分治法

最新推荐文章于 2024-06-21 17:34:36 发布
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#算法导论 #归并排序

本文提出了一种改进的归并排序算法，通过在两个小数组后面添加正无穷，使得合并过程在一方已全部结束时仍能继续进行，无需额外判断，显著提升了代码的流畅性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

归并排序中，往往需要在合并过程中，将A[p...q] 和A{q+1...r]合并在一起，比较大小后，需要将另外一个数组全部数字都放入剩下的部分。

而文章中给出了新方案，就是在两个小数组后面增加一个正无穷，从而使得比较过程即使在一方已经全部结束也可以继续进行下去，还无需进行额外的判定。这种思路非常的具有代码的流畅性。

注意归并排序中的最小单元是要单个元素，也就是要p>=r


实验4 分治法1
08-03
**实验4 分治法1** 分治法是计算机科学中一种重要的算法设计策略，它将一个大问题分解为若干个小问题来解决。这种思想源于“分而治之”，旨在通过解决小规模问题来构建大规模问题的解决方案。在这个实验中，我们将...
分治法求解最大子数组
fufufunny的博客
01-23 959
本文基于算法导论中分治法求解最大子数组的思想，用C语言进行了算法实现。
分治法（总结）
Fatunlorey的博客
04-13 3476
分治算法是一种高效解决问题的算法设计策略，其核心思想是“分而治之”。分治算法的基本步骤如下： 1.将一个复杂的问题分解成两个或多个规模较小、相互独立且与原问题形式相同或类似的子问题。 2.递归地解这些子问题，直到最后子问题可以简单地直接求解。 3.将这些子问题的解合并起来，构造出原问题的解。
分治法练习
m0_52103105的博客
06-07 914
这里写自定义目录标题分治法含义分治法练习分治法练习1：循坏赛日程安排问题分治法练习2：棋盘覆盖问题（待更） 分治法含义 分治法，字面意思是“分而治之”，就是把一个复杂的1问题分成两个或多个相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单地直接求解，原问题的解即子问题的解的合并，这个思想是很多高效算法的基础，例如排序算法(快速排序，归并排序)，傅里叶变换(快速傅里叶变换)等。 分治法的基本思想：将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。 分治策略：对
【分治法】
@76135327的博客
05-12 1041
叶子到树根的最长路径。
分治法算法
lclchong的博客
12-22 1383
①算法定义分治是广为人知的算法思想。当我们遇到一个难以直接解决的大问题时,自然会想到把它划分成一些规模较小的子问题,各个击破，“分而治之(Divide and Conquer)” 分治算法的具体操作是把原问题分成 k 个较小规模的子问题,对这 k 个子问题分别求解。如果子问题不够小,那么把每个子问题再划分为规模更小的子问题。这样一直分解下去,直到问题足够小,很容易求出这些小问题的解为止。②算法特征分治法的题目，需要符合子问题的规模大致相同。
分治法介绍
Sapphire521的博客
11-29 592
分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征： 1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质。 3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。 若不具备第三条特征，可考虑采用动态规划法（DP）或者贪心法。 若不具备第四条特征，可考虑采用动态规划法。 分治法基本步骤： step1 分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同
算法设计与分析：分治法求最近点对问题
aw2371的博客
06-21 1640
算法设计与分析：分治法求最近点对问题 蛮力法和分治法
分治法( Divide and Conquer)
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云原生Java Web领域技术博客
12-05 1万+
分治法也称为分解法、分治策略等。本文梳理下梳理下分治法。
分治法的基本思想
FRANKENSTEIN0
09-10 9462
分治法得基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模为m的相互独立且与原问题解法相同的子问题，然后将子问题的解合并得到原问题的解。 由此可见，分治法设计出的程序一般是递归算法，设解决一个规模为1的问题需要1个单位时间，再设将k个子问题的解合并为原问题的解所需时间为f(n),则递归算法的时间复杂度为： ...
分治法解方程_分治法_
10-04
