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电路布线【问题描述】在一块电路板的上、下两端分别有n个接线柱。根据电路设计，要求用导线（i，π(i)）将上端接线柱i与下端接线柱π(i)相连，如图所示。其中，π(i)，1在制作电路板时，要求将这n条连线分布到若干绝缘层上。在同一层上的连线不相交。你的任务是要确定将哪些连线安排在第一层上，使得该层上有尽可能多的连线。换句话说，就是确定导线集Nets={ i

1、 海量数据分布在100台电脑中，想个办法高校统计出这批数据的TOP10。方案1：s 在每台电脑上求出TOP10，可以采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。比如求TOP10大，我们首先取前10个元素调整成最小堆，如果发现，然后扫描后面的数据，并与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，那么用该元素替换堆顶，然后再调整为最小堆。最后堆中的元素就是TO

1、 概述Trie树，又称字典树，单词查找树或者前缀树，是一种用于快速检索的多叉树结构，如英文字母的字典树是一个26叉树，数字的字典树是一个10叉树。Trie一词来自retrieve，发音为/tri:/ “tree”，也有人读为/traɪ/ “try”。Trie树可以利用字符串的公共前缀来节约存储空间。如下图所示，该trie树用10个节点保存了6个字符串tea，ten，to

2011年题目：Alibaba笔试题：给定一段产品的英文描述，包含M个英文字母，每个英文单词以空格分隔，无其他标点符号；再给定N个英文单词关键字，请说明思路并编程实现方法String extractSummary(String description,String[] key words)，目标是找出此产品描述中包含N个关键字（每个关键词至少出现一次）的长度最短的子串，作为产品简介输出

来源：编程之美2.24一些典型的测试用例：[1，-2,3,5，-3,2]   max=8[0,-2,3,5,-1,2]   max =9[-2,-4,-3]     max=-2这是一个动态规划问题，设当前扫描到arr[i]则summax= max( arr[i], maxendinghere, maxsofar);其中maxendinghere

在介绍KMP算法之前，先介绍一下BF算法。一.BF算法    BF算法是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串P的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和P的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和P的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。    举例说明：    S:  ababcababa

HMM学习笔记_2(从一个实例中学习HMM前向算法)     HMM算法想必大家已经听说了好多次了，完全看公式一头雾水。但是HMM的基本理论其实很简单。因为HMM是马尔科夫链中的一种，只是它的状态不能直接被观察到，但是可以通过观察向量间接的反映出来，即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生，又由于每一个状态也是随机分布的，所以HMM是一个双重随机过程。     HMM是

HMM学习笔记_3(从一个实例中学习Viterbi算法)     在上一篇博客http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/24/2415583.html中，我们已经从一个例子中学会了HMM的前向算法，解决了HMM算法的第一个问题，即模型评估问题。这一讲中我们来解决第二个问题：HMM的解码问题，即即给定观测序列 O=O1O2O3…

数学之美之隐马尔可夫模型刚开始学习此类知识，好多模型、算法都还待了解，看到google研究员的数学之美系列有不少模型算法介绍，拿来摘下，虽然没有自己的东西，但是希望能自己能在这里留的时间长一点，21天可以一个习惯，权当开个头，希望今后能有自己的东西。原文：数学之美 系列一 -- 统计语言模型，数学之美 系列三 -- 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用1.马尔可夫模型的假设

HMM学习笔记_1(从一个实例中学习DTW算法)     DTW为(Dynamic Time Warping,动态时间归准)的简称。应用很广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别，计算机视觉中的行为识别，信息检索等中。可能大家学过这些类似的课程都看到过这个算法，公式也有几个，但是很抽象，当时看懂了但不久就会忘记，因为没有具体的实例来加深印象。     这次主要是用语音识别课程老

1. 引子Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(Computer Vision)也开始崭露头角，但在实际应用过程中，它却有一些不可避免的缺陷，比如：稀疏性(Sparseness)

PLSA中的EM算法主要记录下几个文章博客内容A Note on EM Algorithm for Probabilistic Latent SemanticAnalysis（翟成祥的NOTE）A Note on EM Algorithm and PLSA（一个中文比较好的总结 by Xinyan Lu）注意这两个是一个思路Probabilist

1、  概述并查集（Disjoint set或者Union-find set）是一种树型的数据结构，常用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。2、  基本操作并查集是一种非常简单的数据结构，它主要涉及两个基本操作，分别为：A． 合并两个不相交集合B． 判断两个元素是否属于同一个集合（1）       合并两个不相交集合（

