算法思想 1.比较笨的枚举算法思想 2聪明—点的递推算法思想 3.充分利用自己的递归算法思想 4.各个击破的分治算法思想 5.贪心算法思想并不贪婪 6.试探法算法思想是—种委婉的做法 7.迭代算法...8.模拟算法思想 枚举算法思想 枚举算法思想的最大特点是，在面对任何问题时它会去尝试每一种解决方法。...递推算法思想 与枚举算法思想相比，递推算法能够通过已知的某个条件，利用特定的关系得出中间推论，然后逐步递推，直到得到结果为止。由此可见，递推算法要比枚举算法聪明，它不会尝试每种可能的方案。...递归算法思想 因为递归算法思想往往用函数的形式来体现，所以递归算法需要预先编写功能函数。这些函数是独立的功能，能够实现解决某个问题的具体功能，当需要时直接调用这个函数即可。...贪心算法思想 本节所要讲解的贪心算法也被称为贪婪算法，它在求解问题时总想用在当前看来是最好方法来实现。这种算法思想不从整体最优上考虑问题，仅仅是在某种意义上的局部最优求解。
- 力扣（LeetCode） class Solution { public: void sortColors(vector& nums) { //三路划分的思想...); } qsort(nums,begin,left); qsort(nums,right,end); } }; 三、数组中的第k个最大元素（快速选择算法...findKthLargest(vector& nums, int k) { //第k大 堆排 //第k小 //前k大 //快速选择算法...还原 for (int j = left; j <= right; ++j) dp[j] = temp[j]; return ret; } }; 十,总结 分治思想的典型应用就是快速排序和归并排序...并且这种方式还可以解决top-k问题，并且时间复杂度是o(N)比堆排序还优秀，我们称之为快速选择算法。 2，归并排序的本质就是将问题划分成无数个合并两个有序数组的子问题。
算法就是起到了这个作用。根据问题的不同，可以采用以下下几种常用的算法来进行求解： ・穷举算法； ・递推算法； ・递归算法； ・分治算法； ・概率算法。...二、递推算法 递推算法是很常用的算法思想，在数学计算等方面有着广泛的应用。递推算法适合有着明显公式规律的场合。 递推算法是一种理性思维模式的代表，其根据已有的数据和关系，逐步推导而得到结果。...递推算法往往需要用户知道答案和问题之间的逻辑关系。在许多数学问题中，都有着明确的计算公式可以遵循，因此往往可以采用递推算法来实现。 三、递归算法 递归算法是很常用的算法思想。...四、分治算法 分治算法是一种化繁为简的算法思想。分治算法往往应用于计算步骤比较复杂的问题，通过将问题简化而逐步得到结果。...分治算法的基本思想是将一个计算复杂的问题分为规模较小、计算简单的小问题求解，然后综合各个小问题，得到最终问题的答案。
一、模拟算法的总结 1、本质：比葫芦画瓢 2、特点：思路较简单，根据题目要求即可，代码量和细节较多 3、解决方法： （1） 模拟算法流程，在草稿纸上进行演算 （2） 认真审题，考虑细节问题和边界情况
. - 力扣（LeetCode） 该题也是利用到基本计算器的解题思想 class Solution { public: string decodeString(string s) {
2、原地对数组进行操作 思路：双指针算法 class Solution { public: void moveZeroes(vector& nums) {...思路：双指针算法 class Solution { public: void duplicateZeros(vector& arr) { int cur=0,des...} return ret; } }; 五、有效三角形的个数 . - 力扣（LeetCode）有效三角形的个数 思路1：升序+暴力枚举 思路2：升序+利用双指针算法...2、快慢指针：其基本思想就是使⽤两个移动速度不同的指针在数组或链表等序列结构上移动。 这种⽅法对于处理环形链表或数组⾮常有⽤。...（如第3题，以及链表带环的问题） 注意事项： 其实不单单是环形链表或者是数组，如果我们要研究的问题出现循环往复的情况时，均可考虑使⽤快慢指针的思想。最常用的就是快指针走两步，慢指针走一步。
梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。...这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。...梯度下降算法的数学解释 上面我们花了大量的篇幅介绍梯度下降算法的基本思想和场景假设，以及梯度的概念和思想。下面我们就开始从数学上解释梯度下降算法的计算过程和思想！...梯度下降算法的实例 我们已经基本了解了梯度下降算法的计算过程，那么我们就来看几个梯度下降算法的小实例，首先从单变量的函数开始 单变量函数的梯度下降 我们假设有一个单变量的函数 函数的微分 初始化，起点为...但是接下来，我们会从梯度下降算法开始一步步计算到这个最小值！
