m0_61705102的博客

前缀和与差分一维前缀和一维差分二维前缀和二维差分 一维前缀和 先看一个例子，假如我们现在有一个数组 arr[]={3,2,5,6,7,8,9,4,2} 现在假如我们要想的得到区间 [ 3 , 6 ]，上的数据和，那我们就需要遍历 [ 3 , 6 ] 这个区间进行求和。 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int arr[] = { 3,2,5,6,7,8,9,4,2 }; int sum = 0; int l, r; scanf("%d%d",

顺序查找算法 顺序查找又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中的第一个（或最后一个）记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值比较，若某个记录的关键字和给定值相等，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功。 代码： int Sequential_Search(int*a,int n,int key) { int i; for(i=1;i<=n;i++) { if(a

字串的定位操作通常称为串的的匹配模式 KMP算法朴素的模式匹配算法KMP模式匹配算法next数组的推导KMP算法代码KMP模式匹配算法的改进nextval数组的推导 朴素的模式匹配算法 假设我们要匹配下面的主串S=“goodgoogle”,中，找到T="google"这个字串位置，我们按朴素模式匹配算法需要下面几步 1.从主串第一个位置开始，S与T的前三个都匹配成功，第四个匹配失败 S:g o o d g o o g l e | | | ! T:g o o g l e 2.从主串第二个位置开始，重新开

@[TOC]计数排序 1.概述 计数排序：计数排序又称为鸽巢原理，是对哈希直接定制法变形应用，是一种稳定的算法，它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是整数的范围），快于任何比较排序算法，当然这是一种牺牲空间换取时间的做法，而且当O(k)>O(n*log(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序。 2.代码 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> void C

1.堆 堆的逻辑结构是一个完全二叉树 堆的物理结构是一颗完全二叉树 通过下标去实现父子节点关系 leftchild=parent*2+1 rightchild=parent*2+2 就类似于下图 1 .向下调整算法（以大堆为例） //向下调整算法(左右子树必须是大堆) void AdjustDown(int*a,int n,int root) { int parent=root; int child=parent*2+1; while(child<n) {

目录 选择排序思想 选择排序图解 代码实现（初阶版) 代码实现（加强版） 代码实现（最终版） 时间复杂度 选择排序思想 在所有数中选出最小的数放在前面，然后在剩下的所有数中选出最小值，放在前面，后面过程依次类推，直到只剩最后一个数，此时，排序已完成。 选择排序图解 代码实现（初阶版) //选择排序 void selectSort(int* a, int n) { int i, j; for (i = 0; i < n; i++) { for (j ...

目录 归并排序图解 代码实现（递归） 代码实现（非递归） 归并排序图解 代码实现（递归） void _MergeSort(int* a, int left, int right,int *ret) { int mid = (left + right) >> 1; if (left >= right) return; _MergeSort(a, left, mid, ret); _MergeSort(a, mid + 1, right, ret)...