从今以后...

计数排序和基数排序是属于线性级时间复杂度的排序方式，虽然没有冒泡，选择，快排算法那些让人广为所知，但是这两种排序方式在某些场合非常适用。计数排序是基数排序的基础，最为关键的是：基数排序算法是后缀数组的的关键（当然后缀数组也可以用快排），后缀数组是用于处理字符串的一种非常优秀的数据结构，可以高效的处理很多字符串问题，比如重复子串，回文子串等等，这里不讨论后缀数组的问题。1、计数排序算法计数排

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/feixiaoxing/article/details/6860339/扑克牌洗牌是我们生活中比较喜欢玩的一个游戏。那么我们有没有什么办法自己设计一个扑克牌洗牌的方法呢？在c运行库当中有一个随机函数rand，它可以生成0~32767之间的任意数。那么有没有可能利用这么一个函数对我们扑克牌进行随即洗牌呢？    在这里我抛砖引玉

有序二叉树，二叉搜索树的实现。完成了二叉树有序插入，节点删除，中序遍历，树高，搜索，删除匹配数据等功能。三个文件，bt.h，bs.cpp,test.cpp.#ifndef _BT_H_#define _BT_H_#include using namespace std;typedef struct bstreenode{ int data; struct bstreenode *

一、深度优先查找原理：深度优先搜索可以从图的任意顶点开始，然后把该顶点标记为已经访问，每次迭代的时候，深度搜索紧接着处理与当前顶点邻接的未访问顶点（如果有若干个顶点，则任意选择一个，也可以按自己的条件选择），让这个过程一直持续，直到遇到一个终点——该点的每个邻接点都被访问过了，然后在该终点上后退一条边，并继续搜索未访问的点，直到返回起点（就是开始搜索的点），直到发现起点的所有邻接点都已经访问过

动态规划的关键点：1、最优化原理，也就是最有子结构性质。这指的是一个最优化策略具有这样的性质，无论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的决策必须构成最优策略，简单来说就是一个最优化策略的子策略总是最优的，如果一个问题满足最优化原理，就称其有最优子结构性质。2、无后效性，指的是某个状态下的决策的收益，只与状态和决策相关，与达到该状态的方式无关。3、子问题

求解两个子串的最长公共子串一般常用的是动态规划算法，但是用后缀数组来处理这一类问题会非常简便，在很多刷题系统中基本都有最长公共子串的处理，所以这一类问题是比较重要的。c++版本的后缀数组处理最长公共子串问题。#include #include using namespace std;#define MAX 1000int ranked[MAX]={};int sa[MAX] ={

逆波兰表达式又称作后缀表达式，在四则混合运算的程序设计中用到。例如：1+2写成后缀表达式就是12+4+5*(3-2)的后缀表达式就是4532-*+后缀表达式在四则运算中带来了意想不到的方便，在生成过程中自动保持了优先级；生成逆波兰表达式的算法如下：我们首先的用两个栈结构来存储运算符和操作数，在java中有Stack类可以用；从做到右遍历我们输入的中缀表达式：1、如果

用c实现的单向线性链表，支持追加，插入节点，删除节点，清空，删除匹配节点，链表反转，有序插入等操作。分为三个文件list.h包含链表结构和函数的声明。list.cpp是各种函数的实现，test.cpp包含测试代码。/*list.h*/#ifndef _LIST_H#define _LIST_H#include using namespace std;typedef stru

用递归设计出来的程序总是简洁易读，极具美感。但是对于刚入门的学者来说，当遇到递归场景时，自己却难以正确的设计出合理的递归程序。博主曾经也是困惑不已，写的多了，也就渐渐的熟悉了递归设计。特谈一下自己的感受，有些术语是博主自己总结，有可能有不合理之处。学习递归程序设计，建议首先应该从小规模的递归开始研究，小规模就是说自己可以调试跟踪代码，且自己不会晕。这个过程完成之后，才能熟练掌握递归层次