Crazer_cy的博客

1.前言今天聊一聊动态规划的问题，动态规划问题的一般形式就是求最值。在这类问题中，可能会有多个解，但是我们希望找到最优的解。动态规划算法与前面的分治算法类似，基本思想也是将求解的问题分解为子问题求解。与分治算法不同的是，适合动态规划算法来求解的问题，分解得到的子问题太多，有的子问题还会被重复计算很多次。如果把计算过的子问题的结果保存，就能够避免大量重复的计算，这就是动态规划算法的基本思想。解决动态规划问题的三步骤一般如下：a.找子问题；b.定义状态；c.列状态（DP）方程；本文将解决两个动态规

1.广度优先搜索（BFS）定义：又叫做层次遍历，从上往下对每一层，从左往右（也可以从右往左）访问节点，访问完一层就进入下一层，直至没有节点为止。用图来直观的看一下：先来说一下解题思路：广度优先遍历是一层一层的往下去遍历，我们可以用一个队列（先进先出）来存储每一层的节点，在遍历每一个节点时，取它下一层的节点，放到队列的末尾，遍历完一层时，下一层的节点也放到了队列中。我们在放入节点时，记录下一层的节点数量，就可以在队列中区分出每一层的节点了，这样就完成了广度优先遍历。下面来看一下广度优先遍历的代码模

1.分治分治就是分而治之，即把一个问题分解成很多个子问题，且这些问题与原问题结构相似，然后递归解决子问题，最后合并子问题的结果，得到原来问题的结果。分治解题三个步骤：分解：将问题分解成与原问题结构相似的子问题解决：递归求解各个子问题，当子问题足够小，直接返回结果（问题分解到足够小，分解终止条件）合并：将子问题的结果合并，得到原问题的结果分治算法也是一种递归，之前有写到过递归的模板，这里也贴一下分治算法的模板。接下来看个问题，深入了解一下分治算法，并套用一下模板。首先按照分治解题的三个步

引言学妹问我递归是什么？应该怎么写？递归就是在运行过程中调用自己。构成递归需具备的条件：1.子问题须与原始问题为同样的事，且更为简单；2.不能无限制地调用本身，须有个出口，化简为非递归状况处理。当我们遇到一个递归问题的时候，不要人肉递归！不要人肉递归！不要人肉递归！方法1.找最近的重复子问题；学妹：什么是重复的子问题呢？我：就是找到解决问题的过程中的【重复的事件】，这个【重复的事件】可以理解为我们的递归函数，虽然递归函数的处理逻辑是一样的，但是所用到的参数的值不一样（参数的值

转载地址：http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3603935.html   最近抽空整理了"数据结构和算法"的相关文章。在整理过程中，对于每种数据结构和算法分别给出"C"、"C++"和"Java"这三种语言的实现；实现语言虽不同，但原理如出一辙。因此，读者在了解和学习的过程中，择其一即可！下面是整理数据数据和算法的目录表，对于每一种按照C...

转自：http://blog.youkuaiyun.com/column/details/datastructureinjava.html 目录 （1）数据结构与算法概念解析 （2）数据结构之数组 （3）数据结构之栈 （4）数据结构之队列 （5）数据结构之链表 （6）数据结构之二叉树 （7）数据结构之霍夫曼树 （8）数据结构之红黑树（一）——基础分析 （9）数据结构之红黑树（二）——插入操作 （10）数据结...

该问题应该属于二叉树遍历一类的问题吧。简单描述一下：/** * 输入一颗二叉树和一个整数，打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。 * 如下二叉树，和25 *             8 *    / \ *   8   7 * / \ *             9   2      *            / \ *           4   7 *   返回输出结果...

题目是这样的：假设你正在爬楼梯，一共有N阶楼梯。但每次你只能爬一阶或者两阶，你能有多少种不同的方法爬到楼顶部？初出茅庐，面试被问到，回家做个笔记记录一下。最先想到的应该是用递归的方法解：public static int climbStairs1(int n) { int ways; if(n==1||n==2) { ways = n; ...

这里使用下图的二叉树作为例子：首先建立树这个类：public class Node { private int data; private Node leftNode; private Node rightNode; public Node(int data, Node leftNode, Node rightNode) { this.data =...