这个题有好的算法解决么？实现代码应该怎么写

学习kmp算法我最后是看的数据结构书上的一本教材学会的..我觉得kmp相对于普通的BF算法就是避免了很多不必要的匹配,而kmp算法的精髓自然就在于next数组的运用...而next数组简而言之就是存储的就是模式串中第j个字符与主串中相应字符"失配"时,在模式串中需要重新和主串中失配的字符相比较的位置...我觉得这句概括挺好的... 题1: hdu   1711  number   sequence 题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?

Person's solution 是用来一种基于软件的解决关键区域问题的算法(critical-section). 它并不是完美的,有可能不对地工作.并且是限制解决两个进程同步的问题. 可是它非常easy,非常原始,学习起来也是非常轻松的. 代码例如以下: do { flag[i] = true; turn = j; while (flag[j] && turn == j); critical section flag[i] = false; remainder section } wh

Person's solution 是用来一种基于软件的解决关键区域问题的算法(critical-section). 它并非完美的,有可能不正确地工作.而且是限制解决两个进程同步的问题. 但是它很简单,很原始,学习起来也是很轻松的. 代码如下: do { flag[i] = true; turn = j; while (flag[j] && turn == j); critical section flag[i] = false; remainder section } while (tr

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhoubin1992/article/details/46507919 1.SAT问题描述 命题逻辑中合取范式 (CNF) 的可满足性问题 (SAT)是当代理论计算机科学的核心问题, 是一典型的NP 完全问题.在定义可满足性问题SAT之前,先引进一些逻辑符号. 一个 SAT 问题是指: 对于给定的 CNF 是否存在一组关于命题变元的真值指派使得A 为真. 显然, 如果A 为真, 则 CNF 的每个子句中必有一个命题变元为 1 (真) .

可用贪心算法解决的几个基本问题 分类: 算法2011-08-24 12:36 950人阅读 评论(0) 收藏 举报 算法活动作业c 关键:看问题有没有贪心选择性质和最优子结构性质.有些问题看似是可以用贪心算法,但是实际用贪心算法却得不到最优解.构造贪心算法后,需要一定的证明来确定它的正确性.常用证明方法:反证法.调整法. 几个基本问题: 1. 活动安排问题. 设有n个活动的集合e={1,2,-,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源.每个活动

匈牙利算法解决二分图匹配 [书本上的算法往往讲得非常复杂,我和我的朋友计划用一些简单通俗的例子来描述算法的流程] 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名.匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法. -------等等,看得头大?那么请看下面的版本: 通过数代人的努力,你终于赶上了剩男剩女的大潮,假设你是一位光荣的新世纪媒人,在你的手上有N个剩男,M个剩女,每个人都可

//贪心算法解决加油站选择问题 //# include<iostream> # include<stdio.h> using namespace std; # include<algorithm> struct Node { float p, d; }; bool cmp(Node a, Node b) { return a.d < b.d; } int main() { Node node[501]; float Cmax, D, Davg, distance,

模拟退火算法解决旅行商问题. 根据概率产生新解主要包含两个途径:二交换和三交换 二交换是在TSP回路中选择两个城市直接交换 三交换是在TSP回路中选择三个点,p1,p2,p3,然后将p1,p2之间的城市直接与p3之前对应长度的城市交换 这里产生新解的方法不唯一,只要能够保证产生的新解可以包含最优解所在的解空间即可 是否接受新解主要包含两种情况: 新解比历史最优解好,则百分百接受新解 新解比当前解好,没历史最优解好,则以一定概率接受新解,并且随着温度的降低.接受的概率也会降低. 如下是TSP代码.

原文:经典算法题每日演练--第六题 协同推荐SlopeOne 算法 相信大家对如下的Category都很熟悉,很多网站都有类似如下的功能,“商品推荐”,"猜你喜欢“,在实体店中我们有导购来为我们服务,在网络上 我们需要同样的一种替代物,如果简简单单的在数据库里面去捞,去比较,几乎是完成不了的,这时我们就需要一种协同推荐算法,来高效的推荐浏览者喜 欢的商品. 一:概念 SlopeOne的思想很简单,就是用均值化的思想来掩盖个体的打分差异,举个例子说明一下: 在这个图中,系统该如何计算“王五“对”电