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原创动态规划算法求解找硬币问题的递归与非递归实现

package com.wentora.exercise; /** * 求解找硬币最小方案数 * 递归求解 * 非递归求解 * @author wentora */ import java.util.Scanner; public class CoinDynamic { private int[] coin; CoinDynamic( int[] coin) { this.coin = coin; } public int get

2011-04-23 00:03:00 1070

原创贪心算法求解硬币问题的递归与非递归实现

package com.wentora.exercise; /** * 贪心算法求解找硬币问题 * 假定：硬币的面值由大到小顺序输入 * 如果不是，则需要排序即可 * 递归求解 * 迭代求解 * @author wentora */ import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Scanner; public

2011-04-23 00:01:00 937 1

原创回溯法求解n皇后

package com.wentora.exercise; /** * 回溯法求解n皇后问题 * @author wentora */ import java.util.Scanner; public class Queens { int[] res; int size; Queens(int size) { this.size = size; res = new int[size + 1]; } boolean place(int

2011-04-22 00:24:00 323

原创求解数组中最长递增自序列

package com.wentora.exercise; /** * 两种方法求数组中最大递增序列 * 思想：以第k位为最后元素的最大递增序列长度等于前面以第k-1位元素为最后元素的最大递增序列长度加1 * 前提是第k位元素必须大于该元素，否则以它为最后元素的最大递增序列长度等于1 * 递归式求解 * 动态规划 * @author wentora */ import java.util.Scanner; public class LIS { private

2011-04-22 00:22:00 379

原创求出两个序列的最长公共子序列

package com.wentora.exercise; /** * 求解最大公共子序列长度 * @author wentora */ import java.util.Scanner; public class LSD { private String a; private String b; private int[][] c; LSD(String a, String b) { this.a = a; this.b = b; c

2011-04-22 00:21:00 539

原创求数组中最大的k个数

package com.wentora.exercise; /** * 求数组中最大的k个数 * 思想：首先取出数组中前k个数，建一小根堆，然后依次取出数组中剩余的n-k个数与堆首元素进行比较 * 如果小于堆首，则不可能是所求元素，如果大于，则与堆首交换，再调整堆即可 * @author wentora */ import java.util.Arrays; import java.util.Random; import java.util.Scanner; pub

2011-04-22 00:19:00 443

原创桶排序

package com.wentora.exercise; /** * 桶排序 * 思想：将一组在[0,1)范围内的实数进行排序，方法是将它们乘以该数组的长度并取整后放入另一链表数组 * 再分别对每一个链表数组进行排序，然后按次序输出即可 * @author wentora */ import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Random; import java

2011-04-22 00:19:00 216

原创求解最大子段和

package com.wentora.exercise; /** * 求最大子段和 * 递归求解 * 动态规划求解 * 思想：最大的子段和必是数组中以某一元素为最后元的最大子段和，因此定义递归函数表示为以第i个元素为 * 最后元的最大子段和，它可以由如下递归式得到：当函数（i-1）大于0时，函数（i）=函数（i-1）+a[i] * 当函数小于0时，函数（i）=a[i] * 动态规划思路则是自底向上依次求解函数（i） * @author wentora */ impo

2011-04-22 00:14:00 252

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