xuxianshun666的博客

迭代加深搜索（IDDFS）是深度优先搜索，与普通的dfs不同的是，每次深搜都会有搜索的最大深度限制，如果没有找到解，那么就增大深度，再进行深搜，如此循环直到找到的解为止，这样可以找到最浅层的解。IDDFS适和求解：搜索深度较深，但正确的解再较浅的深度的问题。IDDFS的使用前提是：一定要有解。A*算法，A*（A-Star）算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。IDA*算法是：基于迭代加深的A*算法。

C++

ｃ＋＋

STL---vector（一）

STL---vector（二）

STL---vector（三）

我们应该都学过swap函数的用法。就是将n和m两个数值交换，在vector中也可以使用swap函数。这期我们将学习其余的相关函数的用法（我们可以发现n和m的值全部交换了。vector的使用及相关函数讲解。

选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是：第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素的个数为零。选择排序是不稳定的排序方法。每次从待排序列中选出一个最小值，然后放在序列的起始位置，直到全部待排数据排完即可。实际上，我们可以一趟选出两个值，一个最大值一个最小值，然后将其放在序列开头和末尾，这样可以使选择排序的效率快一倍。

STL---迭代器

STL-set集合

STL-deque双向队列 & list链表 的用法

并查集是一种树型的数据结构，用于处理不相交的合并及查询问题。并查集的思想是用一个数组表示了整片森林（parent），树的结点唯一标识了一个集合，我们只要找到的某个元素的树根，就能确定它在哪个集合里。

上期我们学习了并查集的基础（

本期我们将学习图论的基础。

哈希算法

上期我们学习了哈希——字符串哈希（），本期我们将学习哈希中的哈希表。

离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。例如：原数据：1,999,100000,15：处理后：1,3,4,2；原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}；处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}；离散化本质上可以看成是一种特殊的哈希，其保证数据在哈希以后仍保持原态的全偏序关系，用于解决：影响最终结果只有元素之间的相对大小关系这一类的问题。

next[ j ] 代表字符串 p 中前 j 个字符的最大相同前缀和后缀的值。特别注意：这个值不含本身，比如字符串“ ABABA ” 最大相同前缀和后缀的值是 3，而不是 5，因为任何字符串如果取自身，那么从前缀和后缀必定相等。因此 next[ 0 ] = next[ 1 ] = 0。

Trie 字典树指的是：某个字符串集合构造的有根树。由于 Trie 字典树，较好的利用了字符串的公共前缀，因此有效的节约存储空间。Trie 树典型的应用是：用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无畏的字符串比较，查询效率比哈希树高。它有3个基本性质：A、根结点不包含字符，除根节点外每一个结点都只包含一个字符；

上期我们学习了Trie 字典树（），本期我们将学习AC自动树。

树状数组是一个查询和修改复杂度都为的数据结构。主要用于：数组的单点修改、区间求和。在使用前缀和求区间和的算法中，如果可以做到在的时间复杂度内查询任意的区间和，但是如果要修改其中一个点的值，那么需要修改一遍前缀和数组，修改的时间复杂度是。

倍增法（英语：binary lifting ），顾名思义就是翻倍。他能够使线性的处理转化为对数级的处理，大大的优化时间复杂度。这个方法在很多算法中均有应用，其中最常用的是：RMQ 问题和求 LAG（最近公共祖先）。倍增思想是一种十分巧妙的思想。“倍增”二字体现在它每次将当前的已知结果或考察范围扩大一倍。正是由于这个原因，它的时间复杂度降低了很多，一般是将一个系数 N 变为。

搜索算法的时间复杂度大多都是指数级的，难以满足对程序时间的限制要求，为使降低时间复杂度，对深度优先搜索可以进行一种优化的基本方法——剪枝。搜索的进程可以看做是从树根出发，遍历一棵搜索树的过程，所谓剪枝，就是通过某些判断，避免一些不必要的遍历过程，形象的说：就是减去搜索树中的某些枝条。如：下图是4个数选3个数的组合的搜索树。所谓双向搜索指的是搜索沿两个方向同时进行：正向搜索：从初始节点向目标结点方向搜索：逆向搜索：从目标结点向初始结点方向搜索：当两个方向的搜索生成同一子结点时终止此搜索过程。

对一个有向无环图G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若，则u在线性序列中出现在v之前。