保福寺计算机 的专栏

链式基数排序：属于”分配式排序”（distribution sort）基数排序法又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort。 链式基数排序思想：透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数。 时间效率：设待排序列为n个记录，d个关键码，关键码的取值范围为radix，则进行链式基数排序的时间复杂度为O(d(n+radix))，其中，一趟分配时间复杂度为O

      这篇论文的关键是将“拉格朗日插值法”改为“切比雪夫多项式拟合算法”。 一、拉格朗日插值法       拉格朗日差值法保证了几乎所有的点都通过一条直线，通过之前的大量采样点进行比对算出当前时刻点值。           该算法的最大不足是当观测采样点需要增加或减少时，原的公式必须重新建立，计算量大。 二、切比雪夫多项式拟合算法       利用余弦函数的性质进行拟合，允许一定的波动，采样点少时波动幅度大些，表现为波形的幅值大。         

题目：输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 例如：如果输入如下矩阵： 1   2   3   4 5   6   7   8 9  10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1, 2, 3, 4, 8, 12, 16, 15, 14, 13, 9, 5, 6, 7, 11, 10。 网上听说听到包括Autodesk、EMC在内的多家公司在面试或者笔试里采用过这道题。但是看有些人做的，头晕。还是自己弄了弄。      解题思路（借鉴

利用满二叉树的性质，思想:将输入的数据存放到满二叉树的叶节点，通过比较树中剩余可用节点（从底层的叶节点开始）的大小，每次选择最小的数值（比较复制到二叉树的顶端），并且把最小数值赋给排序数组的前端，把最小数值原来叶节点的位置设置为不可用；依次循环直至最后一个可用叶节点。 一、满二叉树和完全二叉树区别如图： 二、程序讲解：   template class TreeNode{ public:     T data;     int index;     int

一、堆排序思想 （要和shell排序区别）    堆，是一棵完全二叉树，(完全二叉树概念：只有最后两层可以是业界点，而且最底层的叶节点都在左侧，图在上一篇日志上有）    堆可以用数组来描述，在排序中强调的是 大根堆（最大值在树根），将大根堆的的根部值 和 无序数组的最后一个数交换，然后重新排序新的无序堆为 大根堆。       具体排序思想：将待排序区分为无序区和有序区，无序区在前，有序区在后。未排序前无序区为整个待排序区间，没有有序区。      排序的过程是，不断

<br />零、汉诺塔问题<br />     在印度，有这么一个古老的传说：在世界中心贝拿勒斯（在印度北部）的圣庙里，一块黄铜板上插着三根宝石针。印度教的主神梵天在创造世界的时候，在其中一根针上从下到上地穿好了由大到小的６４片金片，这就是所谓的汉诺塔。不论白天黑夜，总有一个僧侣在按照下面的法则移动这些金片：一次只移动一片，不管在哪根针上，小片必须在大片上面。僧侣们预言，当所有的金片都从梵天穿好的那根针上移到另外一根针上时，世界就将在一声霹雳中消灭，而梵塔、庙宇和众生也都将同归于尽。 <br />     

题目大意：输入n个正整数（rightchild!=NULL)  //注意是if，不是while，因为已经递归的计算了 {     return CaculateReversePairs(pTree->rightchild);//右子树，不能加1 } 不需要加1，当时可能没哟加1，但是印象中又好像加了，这一点非常重要。 #ifndef REVERSE_PAIRS_H #define REVERSE_PAIRS_H template struct

1）0-1背包问题和 零碎背包问题是不同的，前者只能用动态规划来做， 后者可以用贪心算法。2）动态规划的核心是 “有多个重叠子问题”，“自底向上”解决问题。3) 0-1背包问题 ，W为最大重量，n为物体个数，求最大的价值Value，可在O(nW)的时间复杂度内解算出来。

原文：http://hi.baidu.com/cuifenghui/blog/item/0587932b039557f9e7cd4051.html     这几天笔试了好几次了，连续碰到一个关于常见排序算法稳定性判别的问题，往往还是多选，对于我以及和我一样拿不准的同学

一、有两种思路：1）根据记忆搜索（保存了最优值表格），在纯粹的递归思路里加入记忆表格。2）先将高度排序，然后依次从点由低到高 计算 该点的最长路径长度。（因为当矮点不可能通过高点，而比当前矮的点都在之前计算好了）----------------------------

      通过对比大小交换对比的元素所得到的排序为交换排序。冒牌排序时很常见的：通过对比相邻元素的大小如果前面的元素比后面的大，则交换两个元素，使得大的元素往后移。 一、冒泡排序 template void BubbleSort(SqList &L)       //1)冒泡排序 { #ifdef CHANGE_FLAG     bool changeFlag=false; #endif     T t;     for(int i=1;iL.key[

