纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行

转载的地址为点击打开链接  递归的概念想必大家都清楚，概念神马的直接略过。这里介绍递归相关的几个问题。     1、排列问题     设R={r1,r2,...,rn}是要进行排列的n个元素，Ri=R-{ri}。集合x中元素的全排列记为Perm(X)。(ri)Perm(X)表示在全排列Perm(X)的每一个排列前加上前缀ri得到的排列。R的全排列可归纳如下：     当n=

意给定一个32位无符号整数n，求n的二进制表示中1的个数，比如n = 5（0101）时，返回2，n = 15（1111）时，返回4 解法一:除余法 每次除二，看是否为奇数，是的话就累计加一，最后这个结果就是二进制表示中1的个数。 解法二:使用位运算 解法三:快速法 此法一张纸 一只笔 举例说明即可明白... 如果n的二进制表示中有k个1，那么这个方法只需要循

基于有递推公式的： 1、递归 2、递归转化为非递归  点击打开链接 不基于有递推公式的： 3、非递归 4、#include using namespace std; main() { int i,j,n,t; cout cin>>n; cout for(i=n-1;i>0;i--) { for(j=n-i;

转载：http://www.cnblogs.com/sdjl/articles/1274312.html    对于动态规划，每个刚接触的人都需要一段时间来理解，特别是第一次接触的时候总是想不通为什么这种方法可行，这篇文章就是为了帮助大家理解动态规划，并通过讲解基本的01背包问题来引导读者如何去思考动态规划。本文力求通俗易懂，无异性，不让读者感到迷惑，引导读者去思考，所以如果你在阅读中发现有不通

参考1参考网站2 #include using namespace std; #include #include const int INF= 1<<30; const int INFS=1>>30; const int N=100; int dp[N][N]; int sum[N]; int a[N]; int MinScore(int a[], int n) { int i; sum[0

http://www.2cto.com/kf/201301/184347.html http://www.tuicool.com/articles/nIn2u2E 如果你不知道什么叫做0-1背包问题，下面是0-1背包问题的简单描述 假设有n件物品 每件物品的体积为w1, w2……wn    相对应的价值为 v1, v2.……vn。 01背包是在n件物品取出若干件

转载：点击打开链接 一 区别 最小生成树能够保证整个拓扑图的所有路径之和最小，但不能保证任意两点之间是最短路径。 最短路径是从一点出发，到达目的地的路径最小。 二 实现方法 1. 最小生成树 最小生成树有两种算法来得到：Prims算法和Kruskal算法。 Kruskal算法：根据边的加权值以递增的方式，一次找出加权值最低的边来构建最小生成树，而且规定：每次添加的边不能造成生成树