**分治法（Divide and Conquer）**是一种重要的算法设计策略，在计算机科学中广泛应用于解决复杂问题。这种策略的基本思想是将一个大问题分解成若干个规模较小、相互独立、与原问题形式相同的子问题，然后分别解决子...
分治法求解序列最大最小元素【算法设计与分析】
11-02
分治法是计算机科学中一种重要的算法设计策略，它的核心思想是将复杂的问题分解成多个规模较小、相互独立且与原问题形式相同的子问题，然后分别解决子问题，最后将子问题的解合并得到原问题的解。在这个过程中，分治...
分治法求众数.doc
11-23
**分治法求众数** 分治法是一种重要的算法设计策略，它将复杂的问题分解成较小的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并成原问题的解。在这个实验中，我们应用分治法来寻找数组中的众数，即出现...
rubygem-mixlib-log-3.0.9-1.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
C# BMS上位机源码解析：串口通信与数据库存储的关键技术实现
最新发布
08-18
基于C#语言开发的BMS（电池管理系统）上位机软件的关键技术。文章首先阐述了上位机软件在电池管理系统中的重要性，随后重点讲解了串口通信和数据库存储两个核心技术模块的具体实现方法。对于串口通信部分，文中通过具体的C#代码示例演示了如何利用SerialPort类完成数据的读写操作，并强调了预设串口协议带来的良好扩展性。针对数据库存储方面，则展示了借助ADO.NET或Entity Framework技术实现与SQL Server数据库交互的方式，包括建立连接、执行SQL语句等步骤，从而确保能够高效地保存从串口接收到的数据，以便进一步进行数据分析和处理。 适合人群：具有一定编程经验的技术人员，尤其是从事嵌入式系统、物联网设备或电池管理系统开发的相关从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解C#环境下BMS上位机开发流程的学习者；旨在帮助开发者掌握串口通信和数据库存储两大核心技能，提高其解决实际项目中类似问题的能力。 其他说明：文中提供的示例代码有助于读者更好地理解和实践文中提到的概念和技术点，在此基础上可根据自身项目的特定需求做适当调整和优化。
基于MATLAB的考虑时间相关性的蒙特卡洛风电光伏功率场景生成方法 - Monte Carlo Simulation
08-18
内容概要：本文介绍了两种基于蒙特卡洛方法的风电和光伏功率场景生成方法，分别是普通蒙特卡洛方法和考虑时间相关性的蒙特卡洛方法。普通蒙特卡洛方法通过随机生成风速和光照强度来计算功率，但未考虑时间相关性。而考虑时间相关性的蒙特卡洛方法则利用多元高斯分布构建时间相关性，从而更真实地反映风电和光伏出力的变化情况。文中详细描述了这两种方法的具体步骤，并通过对比分析展示了考虑时间相关性的方法能更好地模拟实际场景。最后，通过后向削减法筛选出典型场景及其概率。 适合人群：从事电力系统规划、调度和运营的专业人士，以及对风电和光伏功率预测感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要进行风电和光伏功率预测的项目，旨在提高预测准确性，优化电力系统的运行和管理。 其他说明：本文由作者原创编写，提供了详细的理论背景和实施步骤，并附有参考文献供进一步研究。
MATLAB实现数字基带信号编码及功率谱分析：涵盖多种编码方式的技术详解与应用 · 编码方式
08-18
内容概要：本文档详细介绍了使用MATLAB实现常见的数字基带信号编码方法及其功率谱分析。涵盖了单极性和双极性非归零码、归零码、差分码、数字双相码、密勒码、AMI码和HDB3码等多种编码方式。每种编码方式都配有详细的程序注释和技术文档，帮助读者理解其特性和应用场景。文中还提供了具体的MATLAB代码示例，如生成基础波形的函数nrz_generator、计算并绘制功率谱的函数plot_power_spectrum以及各种编码器的具体实现。通过对不同编码方式的频谱分析，展示了它们各自的特点和适用范围。 适合人群：对数字通信系统感兴趣的工程技术人员、科研人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解数字基带信号编码原理及其功率谱特性的人群。通过实际编程练习，掌握不同类型编码的生成方法和频谱特点，为后续研究和应用打下坚实基础。 其他说明：文档不仅提供理论解释，还包括大量实用的MATLAB代码片段，便于读者动手实践。同时，通过对比不同编码方式的功率谱，直观地展示了各自的优缺点，有助于选择最适合特定应用场景的编码方式。
分治法详解与应用
"分治法是一种重要的算法设计策略，它将大问题分解为若干个规模较小、相互独立且与原问题形式相同的子问题，通过递归地解决子问题，最终合并子问题的解来获得原问题的解。这种方法通常与递归技术相结合，适用于具有...
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