《算法笔记》读书记录DAY_17

最新推荐文章于 2025-12-04 16:02:12 发布
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#算法 #c++ #stl #set

本文将带你探讨C++标准模板库（STL）中的set数据结构，讲解其去除重复元素的特性、使用方法及示例，适合对高级容器操作感兴趣的开发者。

CHAPTER_6  C++STL相关

6.2集合set

set翻译为集合，是一个内部自动有序且不含重复元素的容器。在某些情况下，我们需要去掉重复元素，这种情况我们可以用set保留元素本身而不考虑他的个数。

使用set，需要添加头文件#include <set>。set的用法记录在《算法笔记》的P197-202。更详细的解析可以参考博客C++中 set（集合容器）的用法 - gaoyanliang - 博客园。

《算法笔记》读书记录DAY_64
jgsecurity的博客
11-20 226
CHAPTER_12 提高篇(6)——字符串专题 12.2.3 KMP算法 在理解了next数组的求解过程的基础上，正式进入KMP算法的讲解。 《算法笔记》对整个KMP匹配进行了详细地阐述： 可以总结出KMP算法的思路： （1）初始化j=-1，表示patten当前已匹配的最后一位。 （2）让 i 遍历文本串text，对于每个 i ，执行(3)(4)。 （3）不断令j=next[j]，直到 j 退回-1，或是text[i]==pattern[j+1]。 （4）如果text[i]=.
《算法笔记》读书记录DAY_6
jgsecurity的博客
09-21 110
CHAPTER_4 算法初步入门 4.5.3快速幂 题目： 给定三个正整数a、b、m(a<10^9，b<10^18，1<m<10^9)，求。 思路： 这里采用快速幂的思想（又称二分幂）。快速幂基于以下事实： （1）若b为奇数，则有。 （2）若b为偶数，则有。 显然，b是奇数的情况总可以在下一步转换为b是偶数的情况，而b是偶数的情况总可以在下一步转换为b/2的情况。这样在log(b)级别次数的转换后，可以把b变为0. 参考代码： typed...
《算法笔记》读书记录DAY_42
jgsecurity的博客
10-30 231
CHAPTER_10 提高篇(4)——图算法专题 10.3.1图的遍历—DFS 图的遍历是指对图的所有顶点按一定顺序进行访问。用DFS遍历图，总是以“深度”作为第一关键词，每次都是沿着路径到不能再前进时才退回到最近的岔道口。也就是沿着一条路径直到无法继续前进，才退回到路径上离当前顶点最近的还存在为访问分支顶点的岔道口，并前往访问那些未访问的分支顶点。 例如上面这个例子，沿着V1、V2、V4、V8、V5走至最深，这时候已经无法继续前进了，这个时候回退到最近的V1分岔口，因为V1还有未访问的.
《算法笔记》读书记录DAY_57
jgsecurity的博客
11-14 1298
CHAPTER_11 提高篇(5)——动态规划 11.6DAG最长路径 在10.6.1节已经介绍过，DAG就是有向无环图，并且在10.7.3节中已经讨论如何求解DAG中的最长路径，也就是“关键路径”的求法。这里介绍利用动态规划来求DAG最大路径的做法。 本节着重解决两个问题： （1）求解整个DAG中的最长路径（即不固定起点和终点）。 （2）固定终点，求DAG的最长路径。 先讨论第一个问题：给定一个有向无环图，怎样求解整个图中的所有路径权值之和最大的那一条。 ...
《算法笔记》读书记录DAY_53
jgsecurity的博客
11-09 384
CHAPTER_11 提高篇(5)——动态规划 11.1.1动态规划 动态规划(DP)是一种用来解决一类最优化问题的算法思想。简单来说，动态规划将一个复杂的问题分解成若干个子问题，通过综合子问题的最优解来得到原问题的最优解。需要注意的是，动态规划会把每个求解过的子问题的解记录下来，这样当下一次碰到同样的子问题时，就可以使用之前记录的结果，而不用重复计算。 一般可以使用递归或者递推的写法来实现动态规划，其中递归写法在此处又称作记忆化搜索。 11.1.2动态规划的递归写法 通过学习DP..
《算法笔记》读书记录DAY_62
jgsecurity的博客
11-20 418
CHAPTER_12 提高篇(6)——字符串专题 12.2.1 字符串匹配问题 本节主要讨论字符串匹配的问题，如果给出两个字符串text和pattern，需要判断pattern是否位text的子串。一般把text称作文本串，把pattern称作模式串。 字符串匹配的暴力解法很容易想到，只需要枚举文本串的起始位置 i ，然后从该位开始逐位与模式串进行匹配，如果匹配过程中每一位都相同，则匹配成功；否则，只要出现某位不同，就让文本串的起始位置变为 i+1，并从头开始模式串的匹配。这种做法时间复杂度.
《算法笔记》读书记录DAY_46
jgsecurity的博客
11-02 218
