2*i，2*i+1）的性质堆的建立，调整，输出实例如下：#include#include#includeusingnamespacestd;//root从data[1]开始存起//我想到的是左右孩子先比较，返回大孩子序号。大孩子再与父节点比较，如果不调换，调整结束，直接返回；如果调

罗磐·2015-11-08 12:43

并查集（不相交集合）

拿起《算法导论》看完不相交集合这章，顿然茅塞顿开，终于完成并查集的基础知识的学习。《算法导论》真是牛×× 　　不相交集合有两种不同的实现，链表表示和带路径压缩的按秩合并策略。

·2015-11-08 12:25

多路平衡树(BTree)的C++实现

　　B树是一种多路平衡树，我根据《算法导论》中的算法描述实现了C++版本的BTree。关于BTree的各种属性看这里吧，还有别人的实现版本，看这里。

·2015-11-08 12:02

红黑树的C++实现--根据《算法导论》中的算法实现

不过STL中的实现相对来说晦涩难懂，而《算法导论》中的算法则比较清晰易懂。这里的这份实现就是《算法导论》中STL算法的一种C++实现。关于红色树的特性以及规则这里还有这里都有详细描述。

·2015-11-08 12:59

算法导论：二叉堆

1、二叉堆的定义。二叉堆是按照二叉树进行组织和操作的数组对象。二叉堆节点i的左儿子为节点2i，右儿子为节点2i+1，且i节点值总是大于等于它的两个儿子。二叉堆是数组的一部分，堆大小heap_size<=length[A],heap_size之后的数组元素不属于二叉堆。计算左右子节点的过程可通过移位操作来完成，且一般用宏或内联函数完成。 &nbs

·2015-11-08 11:08

算法导论学习-binary search tree

1. 概念： Binary-search tree（BST）是一颗二叉树，每个树上的节点都有<=1个父亲节点，ROOT节点没有父亲节点。同时每个树上的节点都有[0,2]个孩子节点(left child AND right child)。每个节点都包含有各自的KEY值以及相应的satellite data。其中KEY是几种BST基本操作的主要操作对象。 2. BST的特别性

·2015-11-08 10:59

算法导论学习-子数组最大和问题

一种算法是分治法：O(nlgn） 1 #include<iostream> 2 #include<algorithm> 3 #include<cstdio> 4 using namespace std; 5 const int maxsize=1000001; 6 int a[maxsize],sum[maxsize]

·2015-11-08 10:56

算法导论学习-heapsort

heap的定义：如果数组a[1,....n]满足：a[i]>a[2*i] && a[i]>a[2*i+1]，1<=i<=n/2，那么就是一个heap，而且是max-heap heap有两种，max-heap 和 min-heap，其中min-heap的性质与上面所述相反，即 a[i]<a[2*i] &&

·2015-11-08 10:55

算法导论学习-Dynamic Programming

转载自： http://blog.csdn.net/speedme/article/details/24231197 1. 什么是动态规划 ------------------------------------------- dynamic programming is a method for solving complex problems by breaking them d

·2015-11-08 10:53

快速排序和归并排序

在算法导论中众多的排序算法之中，最最重要的，也是必须要提笔会写的两个算法就是快速排序算法和归并排序算法了。

·2015-11-08 10:49

《算法导论》第十四章----数据结构的扩张（动态顺序统计）

《算法导论》学习记录目录这一章是对第十三章红黑树的扩张（PS：关于红黑树的介绍见链接）。在现实应用中我们经常需要在一些数据结构（链表、二叉树）上添加一些特性来解决问题。

·2015-11-08 09:24

《算法导论》学习记录----目录

大一下学期买了《算法导论》打算玩ACM的时候学，后来ACM玩得不伦不类，算导也看得不伦不类，只看算法实现，忽略了很多东西。

·2015-11-08 09:23

【算法导论学习笔记】第2章：算法基础

1.循环不变式循环不变式帮助我们理解算法正确性。利用循环不变式时，需要证明以下三条性质。初始化：循环第一次迭代前，循环不变式为真.（对应归纳法中的基本情况）保持：如果循环在某次迭代前为真，则在下次迭代之前也为真。（对应于归纳步）终止：循环终止时，不变式提供一个有用的性质，该性质有助于证明算法的正确性。（与归纳区别，归纳法中归纳步无限使用，而此处会终止）2.插入排序(Insert