简单选择排序为选择排序的一种。简单选择排序的原理是，每次选择最小的数放在最前面{第一次得到第一个最小数（遍历了一次），第二次得到第二个最小数（从第二个数开始遍历，依次类推} template int SelectMinKey(SqList &L,int n) {     int min=n;     T minkey;     minkey=L.key[n];    //当前n为最小     for(int i=n+1;i vo

痛恨，当时这道题没有做出来，没有安下心认真分析。当时作出了第二道题，迷宫问题，因为以前见过类似的（具体缺乏锻炼，调试了老半天）。题目如下：-----------------------------------快算24Description给定4个不大于10的正整数（范围1－10），要求在不改变数据先后顺序的情况下，采用加减乘除四种运算，找到一个表达式，使得最后的结果是24。Input4个不大于10的正整数。输入数据保证存在唯一解。Output不改变位置顺序，由'+','-','*','/'4个运算符和'('

零、注意要素 1、在迷宫周围需要设置围墙（一圈的1） 2、每个点的走动，需要记录方向，（x，y，方向） 3、如果某点遇到围堵，回退，那么需要标记这个点是不通的。会退后的下一点再往该方向查找时，这一点是不通的，那么那一点需要判断其他方向，如果其他方向也不同则回溯，并且标记那一点也为不通的。 4、stack的topPointer问题，topPointer是指向最上面的数据的上一个空间， void PUSH(stackNode node,mazeStack *stack)

问题大概是：   已知：磁带的各个 文件F1、F2……Fn.文件的大小分别是L1、L2……Ln,  访问的频率分别是：f1、f2……fn。    求：怎么安排文件使得 磁带的平均访问长度 最短 （注：每次从头开始，而且是磁带的顺序访问）      个人感觉书上没有说清楚，就是弄的很含糊。其实总体思想就是 ：分离变量法。把问题的其他因素先假设已知固定，看其他变量的影响。 1、单独从文件大小来看：    如果仅仅从文件大小看，那么访问F1的长度是L1，访问F2的长度是（L1+L2

二叉排序树，在各种面试中都要考察，算法数据结构考察的重点。今天照着教科书的程序打了一通，发现它运行达不到预想的效果（中序遍历为空），调试后发现其在Insert出错，没有能够将值插入二叉树，但保存了值到ST=new Node[maxSize];的ST中，ST用于顺序保存输入的数据。 删除时 ：  12         5                 54                    18                      64              14  

假设单向冒泡排序也是 在如果没有交换发生的情况下则终止（即changeFlag==false的情况下). 以下是单向冒泡排序 template void SSearch::Ascendsort() {     T t;     bool changeFlag=false;     for(int i=0;iST[j+1].key)             {                 t=ST[j].key;                 ST[j]

今天实际code温习了下Hash，主要4个功能是：给定一个整数n创建可以存放n个值的Hash表，在表中插入元素，查找对应元素，显示Hash表。 hash.h如下： #ifndef _HASH            // Specifies that the minimum required platform is Windows Vista. #define _HASH     // Change this to the appropriate value to target other vers

这是完全自主编码，哈哈。但是思想还是书上先有的，但是没有具体代码。下面是运行结果截图，输入的为23 ，45,2,15,9 冒牌排序流程如下，一次正向冒泡，从左至右。然后一次反向冒泡，从右至左。 第一次把最大的记录放到表尾，第二次将最小记录放到表头，如此反复。 pos[0]记录无序序列的第一个位置0，pos[1]记录无序表的最后一个位置len-1; 步长为d，正向冒泡为1，反响冒泡为-1.合并两方向为： for(int i=pos[(1-d)/2];i!=pos[(1+d)/2];i=i

静态表，在折半查找前，一般要对其进行排序，这样才能折半。如果是顺序查找是不要求的。 1、冒泡排序：静态查找表在升序排序时，用到冒泡排序。在冒泡排序时每一循环都使得最后的数据时稳定的，也就是说第一次最大的数据在最后，第二次次大的数据在倒数第二，这样在每次循环时只从j=0到jST[j+1].key)             {                 t=ST[j].key;                 ST[j].key=ST[j+1].key;             

Problem: 一个单向链表，怎么判断他是否存在环？ 如果有环，求出环的大小和环的入口，如下图所示。 注意的是：不是说这个环一定是 从头开始的环（也就是说整个就是一个环），而是说这个链表内部可能存在环，包括整个环的情况，当然也包括非整个环的情况。 是否存在环： 由单指针遍历时，需要将访问的历史结点放入容量，并且需要查找开销；或者对访问数据做标记，这样将弄脏数据。      更好的方法是采用双指针，ptr_slow, ptr_fast, 前者每次走一步，后者每次走两步，如果相遇则说明有环。ps:

Bloom Filter概念和原理焦萌 2007年1月27日 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合