希尔排序算法思想 把记录按下标的一定增量分组，对每组使用 直接插入排序算法 排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。...希尔排序算法过程： 先取一个正整数gap ---- 例如数组a[49, 38, 65, 97, 26, 13, 27, 49, 55, 4] 第1次 步长 gap = 10 / 2 = 5 分成了五组(...希尔排序不是稳定排序算法。...算法实现 希尔排序算法伪代码 //希尔排序 input: an array a of length n with array elements numbered 0 to n − 1 gap ← round...j ← j − gap a[j] ← temp gap ← round(gap / 2) Test 用希尔排序算法对数组
ListNode*ret=newnode->next; delete newnode; return ret; //时间复杂度o（n*k*logk） } }; 分治思想...： //策略，利用递归解决问题，结合归并排序，合并两个有序链表 (利用分治思想) class Solution { public: ListNode* mergeKLists(vector<ListNode
+dp[x1-1][y1-1]-dp[x2][y1-1]-dp[x1-1][y2]; } return answer; } }; 十、前缀和算法总结
参考： 算法学习笔记(5)：匈牙利算法 漫谈匈牙利算法 匈牙利算法、KM算法 匈牙利算法（二分图） 通俗易懂小白入门）二分图最大匹配——匈牙利算法 多目标跟踪之数据关联（匈牙利匹配算法和KM算法）...【小白学习笔记】（一）目标跟踪-匈牙利匹配 一、匈牙利算法基本概念 匈牙利算法（Hungarian algorithm），即图论中寻找最大匹配的算法，暂不考虑加权的最大匹配（用KM算法实现）。...一般使用KM算法解决该问题。 6....所以匈牙利算法的思路就是：不停找增广路，并增加匹配的个数。 二、匈牙利算法概述 匈牙利算法主要用来解决两个问题：求二分图的最大匹配数和最小点覆盖数。 1....三、匈牙利算法核心 匈牙利算法的核心就是不停的寻找增广路径来扩充匹配集合M。 我们给出实例来理解。 我们寻找如上图的最大匹配。
即最长公共字串要么你是 A[1:]和B[0:],要么是A[0:]和B[1:]，所以最长公共字串就是 A[1:]和B[0:]，A[0:]和B[1:]之间的最大值 最终要计算的结果是 dp(A.length...首字母仍然不一样，它的最长字串就是A[1:]B[2:]或者是A[2:]B[1:],考虑到这只是个子串，那最终在计算分别以下标1结尾的字符串A和B的最长公共字串中，需要看前面的结果A[1]B[0]和A[0]B[1]的最大值是那个...分析如下 从上面的最长公共字串思想，可以类比，要使一个字串变成另外一个字串，根据提供的3中操作方式，分别要去这三种可能性的最小值。
> ret(n+1); for(int i=1;i<=n;++i) ret[i]=countOnes(i); return ret; } }; 思路2：动态规划思想...bool isUnique(string astr) { if(astr.size()>26) return false;//鸽巢原理做优化 //利用位图的思想
但是有一个需要注意的地方就是如果涉及到窗口求和的话。要保证数都是正整数，否则就不满足单调性。如下图这一题
由于本人也是编程初学者，所以本书比较浅显易懂，所介绍的算法配上插图也十分易懂，这里只是介绍几种最基础的算法由浅入深以帮助理顺一些简单的思维逻辑。 算法简介 算法是一组完成任务的指令。...对于这个猜数字的游戏使用二分法思想完成的代码如下： #二分法 def two(lists,item): low=0 high=len(lists)-1 while low<=...lis.pop() n+=1 n+=num(lis) return n print(num([1,2,3,4,5])) 运行结果： 5 #递归求最大值...狄克斯特拉算法 还是解决最短路径的算法，不过他解决的是加权图的最短路径。也就是说在狄克斯特拉算法中，你给每段都分配了一个数字或权重，因此狄克斯特拉算法找出 的是总权重最小的路径。 ...这就是贪婪算法。虽然贪婪算法是万能的但是他往往不是最优的，但是对于一些没有更好的解决方法，贪婪算法往往是最有效的。
1、哈希表底层：通过对C++的学习，我们知道STL中哈希表底层是用的链地址法封装的开散列。
一、二分查找算法思路总结 大家先看总结，然后再根据后面的题型去慢慢领悟 二、二分查找（easy） . - 力扣（LeetCode）二分查找 思路：（模版1）正常的二分查找策略 class Solution
思路：运用动态规划去解决问题，这个时候子问题并不是属于父问题的"前缀"，也不是属于父问题的"后缀",而是属于父问题的某个区间之内。
本文字数：2000字 阅读本文大概需要：5 分钟 做算法题了，题的难度我们分为“士，尉，校，将”四个等级。这个算法题的模块是篇幅比较小的那种模块。...首先是给出一道题的描述，之后我会用我的想法来做这道题，今天算是算法题的第一道题，先来试试水。...显然，max=5左边的窗口实际上是不必再遍历的了，也就是它不可能会是窗口的最大值。 而 max = 5 右边的 4 有可能会是窗口的最大值吗？...由于窗口还会一直向右移动，所以 max = 5 右边的窗口元素还是有可能是某一个窗口的最大值的。 因此，我们可以用一个双向的队列，来记录有可能成为窗口最大值的下标，注意，这里指的是有可能。...像刚才的 max = 5 前面的 1,3 就不可能成为窗口的最大值了，而右边的4还是有可能成为窗口的最大值的。
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