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RSS订阅原创 并查集算法
定义： 并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题（即所谓的并、查）。比如说，我们可以用并查集来判断一个森林中有几棵树、某个节点是否属于某棵树等。 主要构成： 并查集主要由一个整型数组pre[ ]和两个函数find( )、join( )构成。 数组 pre[ ] 记录了每个点的前驱节点是谁，函数 find(x) 用于查找指定节点 x 属于哪个集合，函数 join(x,y) 用于合并两个节点 x 和 y 。 作用： 并查集的主要作用是求连通分支数（如果一个图中所有点都存.
2021-11-13 18:32:19
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转载 双向广搜（bfs）
双向广度优先搜索 广度优先搜索遵循从初始结点开始一层层扩展直到找到目标结点的搜索规则，它只能较好地解决状态不是太多的情况，承受力很有限。如果扩展结点较多，而目标结点又处在较深层，采用前文叙述的广度搜索解题，搜索量巨大是可想而知的，往往就会出现内存空间不够用的情况。双向搜索和A算法对广度优先的搜索方式进行了改良或改造，加入了一定的“智能因素”，使搜索能尽快接近目标结点，减少了在空间和时间上的复杂度。 (1)搜索过程 有些问题按照广度优先搜索法则扩展结点的规则，既适合顺序，也适合逆序，于是我们考虑在
2021-08-09 23:24:17
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原创 01 背包问题
一、总体思路 根据动态规划解题步骤（问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成）找出01背包问题的最优解以及解组成，然后编写代码实现。(不同于暴力求解) 二、动态规划原理 动态规划与分治法类似，都是把大问题拆分成小问题，通过寻找大问题与小问题的递推关系，解决一个个小问题，最终达到解决原问题的效果。但不同的是，分治法在子问题和子子问题等上被重复计算了很多次，而动态规划则具有记忆性，通过填写表把所有已经解决的子问题答案纪录下来，在新问题里需要
2021-07-27 17:25:33
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原创 无向图广度优先遍历BFS
一，前言 和树的遍历类似，图的遍历也是从图中某点出发，然后按照某种方法对图中所有顶点进行访问，且仅访问一次。 但是图的遍历相对树而言要更为复杂。因为图中的任意顶点都可能与其他顶点相邻，所以在图的遍历中必须记录已被访问的顶点，避免重复访问。 一般可以用它做什么呢？一个最直观经典的例子就是走迷宫，我们从起点开始，找出到终点的最短路程，很多最短路径算法就是基于广度优先的思想成立的。 。 二，基本思路 2.1：如何实现 需要一个容器，这具有先进先出，后进后出的特点--FIFO队列。 每次的操作是重..
2021-06-29 12:01:41
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空空如也
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