设G = (V,E)是无向连通带权图，即一个网络。E中的每一条边（v,w）的权为c[v][w]。如果G的子图G’是一棵包含G的所有顶点的树，则称G’为G的生成树。生成树上各边权的总和称为生成树的耗费。在G的所有生成树中，耗费最小的生成树称为G的最小生成树。构造最小生成树的两种方法：Prim算法和Kruskal算法。　　一、最小生成树的性质　　设G = (V,E)是连通带权图，U是V

http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1008题目描述：给你n个点，m条无向边，每条边都有长度d和花费p，给你起点s终点t，要求输出起点到终点的最短距离及其花费，如果最短距离有多条路线，则输出花费最少的。输入：输入n,m，点的编号是1~n,然后是m行，每行4个数 a,b,d,p，表示a和b之间有一条边，且其长度为d，花费为p。最后一行是两个数

Catalan数：令h(0)=1,h(1)=1，catalan数满足递归式：h(n)= h(0)*h(n-1) + h(1)*h(n-2) + ... + h(n-1)h(0) (其中n>=2),这是n阶递推关系;还可以化简为1阶递推关系: 如h(n)=(4n-2)/(n+1)*h(n-1)(n>1) h(0)=1该递推关系的解为：h(n)=C(2n,n)/(n+1) = P(2n

题目来自：http://acm.njupt.edu.cn/acmhome/problemdetail.do?&method=showdetail&id=1202字典序问题时间限制(普通/Java):1000MS/3000MS          运行内存限制:65536KByte总提交:168            测试通过:10描述 在数据加密和数据压缩中常需要

http://acm.njupt.edu.cn/acmhome/problemdetail.do?&method=showdetail&id=1882C. 数字串划分时间限制(普通/Java):1000MS/3000MS          运行内存限制:65536KByte总提交:13            测试通过:2描述    给你连续的N个数字符，在其中插入K

PCA（principal component analysis，主成分分析），又称为k-l变换，我想是大家用的最多的降维手段，对于PCA的理解，我想大神们都各有各的绝招，可以应用的场合也非常多。下面就介绍一下OpenCV中PCA这个类，因为常用，所以这个类相对OpenCV而言显得比较独立，放在了core这部分中。PCA类的成员函数包括构造函数、运算符重载（）、project、backPr

单调子序列包含有单调递增子序列和递减子序列，不失一般性，这里只讨论单调递增子序列。首先，从定义上明确我们的问题。给定序列a1, a2, …, an，如果存在满足下列条件的子序列ai1i2im, (其中i1即称为一个原序列的长度为m的单调递增子序列，那么，现在的问题是我们要找出一个序列的最长的单调递增子序列。 　　直观上来说，一个序列Sn，它有2n个子序列，枚

转自：http://blog.youkuaiyun.com/zz198808/article/details/7879921简述TCP协议在数据传输过程中收发双方是如何保证数据包的可靠性的答：（1）为了保证数据包的可靠传递，发送方必须把已发送的数据包保留在缓冲区；（2）并为每个已发送的数据包启动一个超时定时器；（3）如在定时器超时之前收到了对方发来的应答信息（可能是对本包的应答，也可以

方法1：a=a+b;b=a-b;a=a-b;缺点：可能出现越界。方法2：a=a^b;b=a^b;a=a^b;

一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功.acm主要是考算法的 ，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。 下面给个计划你练练： 第一阶段：     练经典常用算法，下面的每个算法给我打上十到二十遍，同时自己精简代码， 因为太常用，所以要练到写时不用想，10-15分钟内打完，甚至关掉显示器都可以把程序打 出来. 1.最短路(

地址：http://www.wutianqi.com/?p=19121.Dijkstra算法：http://www.wutianqi.com/?p=18902.Floyd算法：http://www.wutianqi.com/?p=1903Dijkstra算法是处理单源最短路径的有效算法，但它局限于边的权值非负的情况，若图中出现权值为负的边，Dij

http://www.dakaren.com/blog/post/3.html八数码问题一.八数码问题八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格，与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。所谓

一，移动次数的计算　　现在有三根相邻的柱子，标号为A,B,C，A柱子上从下到上按金字塔状叠放着n个不同大小的圆盘，现在把所有盘子一个一个移动到柱子B上，并且每次移动同一根柱子上都不能出现大盘子在小盘子上方，请问至少需要多少次移动，设移动次数为H(n）。　　首先我们肯定是把上面n-1个盘子移动到柱子C上，然后把最大的一块放在B上，最后把C上的所有盘子移动到B上，由此我们得出表达式：

这里搜集一些有用的文章，博客和平台的连接：1，六维的空间http://www.cnblogs.com/liushang0419/archive/2011/04/27/2030970.html2，http://club.topsage.com/thread-2275475-1-1.htmlacm的答题的一些博客：非常值得学习。1，http://zc63