对分而治之算法的一点认识

其实就是把打的问题转化为小的问题,小的问题解决了打的问题自然就解决了,这一听就像是递归,没错就是递归。比较经典的有:汉诺塔,八皇后,归并排序了,等等。我就不列出代码了,网上多的是。关键是将大的问题转化为小的问题,这种思想。其实再将问题分解以后,小的对象面临的问题的本质和大的对象面临问题的本质是一样的。只是数量的增加而已。这里面的关键就是分解问题的能力。能力不是一天两天获得的而是长时间累积的结果(天才除外)。

原文地址:https://www.cnblogs.com/node-jili/p/10175688.html

时间: 2024-10-12 01:03:08

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理解机器学习算法的一点心得

从Andrew ng的公开课开始,机器学习的算法我接触到的也越来越多,我觉得机器学习算法和传统算法的最大不同就是:不会要求一个问题被100%求解,也就意味着不会有完美的解法,这也是著名的"Essentially, all models are wrong, but some are useful."所表达的意思.正因为如此,机器学习算法往往不会有一个固定的算法流程,取而代之的把问题转化为最优化的问题,无论是ML(maximum likelihood),MAP(Maximum a Pos

学习KMP算法的一点小心得

KMP算法应用于 在一篇有n个字母的文档中 查找某个想要查找的长度为m的单词:暴力枚举:从文档的前m个字母和单词对比,然后是第2到m+1个,然后是第3到m+2个:这样算法复杂度最坏就达到了O(m*n),对于大数据肯定不行.KMP算法的精髓即设法减少不必要的枚举次数,举个例子:比如已经匹配好了单词的前k-1个字母:但第k个字母无法匹配了:那么如果前k-1个字母中存在类似回文的情况(前i个字母组成的子串和后i个字母组成的子串相同),那么指针j就变成i(相当于整体往右移动),这样来达到减少枚举次数的目

关于PCA算法的一点学习总结

本文出处:http://blog.csdn.net/xizhibei ============================= PCA,也就是PrincipalComponents Analysis,主成份分析,是个非常优秀的算法,依照书上的说法: 寻找最小均方意义下,最能代表原始数据的投影方法 然后自己的说法就是:主要用于特征的降维 另外,这个算法也有一个经典的应用:人脸识别.这里略微扯一下,无非是把处理好的人脸图片的每一行凑一起作为特征向量,然后用PAC算法降维搞定之. PCA的主要思想是

关于dijkstra算法的一点理解

最近在准备ccf,各种补算法,图的算法基本差不多看了一遍.今天看的是Dijkstra算法,这个算法有点难理解,如果不深入想的话想要搞明白还是不容易的.弄了一个晚自习,先看书大致明白了原理,就根据书上的代码敲,边敲边深入思考,第一遍敲完运行失败,然后回过头在分析代码,改进还是失败.经过三次修改总算勉强跑起来了,但是结果还是不对,找了半天也找不出来.感觉整个人都不好了,弄了快三个小时结果还是有问题.时间差不多就回宿舍,在路上边走边想终于找到自己代码的问题了,回到宿舍代码修改后终于完美运行.经过一晚上

scarletthln 关于算法的一点总结

1. 分解问题的角度: fix 某一维度,尝试另一维度上的所有可能   a. 可能是array的(i, j)pointers, b. 可能是矩形的长与宽, c. 可能是tree的每一个subtree, d. 可能是情景题的每一对pair...2. 求所有解的, 暴力上backtracking吧3. 如果问最短/最少的, 先想BFS.DP这对好基友:忘了bfs了4. 如果环相关/重复访问, DFS + visited state雄起:忘了visited了5. 如果问连通性, 静态靠DFS/BFS,

矩阵乘法的Strassen算法详解

题目描述 请编程实现矩阵乘法,并考虑当矩阵规模较大时的优化方法. 思路分析 根据wikipedia上的介绍:两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积AB是一个m×p矩阵,它的一个元素其中 1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ p. 值得一提的是,矩阵乘法满足结合律和分配率,但并不满足交换律,如下图所示的这个例子,两个矩阵交换相乘后,结果变了: 下面咱们来具体解决这个矩阵相乘的问题. 解法一.暴力解法 其实,通过前面的分析

统治世界的十大算法

转自 http://geek.csdn.net/news/detail/32456 软件正在统治世界.而软件的核心则是算法.算法千千万万,又有哪些算法属于“皇冠上的珍珠”呢?Marcos Otero给出了他的看法. 什么是算法? 通俗而言,算法是一个定义明确的计算过程,可以一些值或一组值作为输入并产生一些值或一组值作为输出.因此算法就是将输入转为输出的一系列计算步骤. —Thomas H. Cormen,Chales E. Leiserson,算法入门第三版 简而言之,算法就是可完成特定任务的一

NYOJ 737---石子归并(GarsiaWachs算法)

原题链接 描述    有N堆石子排成一排,每堆石子有一定的数量.现要将N堆石子并成为一堆.合并的过程只能每次将相邻的两堆石子堆成一堆,每次合并花费的代价为这两堆石子的和,经过N-1次合并后成为一堆.求出总的代价最小值. 输入 有多组测试数据,输入到文件结束.每组测试数据第一行有一个整数n,表示有n堆石子.接下来的一行有n(0< n <200)个数,分别表示这n堆石子的数目,用空格隔开 输出 输出总代价的最小值,占单独的一行 样例输入 3 1 2 3 7 13 7 8 16 21 4 18 样例

noip2011普及组T2 统计单词数(stat) KMP算法

才学了KMP,拿这题来练练手……(不过似乎有点小题大做了…… 这就是一题水水的KMP模板,匹配若干次,每一次从上次匹配后的位置开始,直到匹配失败. 虽然用的算法“高级”一点,但是居然比暴力慢了40MS啊啊啊…… Code: 1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 const int P=15; 4 const int S=1000005; 5 char p[P],s[S]; 6 int next[P],pl,sl; 7 void getnex