看了比懂王还懂

最大子矩阵最大子段和（LIS）的升级思路：for(i=0;i<n;i++){ for(j=i;j 0 -2 -7 09 2 -6 2-4 1 -4 1-1 8 0 -2i ， j  表示行数。如：i=2  j=3  也就是2、3行，我们可以把2、3行的数加在一起，成了一个新行(-4+-1)  (1+8)  (-4+0)  (1+-2)然后对这

题目有N种物品和一个容量为V的背包，每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是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。基本思路这个问题十分类似01背包，不同的是每种物品有无限件。也就是从每种物品的角度考虑，与它相关的策略已并非取或不取两种，而是有取0件、取1件、取2件……等很多种。于是得：      f[i]

题目有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用，每件费用是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。基本算法因为对于第i种物品有n[i]+1种策略：取0件，取1件……取n[i]件。令f[i][v]表示前i种物品恰放入一个容量为v的背包的最大权值，则有状态转移方程：f[i][v]=max{

class String{public: String(const char *str = NULL); // 通用构造函数 String(const String &another); // 拷贝构造函数 ~ String(); // 析构函数 String & operater =(const String &rhs); // 赋值函数private:

转载：http://www.cppblog.com/cxiaojia/archive/2012/08/20/187776.html平衡二叉树（Balanced Binary Tree）是二叉查找树的一个进化体，也是第一个引入平衡概念的二叉树。1962年，G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis发明了这棵树，所以它又叫AVL树。平衡二叉树要求对于每一个节点来

快速排序思想，在数组中找一个X，把比它小的全部放到左边，比它大的放到右边，再分别对左边和右边进行相同的操作，当递归结束时，那么数组一定有序。算法的优势是：将一个大问题分解为两个小问题，简化问题难度。在基于比较的排序中，时间复杂度的下界是O(nlogn)。证明如下：在没有比较的时候，排序的结果有n！种情况。第一次比较，由于有两种结果，所以最坏的情况下最终结果还有n！/2种可能

懒，随便写点敷衍下吧。KMP中的灵魂，next[]数组。next[i]记录的是一个部分匹配，模式串t，假设是tomatoabc后缀toabc中正好有开头的“to”，开与主串s匹配时，假设到toabc的b失败了，（可以认为s是。。。tomatoacb。。。），我们不必返回，直接在tomatoacb这里继续匹配。next[i]记录的，正是当前字符之前，与开头匹配的串的长度。规定，n

如果会LCS这才看这题。 画一个三维的立体图。把x轴放s1把y轴放s1把z轴放s3 在o_x_y上匹配s1 s2在o_x_z上匹配 s1 s3在O_y_z上匹配s2 s3对于一个点（x,y,z）(x,y,z）这个点相同的话 在（x-1,y-1,z-1）的基础上加1..等等的DP，具体转移方程f[1][1] = same(1,1) f[i][j]

转载说明：转自http://blog.youkuaiyun.com/walkinginthewind/article/details/6996963 A*搜寻算法，俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC（Non-Player-ControlledCharacter）的移动计算，或线上游戏的BOT（ROBOT）的移动计算上。该算法像Dijkst

这道题，从WA，改到TLE，改到400ms，终于，改到了0ms，收货很多。   一个重点就是：规范 BFS 写法！可以很有效地避免一些状态判重和状态转移上的细节错误，优先队列的使用也很好，以前我都只用队列的，这里不用优先队列会错。 #include#include#include#includeusing namespace std;struct M

最大子段和问题(Maximum Interval Sum)（有时也称LIS）经典的动态规划问题，几乎所有的算法教材都会提到.本文将分析最大子段和问题的几种不同效率的解法，以及最大子段和问题的扩展和运用.一.问题描述给定长度为n的整数序列，a[1...n], 求[1,n]某个子区间[i , j]使得a[i]+…+a[j]和最大.或者求出最大的这个和.例如(-2,11,-4,13,

简单的DP题，就是LIS变形而来的LIS和，注意并不要求数之间要相邻 LIS解析详见：http://blog.youkuaiyun.com/niteip/article/details/7444973 #include#includeint a[1005],DP[1005];int max(int a,int b){ return a>b?a:b;}int

题目：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：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}