算法算法算法

上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最短路”.本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”.例如求下图中的1号顶点到2.3.4.5.6号顶点的最短路径. <ignore_js_op> 与Floyd-Warshall算法一样这里仍然使用二维数组e来存储顶点之间边的关系,初始值如下. <ignore_js_op> 我们还需要用一个一维数组dis来存储1号顶点到其余各个顶点的初始路程,如下.

这是什么?是一个图?不对,确切的说这是一棵树.这哪里像树呢?不要着急我们来变换一下. 是不是很像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶子朝下的.不像?哈哈,看完下面这幅图你就会觉得像啦. 你可能会问:树和图有什么区别?这个称之为树的东西貌似和无向图差不多嘛.不要着急,继续往下看.树其实就是不包含回路的连通无向图.你可能还是无法理解这其中的差异,举个例子,如下.          上面这个例子中左边的是一棵树,而右边的是一个图.因为左边的没有回路,而右边的存在1->2->5->3->

二叉树是一种特殊的树.二叉树的特点是每个结点最多有两个儿子,左边的叫做左儿子,右边的叫做右儿子,或者说每个结点最多有两棵子树.更加严格的递归定义是:二叉树要么为空,要么由根结点.左子树和右子树组成,而左子树和右子树分别是一棵二叉树. 下面这棵树就是一棵二叉树. 二叉树的使用范围最广,一棵多叉树也可以转化为二叉树,因此我们将着重讲解二叉树. 二叉树中还有连两种特殊的二叉树叫做满二叉树和完全二叉树.如果二叉树中每个内部结点都有两个儿子,这样的二叉树叫做满二叉树.或者说满二叉树所有的叶结点都有同样的深

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题目31:八进制转换为十进制 1.程序分析: 2.程序源代码: main() { char *p,s[6];int n; p=s; gets(p); n=0; while(*(p)!='\0') {n=n*8+*p-'0'; p++;} printf("%d",n); } 题目32:求0-7所能组成的奇数个数. 1.程序分析: 2.程序源代码: main() { long sum=4,s=4; int j; for(j=2;j<=8;j++)/*j is place of num

我们先来看一个例子. 这是什么?是一个图?不对,确切的说这是一棵树.这哪里像树呢?不要着急我们来变换一下. 是不是很像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶子朝下的.不像?哈哈,看完下面这幅图你就会觉得像啦. 你可能会问:树和图有什么区别?这个称之为树的东西貌似和无向图差不多嘛.不要着急,继续往下看.树其实就是不包含回路的连通无向图.你可能还是无法理解这其中的差异,举个例子,如下.          上面这个例子中左边的是一棵树,而右边的是一个图.因为左边的没有回路,而右边的存在1->2->5

一,问题描述 在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词.比如:hive-->five:wine-->line:line-->nine:nine-->mine..... 那么,就存在这样一个问题:给定一个单词作为起始单词(相当于图的源点),给定另一个单词作为终点,求从起点单词经过的最少变换(每次变换只会变换一个字符),变成终点单词. 这个问题,其实就是最短路径问题. 由于最短路径问题中,求解源点到终点的最短路径与求解源点到图中所有顶点的最短路径复

1.时间复杂度 算法的时间复杂度是衡量一个算法效率的基本方法.在阅读其他算法教程书的时候,对于算法的时间复杂度的讲解不免有些生涩,难以理解.进而无法在实际应用中很好的对算法进行衡量.            <大话数据结构>一书在一开始也针对算法的时间复杂度进行了说明.这里的讲解就非常明确,言简意赅,很容易理解.下面通过<大话数据结构>阅读笔记的方式,通过原因该书的一些简单的例子和说明来解释一下算法的时间复杂度和它的计算方法.          首先从基本定义下手,来了解一下什么是“

暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程. 上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题. 现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如1号城市到2号城市的路程为2,则设e[1][2]

接着上一Pa说.就是如何建立这个堆呢.可以从空的堆开始,然后依次往堆中插入每一个元素,直到所有数都被插入(转移到堆中为止).因为插入第i个元素的所用的时间是O(log i),所以插入所有元素的整体时间复杂度是O(NlogN),代码如下. n=0; for(i=1;i<=m;i++) {     n++;     h[ n]=a[ i];  //或者写成scanf("%d",&h[ n]);     siftup(); } 其实我们还有更快得方法来建立堆.它是这样的. 直接