hjimce的专栏

1、队列需要具备的特性队列和栈的底层实现数据结构可以是：数组、链表，只不过在此基础上，队列和栈需要重载两个函数：节点的插入与删除函数。队列只能从链表头删除节点，从链表末尾插入节点；2、示例代码#ifndef DATA_STRUCT_QUEUE_H#define DATA_STRUCT_QUEUE_H#include using namespace std;class Queue{

1、算法流程(1)构建霍夫曼树：自底向上根据统计频率构建霍夫曼树： A、把所有的节点扔进排序队列queue中； B、从queue选择选择前面两个最小的元素a、b，把最小的树a作为左节点，把最小的b作为右节点，以此构建父节点c(c的频率值为a+b的频率值)，然后把a、b从队列删除、把c节点插入队列； C、循环(A)、(B)步骤构建霍夫曼树，直到queue为空。(2)编码阶段：自顶向下 A、除了树的根...

1、分解将待排序数组A[1..n]分成两个各含n/2个元素的子序列，然后对这个两个子序列进行递归排序，最后将这两个已排序的子序列进行合并，即得到最终排好序的序列：merge_sort(A,p,r){    if(p<r)    {        q=(p+r)/2;        merge_sort(A,p,q);        merge_sort(A,q+1,r);   ...

1. 前序遍历先访问自己，然后访问左子树，再访问右子树(1) 递归方法function(node*p){    print p.value    function(p->left);    function(p->right);}(2)非递归方法while(p!=null&&!stack.empty()){ while(p!=null)    {   ...

1、算法流程上面的计数排序其实是桶排序的一个特例，当数据的范围是0～n，我们如果划分了n个桶，那么就是计数排序。我们现在假设数据范围是0~1的数，算法流程如下：(1)划分桶；(2)把每个数据插入对应的桶中，插入每个桶的时候，用插入排序；(3)链接所有的不为空的桶排序结果。2、代码实现//假设数据范围是0~1,我们切分了5个桶float * bucket_sort(float *data,int

最小生成树的目标是把本来一个包含n个节点的二维图结构，用n-1条边连接起来，并且这些边的长度总和最小。1 算法原理与dijkstra算法有点类似，假设图中有顶点V={A，B，C，D，E，F}，我们要生成最小生成树。准备两个集合S_frozeen={}，S_inactive={A，B，C，D，E，F}，S_frozeen我们称之为源，最小生成树prim算法流程为：每次提取S_inactive中离源S...

求取i到j的最短距离，主要是通过引入第三个顶点k，如果d(i,j)>d(i,k)+d(k,j)，那么也就是i到j之间如果经过k，距离是更短的。for(k=1;k<=n;k++) for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) if(e[i][j]>e[i][k]+e[k][j] ) e[i][...

1、算法流程(1)对原始数据构建大根堆：A、从下至上，遍历每个非叶子父节点，保证每个非叶子父节点都比它的左右子节点来的大,非叶子父节点的对应索引范围为[0,n/2-1];B、在遍历每个非叶子父节点的时候，如果发生该节点交换(下沉)，那么要递归下去(2)交换大根堆构建后的数组的首个元素与末尾元素，这时候数组的末尾数值最大，排除该元素排序。(3)接着因为这个堆，就相当于堆顶元素被替换成了新的元素，其他

1 算法原理假设图中有顶点V={A，B，C，D，E，F}，我们要求取A到其他顶点的最短距离。假设我们要求取定点A到其它顶点的最短路径，先把顶点A到源的距离设置为0，其他的距离设置为无穷大。准备两个集合S_frozeen={}，S_inactive={A，B，C，D，E，F}，S_frozeen我们称之为源，单源最短路径的的原理就是：每次提取S_inactive中离源S_frozeen最近的顶点，添...

1 递归函数建模动态规划一般用于全局问题，在构造递归的时候，一般采用自顶向下分解的方法，先把全局问题分解成更小的子问题求解。下面举两个例子例子1：有一座高度是10阶的楼梯，从下往上走，每跨一步可以是一级或两级台阶。要求用程序求出一共一共有多少种走法。问题分析建模：首先总共有10步，假设只剩最后一步就到达第10阶，这个时候会有两种情况：第一种是从第九阶到第十阶，第二种是从第八阶到第十阶,然后两种情况...

1、算法流程(1)树的构建与插入、查找 二叉排序树主要是通过逐个节点插入的方式进行构建树；每插入一个新节点p的时候，从根节点开始判断key值大小，确定往左走还是往右走，逐步递归，直到走到叶子节点，无路可走了，然后插入该节点；需要注意的是：每个新插入的点，肯定都是叶子节点；另外没有办法一次性构建一整颗树。(2)求取最大最小值 从树根节点开始，一直往左走，就是最小值；一直往右走，就是最大值(3)查找P

1、算法流程(1)求取待排序数组A的最大值max；(2)创建一个新的数组C[max+1],用于统计数组A中的每个元素a，小于等于a的个数。(3)根据小于等于a的个数，来确定排序后，a在排序数组中的位置，进行位置填充；2、代码实现写代码需要注意事项：(1)计数统计结束后，我们根据C[a]的大小填充元素a，每填充一次C[a]要减去1，这样是为了保证重复数据可以正常填充；(2)填充如果是要稳定排序，那么

1、算法流程(1)首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置。(2)然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，放到已排序序列的末尾。(3)以此类推，直到所有元素均排序完毕。2、代码实现void select_sort(int*data,int length){ for(int i=0;i<length;i++) { int min_da

1、算法流程(1)假设数据集A，第i个元素的左边是排序好的；(2)把第i个元素a从右到左与i左边的元素b比较，如果发现该b>a,那么就把b后移一个位置(需要把a元素的位置先临时保存下来，然后空出位置)；直到b的时候，就把a插进去。2、代码实现：void insert_sort(int*data,int length){ for(int i=0;i<length;i++) {

1、算法流程：(1)循环比较两个相邻的元素，如果第一个比第二个大，那么交换(2)经过第一轮迭代后，最后一个元素是最大值；然后继续第二轮迭代，除了最后一个之外(3)持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。2、代码实现：void bubble_sort(int*data,int length){ bool flag= true; int count=0;

1、算法流程(1)输入两个哨兵i，j，整个过程要一直保证i(1)从数组D中选择第一个数为基准数A=D[i]；(2)循环查找交换对，并交换，直到不满足i：从i+1元素开始，向右查找大于A的数a(始终保证i；从j元素查找小于A的数b(始终保证i，得到交换对(a,b)，然后进行交换(4)判断终止位置i=j的位置数值与基准数A是否需要交换，这样最后得到的就是A左边的数D1都是小于A的，A右边的数D2，都是

1、算法栈是后入先出的规则，在代码实现的时候，构造栈链表的时候，节点指向前面的节点，而队列节点指向后面的节点，以便出栈的时候，代码实现方便。2、代码示例#ifndef DATA_STRUCT_STACK_H#define DATA_STRUCT_STACK_H#include using namespace std;class Stack{ class node{//链表节点

持续更新原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/45421595作者：hjimce一、学习清单1、综合类(1)收集了各种最新最经典的文献，神经网络的资源列表：https://github.com/robertsdionne/neural-network-papers  里面包含了深度学习领域经典、以及最新最牛逼的算法，如果把这个列表学过一遍...