EscapePlan·2015-11-07 16:00

《算法导论》杂记 - 第二章算法基础

// asc void insertionSortAsc(vector<int> &v) { int len = v.size(); for (int i = 1; i < len; i++) { int key = v[i]; int j = i - 1; while (j >

·2015-11-07 15:45

Algorithm: quick sort implemented in python 算法导论快速排序

1 import random 2 3 def partition(A, lo, hi): 4 pivot_index = random.randint(lo, hi) 5 pivot = A[pivot_index] 6 A[pivot_index], A[hi] = A[hi], A[pivot_index] 7 s

·2015-11-07 14:44

algorithm: heap sort in python 算法导论堆排序

An Python implementation of heap-sort based on the detailed algorithm description in Introduction to Algorithms Third Edition import random def max_heapify(arr, i, length): while True:

·2015-11-07 14:43

《算法导论》读书笔记之排序算法—Merge Sort 归并排序算法

在算法导论讲分治算法一章的时候提到了归并排序。首先，归并排序是一个分治算法。归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待

·2015-11-07 14:02

排序算法小结

本blog总结了常见的排序算法，笔者在以下几篇随笔中，用简洁而概括的语言和图表描述了算法的内容、思想、运行时间等等，其中算法的伪代码描述都是摘自《算法导论》一书。希望能给大家带来一些收获。　　

·2015-11-07 14:48

电子书资源

算法部分 CLRS(Introduction.to.Algorithms.Second.Edition) http://download.csdn.net/source/2001574 算法导论中文版

·2015-11-07 13:33

一个简单的链表的实现

最近在看算法导论，觉得有些东西可以记录下-》这篇文章只是为了记录。 1. 链表的特点链表是一个非常常用的数据结构，其有如下几个基本特点： 1.

·2015-11-07 13:10

uva 515 King

，觉得是判断有没有环（包括负环，正环，0环），但是不确定，要真的是这样的话，要权值来干什么，直接拓扑排序就好了，然后不确定，找了解题报告瞄一下，个个都是差束约分，然后没看其他内容，直接去学差束约分，看算法导论和网上的资料看了一个小时

·2015-11-07 13:26

红黑树

http://blog.csdn.net/eric491179912/article/details/6179908 另外经典教材就是算法导论中关于红黑树的章节了，以算法导论为主，实在不明白的地方再去网上查找资料

·2015-11-07 12:47

EK算法

具体思路可以参考算法导论。此算法用广度优先搜索寻找增光路的，代码写起来比较简单。

·2015-11-07 12:27

Poj1469_匈牙利算法_最大二分匹配

之前在算法导论中学习网络流，明白了网络流中的残留网络，增光路和割，但是去模拟书上的伪代码感觉很是费力。就打算从最基本的匈牙利算法做起。

·2015-11-07 12:08

[时空权衡]字符串匹配KMP算法代码（引自算法导论）

这里只贴一份来自《算法导论》的伪代码改写的代码。

·2015-11-07 12:26

排序算法总结

最近开始研读算法导论，刚开始看，对于排序算法在这之前就不叫熟悉冒泡算法，对其他的算法也只是有所耳闻，并未深入研究。

·2015-11-07 12:24

使用堆查找前K个最大值兼谈程序优化(上)

堆的原理就不多说了，网上有好多，如果想参阅比较权威性的材料，可参见《算法导论》第六章堆排序。本文的程序即是建立其上。

·2015-11-07 12:37

教你透彻了解红黑树

一步一图一代码，R-B Tree5、红黑树插入和删除结点的全程演示6、红黑树的c++完整实现源码 ------------------------------ 一、红黑树的介绍先来看下算法导论对

