贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。...这是贪心算法可行的第一个基本要素。...贪心算法与动态规划算法的差异 动态规划和贪心算法都是一种递推算法，均有最优子结构性质，通过局部最优解来推导全局最优解。...两者之间的区别在于： 贪心算法中作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一步之前的最优解则不作保留，贪心算法每一步的最优解一定包含上一步的最优解。...动态规划算法中全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有最优解。 具体例题如下 1.
问题描述 编写一个程序，输入3个整数，然后程序将对这三个整数按照从大到小进行排列。 输入格式：输入只有一行，即三个整数，中间用空格隔开。 ...
————— 第二天 ————— 算法题目： 给定一个正整数，实现一个方法来求出离该整数最近的大于自身的“换位数”。 什么是换位数呢？...for(int i : numbers){ System.out.print(i); } System.out.println(); } 这种解法拥有一个高大上的名字：字典序算法
问题描述 给定一个长度为n的字符串S，还有一个数字L，统计长度大于等于L的出现次数最多的子串（不同的出现可以相交），如果有多个，输出最长的，如果仍然有多...
问题描述 如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字，那么我们就说这个数是K好数。求L位K进制数中K好数的数目。例如K = 4，L = ...
上体育课的时候，小蛮的老师经常带着同学们一起做游戏。这次，老师带着同学们一起做传球游戏。 游戏规则是这样的：n个同学站成一个圆圈，其中的一个同学手里拿...
问题描述 Anagrams指的是具有如下特性的两个单词：在这两个单词当中，每一个英文字母（不区分大小写）所出现的次数都是相同的。例如，“Unclear”...
一个数如果恰好等于它的因子之和，这个数就称为“完数”。例如，6的因子为1、2、3，而6＝1＋2＋3，因此6就是“完数”。又如，28的因子为1、2、4、7、1...
问题描述 编写一个程序，首先输入一个整数，例如5，然后在屏幕上显示如下的图形（5表示行数）： * * * * * * * * * ...
如果将课本上的Hanoi塔问题稍做修改：仍然是给定N只盘子，3根柱子，但是允许每次最多移动相邻的M只盘子（当然移动盘子的数目也可以小于M）,最少需要多少次？...
问题描述 Farmer John变得非常懒，他不想再继续维护供奶牛之间供通行的道路。道路被用来连接N个牧场，牧场被连续地编号为1到N。每一个牧场都是一个奶牛...
问题描述 给定一个n个顶点，m条边的有向图（其中某些边权可能为负，但保证没有负环）。请你计算从1号点到其他点的最短路（顶点从1到n编号）。
如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字，那么我们就说这个数是K好数。求L位K进制数中K好数的数目。例如K = 4，L = 2的时候，所有...
问题描述 输入两个矩阵，分别是m*s，s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。 输入格式 第一行，空格隔开的三个正整数m,s,n（均不超过200...
给你一个非零整数，让你求这个数的n次方，每次相乘的结果可以在后面使用，求至少需要多少次乘。如24：2*2=22（第一次乘），22*22=24（第二次乘），所...
字典树 这个功能的原理是字典树，通过匹配前缀，再通过一些内部算法，达到相似的可能，再输出给我们选择。 ? 字典树 是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。...字典树的实现 leetcode:208实现 Trie (前缀树) ?
这种复杂度为O(1)的算法结构如何实现呢？ ? 散列表 算法图解第五章内容学习笔记 5.1 散列函数 特点：无论输入是什么数据，散列函数都输出一个数字。...实现： 不用考虑实现，在任意的一门语言中都有散列表的实现，我们仅需要直接使用就好，例如散列表在python中的实现成为字典，下面是一个字典的使用例子。 ?...《算法图解》第五章散列表（字典）学习笔记，下一章“广度优先搜索”
杂谈：经典算法之字典序排列 0. 引言 1. 字典序排序 2. 获取字典序排列的邻接元素 1. 获取字典序排序的次小字符串 2. 获取字典序排序的次大字符串 3. 参考链接 0....字典序排序 我们首先来看一下字典序排序的定义。...，哪个元素小则其对应的字符串的字典序更小； 如果某一字符串是另一个字符串的前缀字符串，那么其字典序小于后者； 2....获取字典序排列的邻接元素 现在，我们来看如何来获取字典序排列的邻接字符串，即按照字典序排序的次大或者次小字符串。 1....获取字典序排序的次小字符串 我们首先以字典序排序的次小字符串的次小字符串为例进行考察。
关键词：trie; prefix; search; match; 字典树，又称单词查找树，是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串，“多”指的是多个模板串。...而这种情况下用字典树算法就非常适合！...在介绍字典树算法之前，我们先看看其他的解决办法： （假设单词表中10w个单词在一个10w.temp.txt文件中，每一行是一个单词； 要查询的2000个单词在另一个文件2k.word.txt文件中，每一行一个单词...接下来我们就在字典树上一一实现这些操作： 声明部分： ? 新建节点： ? 插入单词到字典树中： ? 遍历（打印单词）： ? 删除字典树： ? 查找：在字典树中查找单词（查询的单词为前缀） ?...至此，我们可以看出，字典树还是加快了查询单词（作为前缀）的效率，其耗时最短！ 如果有任何问题，欢迎交流！
字符串分析算法 在开始之前我们先来看看字符串算法的一个整体目录。...这里我们从简单到难的算法来排列，大概就分成这样一个顺序： 字典树 大量高重复字符串的储存与分析（完全匹配） 比如说我们要处理 1 亿个字符串，这里面有多少出现频率前 50 的这样的字符串，1 亿这个量我们还是可以用字典树去处理的...加上另外两个计算机专家共同发明了 KMP 算法。这个算法就是在一个长字符串里面匹配一个短字符串，这个匹配算法的复杂度可以降到 m + n。所以这个算法还是非常的厉害的。...它其实是 LR(0) 的语法，但是一般来说我们去处理都会用 LR(1)，而 LR(1) 是相等于 LL(n) 的这样一种非常强大的分析算法。 字典树 首先我们先了解字典树到底是一个什么东西。...如果说我们处理数字，我们就可以用别的哈希算法来构造别的哈希树。因为我们这里不是主要学习算法，主要还是把字符串这一类常见的问题跟同学们一起了解清楚。 !! 大家都学会了吗？
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