CHAPTER_10 提高篇(4)——图算法专题 10.4.2Dijkstra算法 （接上篇） 上面的题目实际是一个多标尺的最短路径问题。何为多标尺？即题目给出了多个衡量标准，为了输出最终结果，我们不但要考虑道路的距离(第一标尺)，还需要考虑每个点的点权(第二标尺)和最短路径的数量(第三标尺)。这种情况我们必须对Dijkstra算法做一些改动才能将其他标尺考虑进来，正如上题所做的处理，我们设置数组weight[]和num[]来记录其他标尺的量，并在更新d[]的值的时候用判断条件来更新这些...
《算法笔记》读书记录DAY_60
jgsecurity的博客
11-17 597
CHAPTER_12 提高篇(6)——字符串专题 12.1 字符串hash进阶（1） 在4.2节中我们层曾提到字符串hash，字符串hash是指将一个字符串S映射为一个整数。 在之前的介绍中，我们将一个n位字符串看作一个n位26进制数，即字母a~z代表0~25，然后使用进制转换的方式将其转换成p进制数(一般是十进制)完成映射。然而这种方式不适用于长度较大的字符串，因为转换出的整数也会很大，为了应对这种情况，我们只能舍弃一些"唯一性"，即对一个转换得到的整数mod取模。这样成功使整数变小，...
《算法笔记》读书记录DAY_45
jgsecurity的博客
11-01 277
CHAPTER_10 提高篇(4)——图算法专题 10.4.2Dijkstra算法 （接上篇） 下面通过两道例题，练习Dijkstra算法的运用。 题目1： 给出N个城市（城市用0,1,...,N-1编号），M条无向边，每条边代表连接两个城市的道路，边的权值代表其距离。每个城市中都有一定数目的救援小组，所有边的边权已知。现在给出起点和终点，求从起点到终点的最短路径条数及最短路径上的救援小组数目之和。 输入格式： 每个输入包含一个测试用例。对于每个测试用例，第一行给出4个正整数：...
《算法笔记》读书记录DAY_52
jgsecurity的博客
11-08 251
CHAPTER_10 提高篇(4)——图算法专题 10.7.3关键路径 由于AOE网实际上是有向无环图，而关键路径是图中的最长路径，因此本节实际上给出了一种求解有向无环图中最长路径的方法。 由于关键活动是哪些不允许拖延的活动，因此这些活动的最早开始时间必须等于最迟开始时间。因此设置数组e[r]和l[r]分别表示分别表示活动ar的最早开始时间和最迟开始时间。于是，当求出这两个数组之后，就可以通过判断e[r]==l[r]是否成立来确定r是否为关键活动。 如上图所示，事件Vi在经过活动ar之.
《算法笔记》读书记录DAY_40
jgsecurity的博客
10-27 251
CHAPTER_9 提高篇(3)——数据结构(2) 9.8.1哈夫曼树 首先来明确两个定义。对于一棵树，我们把叶子节点的权值乘以其路径长度的结果称为这个叶子节点的带权路径长度。例如下图中，叶子节点G的带权路径长度为 3 * 2 = 6 。树的带权路径长度(WPL)等于它所有叶子节点得到带权路径长度之和。对于下面这棵树，其WPL等于3 * 2 + 5 * 2 + 13 * 1 = 29 。 我们有如下问题：已知n个数，寻找一棵树，使得树的所有叶子节点的权值为这n个数，并且使得这棵树的带...
每日读书笔记：代码研究员学习记录
“reading-notes:每日读书笔记”这一项目从标题、描述、标签以及压缩包文件结构来看，是一个系统化、持续性的个人知识积累与技术学习实践记录。该项目以“每日读书笔记”为核心主题，旨在通过日复一日的阅读与总结，...
大数据之路 读书笔记 Day3
frank-liang的博客
06-28 1567
允许开发者根据自身需求定义新的事件或指标，比如特定的用户操作、业务流程中的特定步骤等。自定义埋点类就是指开发者自己定义的一系列数据采集点，用于收集特定业务场景下的数据。自定义埋点类的使用，意味着开发者可以更灵活地监控和分析特定的业务逻辑或用户行为，而不仅仅是通用的预设事件。
大数据之路 读书笔记 Day8 数据存储
frank-liang的博客
07-20 1176
大数据之路 读书笔记 Day8 数据存储
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
最新发布
im_AMBER的博客
12-04 715
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 59
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 161
注意到：灯泡状态周期是6。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 287
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 517
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
DAY_2上课活动代码实践与学习记录
“学习记录”则说明该文件可能是学生个人或教师整理的学习笔记、成果归档或过程追踪文档，具有较强的回顾性和可追溯性；“master”一词在此处极有可能指代Git仓库中的主分支名称，暗示该项目是通过Git进行版本管理的...
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