·2015-11-07 11:34

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09

·2015-11-07 11:52

机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶

机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09

·2015-11-07 11:51

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09

·2015-11-07 11:48

hdu2817 A sequence of numbers

这题就是判断是等差数列还是等比数列，然后计算结果mod200907 因为数字比较大10的九次方所以等比用到了快速幂求模不懂可以看看算法导论，在大数那里有讲

·2015-11-07 11:46

算法导论学习-动态规划之记忆化搜索

一. 动态规划动态规划（dynamic programming）,与“分治思想”有些相似，都是利用将问题分为子问题，并通过合并子问题的解来获得整个问题的解。于“分治”的不同之处在于，对于一个相同的子问题动态规划算法不会计算第二次，其实现原理是将每一个计算过的子问题的值保存在一个表中。二. 记忆化搜索我们常见的动态规划问题，比如流水线调度问题，矩阵链乘问题等等都是“一步接着一步解决的

·2015-11-07 11:21

算法导论学习-prim算法

一. 关于最小生成树对于无向连通图G=（V，E），其中V表示图的顶点，E表示图的边，对于每条边都有一个权值，可以理解为边a->b的权值C为从a走到b要走的路程为C。现在我们希望找到一个无回路的子集T，且有T是E的子集，T连接了所有的顶点，且其权值和最小。那么这样一个子图G‘=（V，T）称之为图G的最小生成树。二. 最小生成树的基本性质最小生成树的边数|T|必然服从|T|=|V|-

·2015-11-07 11:20

算法导论学习-线段树(2)

线段树（1）http://www.cnblogs.com/fu11211129/p/4230000.html 1. 线段树应用之动态点插与统计： -------------------------------- 线段树（1）中讲的应用是区段的插值与统计，我们在线段树结构体中接入cover之一域，cover等于0表示该节点所代表的区域并没有被完全覆盖，cover大于等于1表示该节点所代表区域已

·2015-11-07 11:19

算法导论学习-线段树(1)

1. 线段树简介： --------------- 线段树是建立在线段的基础上，每个结点都代表了一条线段[a,b]。长度为1的线段称为元线段。非元线段都有两个子结点，左结点代表的线段为[a,(a + b) / 2]，右结点代表的线段为[((a + b) / 2）+1,b]。若非元线段的编号为 i，那么他的左孩子编号为 2*i，右孩子为 2*i+1。下图是一棵典型的线段树。，一般的，我们把根节点

·2015-11-07 11:18

算法导论学习-RED-BLACK TREE

1. 红黑树(RED-BLACK TREE)引言： ------------------------------------- 红黑树(RBT)可以说是binary-search tree的非严格的平衡版本。与之相应的是平衡二叉树（Balanced Binary Tree）又称之为AVL树(因为是G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis在1962年发明的这棵树)是bi

·2015-11-07 11:17

算法导论-装配线调度问题

全局变量 1 /* 2 There are 2 lines, each line has 5 station. 3 Pass only one station per line, from left to right. 4 Find the fastest way from enter to exit. 5 Dynamic Programming 6 */ 7 8

·2015-11-07 11:37

算法导论-钢条切割 C# 递归实现

下班前看到有位兄弟写钢条切割问题，尝试实现C#版，还没有实现最优版，分享一下。 int[] parr; private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { //策略标准，如总长度 7 取第1位，6位 , 最优结果是: 18 = 1 + 17 pa

·2015-11-07 10:50

《算法导论》读书笔记之第10章基本数据结构之二叉树

摘要　　书中第10章10.4小节介绍了有根树，简单介绍了二叉树和分支数目无限制的有根树的存储结构，而没有关于二叉树的遍历过程。为此对二叉树做个简单的总结，介绍一下二叉树基本概念、性质、二叉树的存储结构和遍历过程，主要包括先根遍历、中根遍历、后根遍历和层次遍历。 1、二叉树的定义　　二叉树（Binary Tree）是一种特殊的树型结构，每个节点至多有两棵子树，且二叉树的子树有左右之分，次序

·2015-11-07 10:29

kmp算法的理解与实现

文章来源：http://kenby.iteye.com/blog/1025599 KMP算法曾被我戏称为看毛片算法，当时笑喷......大三那个时候硬着头皮把算法导论的kmp算法啃完，

·2015-11-07 09:41

B树学习----查询插入删除

参考算法导论第三版1.B树的定义任何和关键字相联系的“卫星数据”将于关键字一样存放在同一个节点中。

ddhdzt·2015-11-06 19:21

推荐频道

算法导论——python实践