看了比懂王还懂

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

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_833d50630100xw1r.htmlGJK算法最初用来求三维空间中凸多面体的距离（即最近距离），也因此经常用来做碰撞检测（距离是否为0）。后被推广到n维空间中求凸包之间的距离，此处用来求二维平面上2个凸多边形的距离。    GJK算法首先要解决计算Minkowski和的问题。所谓Minkowski

网上代码多的是，我只是记下来而已基础int gcd(int a,int b){ int r; while(b>0) { r=a%b; a=b; b=r; } return a;}位运算int gcd(int a,int b){ while(b^=a^=b^

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]}

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{

并不是我去笔试，在其他地方看来的求一个整数n的开方，不能使用库函数sqrt()，要求精确到0.001这个说实话，可能就是那种，知道就知道，不知道就搞不来的题。牛顿迭代法#include "stdafx.h"#include #define ABS(val) val>0?val:-valdouble mysqrt(double x){ doub

昨天晚上的笔试题（多益网络），题目描述：某某有2个硬度相同的鸡蛋，所谓硬度，指鸡蛋从m楼摔下不碎，从m+1楼就碎，那么m就是此鸡蛋的硬度。现有一个100层的楼房，鸡蛋碎了就不能再用，请问最坏情况下，最少要实验几次才能测试出鸡蛋的硬度？悲剧的我理解错了题意，我想的是用两个鸡蛋摔一次，不管结果如何，就算实验一次，在原有实验基础上，拿另外两个鸡蛋做实验就是次数+1，于是很简单的二分嘛，7

前天的笔试题，遇到了二叉搜索树，当然题很简单，回来后没事做写写吧。二叉搜索树的关键字key，一节点的左子树若存在，所有的key都是小于该节点的，同理右子树是大于该节点的。插入、查找很简单，递归的在左右子树上找删除复杂些，首先考虑只有单个子树的情况，比如是左子树，那就把左子树移上来，再将该节点删掉。如果左右子树都有，从二叉搜索树的性质可知，选左子树中最大的 或 右子树

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]

转自：http://www.cppblog.com/weiym/archive/2013/04/08/199238.html