Peerlessbloom

我的解法不是很难懂，就是暴力得到所有翻棋子的位置，然后再比较最小的翻棋子个数时间和空间我都没有优化，位运算也只用了一个异或 :P本题有三点大前提：1. 所有的棋子只有“翻”和“不翻”两种状态2.翻奇数次次棋子相当于“翻”，翻偶数次棋子相当于“不翻”3.翻棋子的顺序不影响结果，所以本题求组合，而不是排列首先我定义了三个全局变量：int chess[4][4];

本题和POJ1753类似的思路，可以利用搜索或者组合做出来。网上有很多类似的代码，在此不赘述了和POJ1753一样，我们很容易得到3个大前提：1.每一个元素都只有两个状态：“flip”或者“不flip”，这里我用flip代表改变某个元素状态，根据题目提示，将改变同一行和同一列的把手开关2.每个元素flip偶数次相当于状态“不flip”，flip奇数次相当于状态“flip”，被f

Floyd不同于Dijkstra，可以得到所有点对的最短路径。使用的是DPFloyd可以处理有负权重边的情况递推公式：w(i, j) = min{w(i, j), w(i, k) + w(k, j)}，含义是【i到j的最短距离】=【i到k的最短距离+k到j的最短距离】与【i到j的最短距离】中较小的那一个看起来很简单，但是具体怎么计算呢？依旧使用这个例子，图的表示方式为：

思路类似Dijkstra，可以处理负权边，还可以发现负权回路。核心也是：对于边e(i,j), 如果w(i) + e(i,j) wiki）对于图有def bellman_ford(graph, start_node): # graph:n*n matrix # find min distance from start_node length = len(graph)

题目描述：对于上图中某个点i，求其他所有点和它的最近距离适用于：没有负数边的情况；有向图、无向图都可以使用该算法数据结构：可以使用二维矩阵代表图、也可以使用数据结构描述graph算法：用到的数据集合：s（点k到点i最近的距离）, u（不在s中的其他点到i的距离）算法描述：取u中距离最近的点j，加入s对于和j相邻的点，更新u中的距离def dijkstra(g

对于图求最小生成树Prim算法中，有两个顶点集合：v和u，一个边的集合：ev：e中的顶点u：all - ve：存放所有已选的边算法描述：从所有边中取最短的边e(i,j)，i属于v，j属于u。将e(i,j)放入e中将j从u中放入v中在写算法的过程中，增加了数据结构waiting_edge，存放所有(v,u)点对def prim(graph): v =

对于图寻找最小生成树顶点v使用并查集，初始状态下所有顶点都是一个集合。Kruskal算法描述：取最短的边，比较是否两个顶点都在同一集合内：如果都在，则舍弃初始化时，v长这样v = [i for i in xrange(0, length)] 并(i, j)的操作就是合并两个集合的跟：r_i = find_root(v, i)r_j = find_root(v, j

题目：给定一个金额m，以及几种钱币面值（比如1，2，5），求m有多少种找钱方式解答：a(m, c): 金额m的找钱方式，此时最大钱币面值为ca(m, c) = sigma( a(m - k*c, next_c) ); k=0~m/c, next_c=比c小的下一个面值的钱币，比如c=5, next_c = 2按照以上递推式，可以写出递归函数：int exchangeWays(i

在做游戏匹配算法的过程中，我遇到一个有趣的算法，可以说是“找钱方式”的升级版题目描述如下：已知游戏中一方人数为x个人，组队上限为y人，求满足x的所有队伍组合。比如 x = 3, y = 2结果应该为[{1:3}, {1:1, 2:1}]。就是1个人的队伍3个，或者1个人的队伍1个&2个人的队伍1个；这两种组合可以得到3个人。抽象：com(x) = sigma(f(i