lan812641577的专栏

从零开始学习算法。（加油）       第一天：最大子序列和问题例一： int MaxSubsequenceSum(const int A[],int N){ int ThisSum,MaxSum; MaxSum=0; for(int i=0;i  for(int j=i;j  {   ThisSum=0;   for(int k=i;k    Th

//用数组实现一元多项的加和乘#include// #define MaxDegree 100;//注：在这里宏定义之后的还是一个变量。编译器并没有把它当做一个常量。using namespace std;const int MaxDegree=100;typedef struct Node { int CoeffArray[MaxDegree+1];

//栈的键表实现//头文件#ifndef _Stack_h#define _Stack_hstruct Node;typedef struct Node *PtrToNode;typedef PtrToNode Stack;typedef int ElementType;//设定栈里面的元素为int型的int IsEmpty(Stack s);Stack Cre

（1） 贪心算法定义            贪心算法：贪心算法是一种求最优解的方法，在做每一步的决策时，都保证做的决策是当前最优的情况（局部最优），而不考虑将来的后果。即“眼下能拿到就拿到”的贪心策略。（2）适合的问题          一个大问题能分解几个小部分，解决一部分整个问题就向前进了一步，并局部最优解的策略能保证得到的结果是最优解。          缺点：需要证明得到的

POJ 2524先用自己的想法做出：自己的代码：//POJ 2524#include#include#includeusing namespace std;int main(){// ifstream infile("test.txt");// if(!infile)// {// cout<<"Error"<<endl;// } int n,m

（1）动态规划定义           动态规划：动态规则可用于解最优解的问题，其基本思想为把一个大的问题分析小的子问题，并记录每个子问题的结果，再通过这些子问题的解能解出最终的结果。应用于重叠子问题的问题。         步骤：1 把一个问题分解成好的子问题。 2 对每个子问题求解并记录下每个子问题的结果。           例一：POJ 2533          思路