《算法导论》读书笔记--为什么要读

以前一直想读一遍《算法导论》,不过由于自己犯懒一直没有开始。前两天报一个实习的测试,小算法都不会写,感觉比较糟糕,意识到应该开始读算法了。

作为数学系的人,虽然没有学过数据结构和算法,不过想来好好读不会很难;加上自己对于语言的基础太差,有不忍直视的“码力”,学算法正好又能顺便用一遍c++,一举两得。

那么为什么要写博客呢?首要的当然是自我监督,其次,写的博客可以作为非常珍贵的资料,用于以后的复习。

下面说说打算怎么读:1、把每一部分都读懂 2、把关键点提取出来写成笔记 3、课后题、思考题要不折不扣的做完 4、算法的代码手写一遍 5、个别证明不懂的话就算了 6、三个月把书看完。

最后,自己写的东西肯定有不少错误和幼稚的地方,不是计算机出身,错误的地方会改正,如果有人看我的博客的话,希望各位指正,很感激。

------Ored

时间: 2024-08-02 22:28:12

《算法导论》读书笔记--为什么要读的相关文章

算法导论读书笔记之钢条切割问题

算法导论读书笔记之钢条切割问题 巧若拙(欢迎转载,但请注明出处:http://blog.csdn.net/qiaoruozhuo) 给定一段长度为n英寸的钢条和一个价格表 pi (i=1,2, -,n),求切割钢条的方案,使得销售收益rn最大.注意,如果长度为n英寸的钢条价格pn足够大,最优解可能就是完全不需要切割. 若钢条的长度为i,则钢条的价格为Pi,如何对给定长度的钢条进行切割能得到最大收益? 长度i   1   2    3   4     5      6     7     8  

算法导论读书笔记(15) - 红黑树的具体实现

算法导论读书笔记(15) - 红黑树的具体实现 目录 红黑树的简单Java实现 红黑树的简单Java实现 /** * 红黑树 * * 部分代码参考自TreeMap源码 */ public class RedBlackTree<T> { protected TreeNode<T> root = null; private final Comparator<? super T> comparator; private int size = 0; private static

算法导论读书笔记(17)

算法导论读书笔记(17) 目录 动态规划概述 钢条切割 自顶向下的递归实现 使用动态规划解决钢条切割问题 子问题图 重构解 钢条切割问题的简单Java实现 动态规划概述 和分治法一样, 动态规划 (dynamic programming)是通过组合子问题的解而解决整个问题的.分治法是将问题划分成一些独立的子问题,递归地求解各子问题,然后合并子问题的解而得到原问题的解.与此不同,动态规划适用于子问题并不独立的情况,即各子问题包含公共的子子问题.在这种情况下,分治法会重复地求解公共的子子问题.而动态

算法导论读书笔记(16)

算法导论读书笔记(16) 目录 动态顺序统计 检索具有给定排序的元素 确定一个元素的秩 区间树 步骤1:基础数据结构 步骤2:附加信息 步骤3:维护信息 步骤4:设计新操作 动态顺序统计 之前介绍过 顺序统计 的概念.在一个无序的集合中,任意的顺序统计量都可以在 O ( n )时间内找到.而这里我们将介绍如何在 O ( lg n )时间内确定任意的顺序统计量. 下图显示的是一种支持快速顺序统计量操作的数据结构.一棵 顺序统计树 T 通过在红黑树的每个结点中存入附加信息而成.在一个结点 x 内,增

算法导论读书笔记(14) - 二叉查找树的具体实现

算法导论读书笔记(14) - 二叉查找树的具体实现 目录 二叉查找树的简单Java实现 二叉查找树的简单Java实现 /** * 二叉查找树 * 部分代码参考自TreeMap的源码 */ public class BinarySearchTree<T> { protected TreeNode<T> root = null; private final Comparator<? super T> comparator; private int size = 0; pub

算法导论读书笔记(13)

算法导论读书笔记(13) 目录 红黑树 旋转 插入 情况1 : z 的叔父结点 y 是红色的 情况2 : z 的叔父结点 y 是黑色的,而且 z 是右孩子 情况3 : z 的叔父结点 y 是黑色的,而且 z 是左孩子 删除 情况1 : x 的兄弟 w 是红色的 情况2 : x 的兄弟 w 是黑色的,且 w 的两个孩子都是黑色的 情况3 : x 的兄弟 w 是黑色的, w 的左孩子是红色的,右孩子是黑色的 情况4 : x 的兄弟 w 是黑色的,且 w 的右孩子是红色的 红黑树 红黑树 是一种二叉查

算法导论读书笔记(18)

算法导论读书笔记(18) 目录 最长公共子序列 步骤1:描述最长公共子序列的特征 步骤2:一个递归解 步骤3:计算LCS的长度 步骤4:构造LCS LCS问题的简单Java实现 最长公共子序列 某给定序列的子序列,就是将给定序列中零个或多个元素去掉后得到的结果.其形式化定义如下:给定一个序列 X = < x1 , x2 , - , xm >,另一个序列 Z = < z1 , z2 , - , zk >,如果 Z 满足如下条件则称 Z 为 X 的 子序列 (subsequence),

算法导论读书笔记-第十四章-数据结构的扩张

算法导论第14章 数据结构的扩张 一些工程应用需要的只是标准数据结构, 但也有许多其他的应用需要对现有数据结构进行少许的创新和改造, 但是只在很少情况下需要创造出全新类型的数据结构, 更经常的是通过存储额外信息的方法来扩张一种标准的数据结构, 然后对这种数据结构编写新的操作来支持所需要的应用. 但是对数据结构的扩张并不总是简单直接的, 因为新的信息必须要能被该数据结构上的常规操作更新和维护. 14.1 动态顺序统计 顺序统计树(order-static tree) : 在红黑树的基础上, 在每个

平摊分析 --- 算法导论读书笔记

我们经常会说一个算法快不快,这个可以由实验得出,也可以通过分析复杂度得出.实验需要大量不同的输入才更全面准确,否则片面地看某个输入下的表现,是比较偏颇的.分析复杂度(通常分析最坏,因为平均涉及输入的概率分布,依靠假设或者实验和经验)有时候并不是一个简单的事,简单的情况是遍历 for(int i = 0; i != n; i++) 的这种情况,显然是O(n)的复杂度.但是一些复杂的情况就比较难办了,举例来说: a.   栈操作:  除了PUSH,POP,添加一个操作叫MULTIPOP. MULTI

字符串匹配问题 ---- 算法导论读书笔记

字符串匹配是一个很常见的问题,可以扩展为模式的识别,解决字符串问题的思想被广泛地应用.介绍四种解决该问题的办法,包括:最朴素的遍历法,Rabin-Karp算法,自动机机匹配,Knuth-Morris-Pratt算法即耳熟能详的KMP. 在一开始,先对时间复杂度做出一个总扩(从大到小):[1]朴素法:O( (n-m+1)m ):[2]Rabin-Karp:预处理:O(m),匹配:最坏O( (n-m+1)m ),但是平均和实际中比这个好得多:[3]自动机:预处理O(m|Σ|),匹配O(n):[4]K