1.0-1背包问题 //0-1背包问题--动态规划算法 public class DynamicPlan { public static void main(String[] args) { DynamicPlan dynamicplan = new DynamicPlan(); int[] weight = {1, 2, 3, 4, 5}; System.out.println("方法一 背包所装物品的重量为:" + dynamicplan.knapsack(weight, weig

一.背包问题描述: 有N种物品和一个重量为M的背包,第i种物品的重量是w[i],价值是p[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包重量,且价值总和最大. 二.解决方法: 1.贪心算法:贪心算法基于的思想是每一次选择都作当前最好的选择,这样最后的结果虽然不一定是最优解,但是也不会比最优解差很多. 举个例子说明可能好懂一些:一帮基友去聚餐,菜是一份一份上的,我每一次夹菜都只夹牛肉/海鲜吃,可能到最后我吃的牛肉/海鲜很多,但不一定代表我吃掉的东西的总价值最高,但是相对来说价值也很高

动态规划理论 一个模型三个特征 多阶段决策最优解模型 最优子结构 最优子结构指的是,问题的最优解包含子问题的最优解.反过来说就是,我们可以通过子问题的最优解,推导出问题的最优解. 如果我们把最优子结构,对应到我们前面定义的动态规划问题模型上,那我们也可以理解为,后面阶段的状态可以通过前面阶段的状态推导出来. 无后效性 无后效性有两层含义,第一层含义是,在推导后面阶段的状态的时候,我们只关心前面阶段的状态值,不关心这个状态是怎么一步一步推导出来的. 第二层含义是,某阶段状态一旦确定,就不受之后阶段

前面学了一个星期的C++,以前阅读C++代码有些困难,现在好一些了.做了一些NOI的题目,这也是一个长期的目标中的一环.做到动态规划的相关题目时发现很多问题思考不通透,所以开始系统学习.学习的第一本是<数据结构与算法C++描述>第三版,边学边做一些笔记.所以这些笔记中的代码有很多将会非常简单,甚至可能只有一个记录或者结论. 辗转相除法用来求两个整数的最大公约数,即能同时整除两个数的最大整数.程序如下: int gdc(int m,int n){ int rem; while(n!=0){ //

数据结构部分: 1.数组和链表的区别.(很简单,但是很常考,记得要回答全面) C++语言中可以用数组处理一组数据类型相同的数据,但不允许动态定义数组的大小,即在使用数组之前必须确定数组的大小.而在实际应用中,用户使用数组之前无法确定数组的大小,只能够将数组定义成足够大小,这样数组的空间可能不被使用,从而造成内存空间的浪费.链表是一种常见的数据组织形式,他采用动态分配内存的形式实现.需要时可以用new分配内存空间,不需要时用delete将已分配的空间释放,不会造成内存空间的浪费. 从逻辑结构上来看

今年的上半年,项目原因大部分时间在写js,这期间把easyui,echarts,bootstrap都用了点皮毛,写的多了,自然也多了些感觉,不过仅局限于运用层面,于是决定再系统的看些javascript方面的书,强化运用能力,便有了这本~来自于国内知名公司前端工程师翻译自国外的书,见名知意用Javascript角度来讲数据结构和算法,一方面可以把javascript的基础知识加强,一方面加深数据结构以及算法的理解和应用. 全书篇幅不长,第一章简明扼要对javascript做了简单的介绍,基本语法

1.课程安排表: 1. 线性表 2. 字符串 3. 栈和队列 4.树 5.查找 6.排序 7.暴力枚举法 8.广度优先搜索 9.深度优先搜索 10.分治 11.贪心 12.动态规划 13.图 14.数学方法与常见模型 15.大整数运算 16. 基础功能 2.   编程技巧: 1.把较大的数组放在main 函数(全局变量)外,作为全局变量,这样可以防止栈溢出,因为栈的大小是有限制的.GCC (C编译器) 段错误 2.如果能够预估栈,队列的上限,则不要用stack,queue,使用数组来模拟,这样速

这篇文章是常见数据结构与算法整理总结的下篇,上一篇主要是对常见的数据结构进行集中总结,这篇主要是总结一些常见的算法相关内容,文章中如有错误,欢迎指出. 一.概述 二.查找算法 三.排序算法 四.其它算法 五.常见算法题 六.总结 一.概述 以前看到这样一句话,语言只是工具,算法才是程序设计的灵魂.的确,算法在计算机科学中的地位真的很重要,在很多大公司的笔试面试中,算法掌握程度的考察都占据了很大一部分.不管是为了面试还是自身编程能力的提升,花时间去研究常见的算法还是很有必要的.下面是自己对于算法这

1 基本数据结构 基本数据结构有: 数组.顺序存储,可随机访问.有最快的查询速度,插入.删除元素非常麻烦. 链表.存储相对位置,可按节点依次访问.查询较慢,插入.删除节点较快.有单向链表.双向链表等. 块状链表.数组和链表结合. 栈和队列. 树.有二叉树.平稀树.B树等. 堆.有顺序的树. 散列表.哈希表,即map. 图. 2 基本算法 贪心算法. 分治算法. 动态规划. 随机化算法. 回溯法. 基本数据结构和算法,布布扣,bubuko.com