算法笔记:分治

分治

1.分解成规模更小的k的个子问题。

2.子问题之间相互独立。

3.合并后与原问题相同。

Tips:最好子规模大致相同,会使过程更加简单。

大多数情况下,对于分治法的时间复杂度:

1.n=1时,T(n) = O(1);

2.n>1时,T(n) - kT(n/m) + f(n)

如果f(n) = n^l

那么就有T(n):

1.l<logmk,nlogmk

2.l=logmk,nllogn

3.l>logmk,nl

经典例子之归并排序~

代码地址:http://www.cnblogs.com/rimochiko/p/7587272.html

思路讲解:

需要另外开辟空间来辅助,分为左边和右边,拿左边的和右边的去比较,然后把小的那个放入新开辟的空间内。

归并算法的复杂度是:

1.n=1时,T(n) = O(1);

2.n>1时,2T(n/2) + O(n);

经典例子之快速排序~

代码地址:http://www.cnblogs.com/rimochiko/p/7587476.html

思路讲解:

把数组分成了三个集合,一个是小于的区域,一个是等于基准的区域,一个是大于的区域,然后再递归排序。

时间: 2024-10-28 17:44:14

算法笔记:分治的相关文章

《数据结构与算法分析 C语言描述》读书笔记——分治算法

书中用求解最大子序列和的方式介绍了分治算法(divide-and-conquer) 分治算法是一种相对快速的算法 运行时间为O(logN) 最大子序列和的问题如下: 给出一组整数 A1  A2 … AN 求∑jk=i Ak 若所有整数均为负 则最大子序列和为0 e.g. 输入-2, 11,-4, 13, -5, -2 输出20(A2到A4) 分治算法就如同字面描述的一样 先分再治 分 指的是将问题分为两部分几乎相同的子问题 进行递归求解 治 指的是将 分 的解通过简单的手段合并 得到最终解 对于

算法笔记1-最大子序列和问题的求解

问题-- 给定N个整数(有可能是负数)A1,A2,A3,A4...An,求最大子序列和. (子序列必须是连续的):比如,对于输入,-2,11,-4,13,-5,-2:这个序列, 答案是20,即从A2到A4. 对于这个问题,你怎么想的呢?下面有四种解法,看看你的解法是不是其中之一. 解法一.穷举 解题思路-- 既然是求某一个连续的子序列的最大和,那么我们把所有的子序列的和都加一遍,然后用一个变量来存储最大的和值,当遍历一遍所有子序列,即可得到最大的和.由于这个子序列长度可以是1,也可以是N,因此需

五大常用算法:分治、动态规划、贪心、回溯和分支界定

苹果的WWDC ,除了发布了os x 10.10 和IOS8 外,还推出了Swift.详细点击这里 代码总体风格有点像Java,也有点像javascript. 下面给出一些代码段(来自苹果官方手册): println("Hello, world") "var myVariable = 42 myVariable = 50 let myConstant = 42" 摘录来自: Apple Inc. "The Swift Programming Languag

算法笔记-DTW动态时间规整

算法笔记-DTW动态时间规整 简介 简单的例子 定义 讨论 约束条件 步模式 标准化 点与点的距离函数 具体应用场景 分类 点到点匹配 算法笔记-DTW动态时间规整 动态时间规整/规划(Dynamic Time Warping, DTW)是一个比较老的算法,大概在1970年左右被提出来,最早用于处理语音方面识别分类的问题. 1.简介 简单来说,给定两个离散的序列(实际上不一定要与时间有关),DTW能够衡量这两个序列的相似程度,或者说两个序列的距离.同时DTW能够对两个序列的延展或者压缩能够有一定

小算法笔记

素数: 除 1 外只能被 1 和自身整除的数. 方法一: #include <stdio.h> #define N 1000 int num = 0; int prime(int n) { int i; if(n % 2 == 0) return (n == 2); if(n % 3 == 0) return (n == 3); if(n % 5 == 0) return (n == 5); for(i = 7; i*i <= n; ++i) if(n % i == 0) return

算法笔记之堆排序

一.对堆排序的相关了解 1.堆排序的运行时间是 O(nlogn) : 2.定义: 堆heap是一棵具有以下属性的二叉树-- (1)它是一棵完全二叉树: (2)每个结点大于或等于它的任意一个孩子. 备注:完全二叉树的定义--除了最后一层没填满以及最后一层的叶子都是偏左放置的,其他层都是满的二叉树! 3.二叉堆有两种:最大堆和最小堆.在堆排序中我们使用的是最大堆,最小堆常常在构造优先队列时使用. 4.一条路径的深度指的是这条路径的边数,一个结点的深度是指从根结点到该结点的路径的长度. 二.对堆进行排

算法笔记_023:拓扑排序(Java)

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 基于减治法实现 2.2 基于深度优先查找实现 1 问题描述 给定一个有向图,求取此图的拓扑排序序列. 那么,何为拓扑排序? 定义:将有向图中的顶点以线性方式进行排序.即对于任何连接自顶点u到顶点v的有向边uv,在最后的排序结果中,顶点u总是在顶点v的前面. 2 解决方案 2.1 基于减治法实现 实现原理:不断地做这样一件事,在余下的有向图中求取一个源(source)(PS:定义入度为0的顶点为有向图的源),它是一个没有输入边的顶点,然后把它和所有从它出发

算法笔记_018:旅行商问题(Java)

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力法   1 问题描述 何为旅行商问题?按照非专业的说法,这个问题要求找出一条n个给定的城市间的最短路径,使我们在回到触发的城市之前,对每个城市都只访问一次.这样该问题就可以表述为求一个图的最短哈密顿回路的问题.(哈密顿回路:定义为一个对图的每个顶点都只穿越一次的回路) 很容易看出来,哈密顿回路也可以定义为n+1个相邻顶点v1,v2,v3,...,vn,v1的一个序列.其中,序列的第一个顶点和最后一个顶点是相同的,而其它n-1个顶点都是互不相同的.并且

算法学习——分治算法

这是从网上查到的概念资料,先收来~ 一.基本概念 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法.字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并.这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)…… 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关.问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少.例如,对于n个

[数据结构和算法]折半插入排序算法笔记

/// <summary> /// 步骤: /// 1.记录当前待排元素 /// 2.标记顺序表有序查找区域下界和上界 /// 3.在顺序表有序查找区域中折半查找等待排序元素的位置 /// 4.把顺序表有序查找区域的某些元素后移一位,以空出位置给等待排序的元素 /// 5.在空出的位置填写当前排序元素 /// </summary> /// <param name="elements"></param> static void SqList