ltx06的专栏

转自：http://blog.youkuaiyun.com/leo115/article/details/7991734汉诺塔问题描述： A、B、C 三个桌子，其中A桌子上放了几个大小不同的盘子，盘子的排列顺序为： 从上到下，依次从小到大递增；现要求把这些盘子从 A 桌子上移动到 C 桌子上，盘子移动时有一点要求：每次移动必须保证三张桌子上大盘子在下、小盘子在上；打印移动次序。如

转自：http://blog.youkuaiyun.com/sj13051180/article/details/6687674  最近在做背包问题，今天写点东西总结一下。        背包问题，常见的有三种类型：基本的0-1背包、完全背包和多重背包、二维背包         首先是基本的0-1背包问题。因为这里的物品一般指花瓶、玉器什么的，要么拿、要么不拿，只有0和1两

转自：http://blog.youkuaiyun.com/paradisemoon/article/details/4224763DD牛的背包九讲P01: 01背包问题 题目 有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。 基本思路 这是最基础的背包问题，特点是：每种

转自：http://blog.youkuaiyun.com/tr990511/article/details/7595854核心思想：for i:=1 to N dofor j=V downto c[i] doif f[j-c[i]]+w[i]>f[j] thenf[j]=f[j-c[i]]+w[i];背包问题九讲-P01 0-1背包问题在讲背包问题的时候老师说

转自：http://www.cnblogs.com/kkgreen/archive/2011/06/17/2084007.html从这篇文章始，将花连续2篇文章来介绍2个很重要的问题：生成排列和生成子集它们都有减一治策略的算法，但这2篇文章将不仅仅局限于减一治策略来实现，而将介绍更多的实现算法。这篇介绍排列，下篇介绍子集。----------------------

转自：http://blog.youkuaiyun.com/mengzhejin/article/details/378808572个问题：1）背包问题的动态规划解法2）动态规划的另一种实现方式，记忆递归（dp的第一篇文章就提到过，professional中也提到过），在这里来讲解，加上全面所有的文章，这一点应该可以算是动态规划里最后一个没有详细介绍的关键点了---

转自：http://blog.youkuaiyun.com/mengzhejin/article/details/37880829最优二叉查找树的一道思考习题同最优二叉查找树一样，矩阵连乘问题也是一个卡特兰数问题（其动态规划的构造过程都很像）-------------------------------------------------------------

转自：http://blog.youkuaiyun.com/mengzhejin/article/details/37880487学习DP过程中的一些和大牛、该大牛为acm冠军、也是交大acm历史上最牛的人，没有之一。交流的心得：差不多就是我理解的一个阶梯过程，为保护隐私，去掉名字了：石头 16:23:46 动态规划是不是一般就是填矩阵？石头 16:23

转自：http://www.cnblogs.com/kkgreen/archive/2011/06/10/2077923.html参考  　　算法设计与分析 　　第四章 　　分治法这篇文章将讨论：1）　　分治策略的思想和理论2）　　几个分治策略的例子：合并排序，快速排序，折半查找，二叉遍历树及其相关特性。说明：这几个例子在前面都写过了，这

转自：http://www.cnblogs.com/kkgreen/archive/2011/06/17/2083915.html这篇文章将讨论：1）　减治法的思想和策略2)　　几个数据结构里面经典的使用减治策略的算法：插入排序，深度和广度优先查找，拓扑排序（都是减一治的）通过 1） 2）明白减治策略的基本思想和方法，也对经典数据结构做一番新的审视，从减

转自：http://blog.youkuaiyun.com/mengzhejin/article/details/37880641前面说过动态规划最典型的就是解决最优化问题的（具有最优子结构的最优化问题），最优二叉查找树就是一个典型的最优化问题。问题描述：给定一个n元素的中序序列，它可以有卡特兰数个不同形状的二叉排序树。（卡特兰数的定义及证明参见组合数学）：

转自：http://blog.youkuaiyun.com/mengzhejin/article/details/37880569上2篇详细分析了动态规划的一些理解，传统的教材上就大概说了下空间换时间，记忆以避免重复计算等。然后我们在文章中深入的分析和解释了交叠子问题是怎么表现的，最优子结构的表现，多阶段决策（无后效性）的表现，递推式（状态转移方程），一个状态表示一个子问题的解

转自：http://blog.youkuaiyun.com/mengzhejin/article/details/37880413终于来到了算法设计思想中最难，也最有趣的这部分，在去年的google笔试中，7道算法设计题有2道动态规划（Dynamic Programming）。看了这么久的算法，这部分也是唯一感觉到了比较难的地方，从这篇文章开始，将花连续的篇幅来讨论一些动态

一开始讲了算法的空间复杂度和时间复杂度的分析，其怎么由来的，一步步的分析演变，以前看过《算法之道》，这个还有点熟悉，就是具体的例子的时间复杂度的分析不怎么会，应多加练习，毕竟这是很基础的东西~然后就是递归和分治~ 今晚只够时间讲递归~其实，都看过递归~以前刚刚开始接触的时候觉得很容易，慢慢的就很难了，就是实现代码的时候碰到了思维障碍，过不去，大二时就学过递归~很重要的基础以前的

转自： http://www.cnblogs.com/kkgreen/archive/2011/06/12/2078668.html参考  《算法设计与分析》　　第四章 分治法     Anany Levitin著  翻译版   清华大学出版社    在上一篇文章中，介绍了分治策略的思想，主定理，以及几个用分治策略的经典案例。这一篇文章将继续探讨分治算法的其他应用，包括

转自：http://www.360doc.com/content/13/0705/12/13049620_297797824.shtml//有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的体积是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。//基本思路//这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。//用子问题定义状