算法导论CLRS答案

算法导论(CLRS)答案 Chapter Section I 1 2 p II 1 2 3 p III 1 2 p IV 1 2 3 4 p V 1 2 3 4 p VI 1 2 3 4 5 p VII 1 2 3 4 p VIII 1 2 3 4 p IX 1 2 3 p XII 1 2 3 XIII 1 2 3 4 p 假设你有兴趣,能够选一个章节去完毕. 欢迎watch/fork/star/contribute我的项目. 欢迎挑错. Follow @louis1992 on github

其实算法本身不难,第一遍可以只看伪代码和算法思路.如果想进一步理解的话,第三章那些标记法是非常重要的,就算要花费大量时间才能理解,也不要马马虎虎略过.因为以后的每一章,讲完算法就是这样的分析,精通的话,很快就读完了.你所说的证明和推导大概也都是在第三章介绍了,可以回过头再认真看几遍. 至于课后题,比较难,我只做了前几章,如果要做完需要更多时间和精力.这可以通过之后做算法题来弥补,可以去leetcode等网站找一些经典的算法题做一做,加深理解. Facebook的工程师写的攻略,介绍了用算法导论来

系列地址:算法导论(CLRS)参考答案与配套编程题选 1.1 算法 1.1-1 例如大学生学期统计排序以分配奖学金等等. 1.1-2 例如解决问题需要使用的内存等等. 1.1-3 顺序表,优点有支持随机查找,可以在\(O(1)\)内查找元素,缺点是增添/删除元素不方便. 1.1-4 相似:都可以通过带有加权边的图来模拟解决总距离最小化问题. 不同:最短路径和旅行商问题考虑的顶点情况不同,导致复杂度不同. 1.1-5 只有最佳解才行:使用相同外观的钥匙开锁,只有正确的钥匙能打开. 获得近似解也行:

系列地址:算法导论(CLRS)参考答案与配套编程题选 2.1 插入排序 练习2.1-1 原题为 \(A=<31,41,59,26,41,58>\) , 每一次排序后变化如下: 为了演示效果,所有值统一减 \(10\). 下面演示对 \(A=<21,31,49,16,31,48>\) 的排序过程: 练习2.1-2 重写为非升序排序结果如下: 点击查看大图 原文地址:https://www.cnblogs.com/accepteddoge/p/8710241.html

5. 归并排序 (Merge Sort) 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 4 void print(int arr[], int n) { 5 int i; 6 for (i = 0; i < n; i++) { 7 printf("%d ", arr[i]); 8 } 9 printf("\n"); 10 } 11 12 void merge(int arr[], int s,

本栏目(Algorithms)下MIT算法导论专题是个人对网易公开课MIT算法导论的学习心得与笔记.所有内容均来自MIT公开课Introduction to Algorithms中Charles E. Leiserson和Erik Demaine老师的讲解.(http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html) 第二节-------渐近符号.递归及解法 Solving Recurrence 第二节课的内容比较偏数学化,没有算法方面的知识.但尽管

系列地址:算法导论(CLRS)参考答案与配套编程题选 练习2.3-7 配套编程题 :两数之和 (Two Sum) - LeetCode / LeetCode-CN 原文地址:https://www.cnblogs.com/accepteddoge/p/8718095.html

年前的时候去逛书店,久仰算法导论这本书的大名看见后也就买了下来.回家看了一段时间,发现看书的进度真的是极慢,书里的课后题很多,那些不会的问题也是通过网上搜别人的答案才得以解决的.所以,我就想把我看这本书的心得连带课后的解答分享给大家.同时也是给我坚持把算法导论这本书看完的一个动力 ^_^ 因为本书的第一章相当于一个导论就直接跳过了,那么,从第二章开始! 第二章主要介绍了插入排序和归并排序: 所谓的插入排序就像是一局扑克刚开始时的摸牌阶段,你对手中的扑克所做的整理排序一样.开始时,我们的左手为空并

动态规划算法概述 动态规划(dynamic programming)1是一种与分治方法很像的方法,都是通过组合子问题的解来求解原问题.不同之处在于,动态规划用于子问题重叠的情况,比如我们学过的斐波那契数列.在斐波那契数列的求解问题中,我们经常要对一个公共子问题进行多次求解,而动态规划算法,则对每个子问题只求解一次,将其解保存在一个表格中,从而避免了大量的冗余计算量. 动态规划算法常用于寻找最优解问题(optimization problem).而其规划大概可分为四步: 1.刻画一个最优解的结构特