x++和++x的例题分析

1.>>> myteacher = 'big' >> yourteacher = myteacher>> myteacher = 'small'>> print(yourteacher)→big错误答案:myteacher 2.>>> first = 100 >> second = '100'>> first = second>> print (first)→100错误答案:'100' 3.除了\进

修改自:http://blog.csdn.net/a925907195/article/details/41314549 一.概念: 贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解. 贪心算法没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪心策略的选择.必须注意的是,贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以后的过程不会影响以前的状态,只与当前状态有关. 二.贪心算法的基本思

贪心算法 一.算法思想 贪心法的基本思路:——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的地求得更好的解.当达到某算法中的某一步不能再继续前进时,算法停止.该算法存在问题:1. 不能保证求得的最后解是最佳的:2. 不能用来求最大或最小解问题:3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围. 实现该算法的过程:从问题的某一初始解出发:while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解元素:由所有解元素组合成问题的一个可行解: 二.例题分析 1.[背包问题]有一个背包,背包容量是M

前言 我们知道单调队列可以用来优化动态规划,当状态转移方程可以被表示为f[i] = (只与j有关的) + 一些常数 时便可以用单调队列来保存j来O(1)完成寻找j的过程,因此将$O(n^2)$优化为了$O(n)$ 那么如果当有一个转移方程变为了f[i] = (f[j] + 与i有关的)^2 ...这种情况时,我们发现展开的时候有f[j]*s[i]这类的项,因此不能再用单调队列直接来进行优化了,这时候就要用到斜率优化. 例题分析 空说没用,举例来讲吧: 传送门:>[HNOI2008]玩具装箱TOY

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741370.html 分治算法 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

Referred from http://blog.csdn.net/yapian8/article/details/28240973 分治算法 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

Array & String 大纲 1. 入门题 string match 2. Array 中 HashTable 的应用 3. C/C++ 中的 string 4. 例题分析 part 1 入门题 在 source(母串)中,寻找 target(子串) 是否出现. /* Returns the position of the first occurrence of string target in string source, or -1 if target is not part of s

一.基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移.一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划.二.基本思想与策略 基本思想与分治法类似,也是将待求解的问题分解为若干个子问题(阶段),按顺序求解子阶段,前一子问题的解,为后一子问题的求解提供了有用的信息.在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解,丢弃其他局部解.依次解决各子问题,最后一个子问题就是初始问题的解. 由于动态规划解决的

LIS(Longest Increasing Subsequence)最长上升子序列 或者 最长不下降子序列.很基础的题目,有两种算法,复杂度分别为O(n*logn)和O(n^2) . ********************************************************************************* 先回顾经典的O(n^2)的动态规划算法: 设a[t]表示序列中的第t个数,dp[t]表示从1到t这一段中以t结尾的最长上升子序列的长度,初始时设dp[