學(xué)習(xí)如何在Python中實(shí)現(xiàn)單向鏈表。探索使用Python代碼示例的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法分析基礎(chǔ)知識(shí)。

? 1.?(簡(jiǎn)答題) 1.（教材3.4）（a）假設(shè)某一個(gè)算法的時(shí)間代價(jià)為 ，對(duì)于輸入規(guī)模n，在某臺(tái)計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)并完成該算法的時(shí)間為t秒?，F(xiàn)在另有一臺(tái)計(jì)算機(jī)，運(yùn)行速度為第一臺(tái)的64倍，那么t秒內(nèi)新機(jī)器上能完成的輸入規(guī)模為多大？ 2.（教材3.12） 寫出下列程序段平均情況下時(shí)間代

一、迭代算法簡(jiǎn)介 二、設(shè)計(jì)工作步驟 三、迭代--遞推法 題目及運(yùn)行 四、迭代--倒推法 題目及運(yùn)行 五、總結(jié) 算法語(yǔ)言--C語(yǔ)言 迭代算法也稱 “輾轉(zhuǎn)法” ，是一種不斷用變量的 舊值遞推出新值 的解決問(wèn)題的方法。 迭代算法一般用于數(shù)值的計(jì)算，是讀者早就熟悉的一種算法策

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法(+設(shè)計(jì)模式)=程序 ??理解算法的概念。 ??掌握算法的計(jì)算復(fù)雜性概念。 ??掌握算法復(fù)雜性的漸近性態(tài)的數(shù)學(xué)表述。 ??了解NP類問(wèn)題的基本概念。 ??顧名思義，計(jì)算（求解）的方法 ??算法（Algorithm）：對(duì)特定問(wèn)題求解步驟的一種描述，是 指令的有

貪心算法（Greedy Algorithm）是一種基于貪心思想的算法策略。它通過(guò)每一步選擇當(dāng)前狀態(tài)下最優(yōu)的解決方案，從而逐步得到全局最優(yōu)解。貪心算法通常在問(wèn)題具有 貪心選擇性質(zhì) 和 最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì) 時(shí)被應(yīng)用。 貪心算法的基本思想是，每一步選擇當(dāng)前情況下看起來(lái)最好的解決方

??理解貪心算法的概念。 ??掌握貪心算法的基本要素 ??（1） 最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì) ??（2） 貪心選擇性質(zhì) ??理解貪心算法與動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的差異 ??理解貪心算法的一般理論 ??通過(guò)應(yīng)用范例學(xué)習(xí)貪心設(shè)計(jì)策略。 ??（1） 活動(dòng)安排問(wèn)題 ； ??（2） 最優(yōu)裝載問(wèn)題

??給定帶權(quán)有向圖G =(V,E)，其中 每條邊的權(quán)是非負(fù)實(shí)數(shù) 。另外，還給定V中的一個(gè)頂點(diǎn)，稱為源?，F(xiàn)在 要計(jì)算從源到所有其它各頂點(diǎn)的最短路長(zhǎng)度 。 這里路的長(zhǎng)度是指路上各邊權(quán)之和 。 這個(gè)問(wèn)題通常稱為單源最短路徑問(wèn)題 。 ??Dijkstra算法是解單源最短路徑問(wèn)題的貪心

特點(diǎn)：每個(gè)物品只能用一次，只能是選擇或者不選擇 題目鏈接 有 N 件物品和一個(gè)容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。 第 i 件物品的體積是 v i ，價(jià)值是 w i 。 求解將哪些物品裝入背包，可使這些物品的總體積不超過(guò)背包容量，且總價(jià)值最大。 輸出最大價(jià)值。 輸入格式

一、貪心算法 貪心算法是一種解決優(yōu)化問(wèn)題的算法設(shè)計(jì)方法，其核心思想是在每一步選擇當(dāng)前狀態(tài)下的最優(yōu)解，從而希望最終達(dá)到全局最優(yōu)解。下面將介紹貪心算法的原理、實(shí)現(xiàn)步驟，并提供C#和Java的實(shí)現(xiàn)示例。 1.1 原理： 貪心算法的原理基于局部最優(yōu)選擇，通過(guò)在每一步選

假設(shè)你是一位很棒的家長(zhǎng)，想要給你的孩子們一些小餅干。但是，每個(gè)孩子最多只能給一塊餅干。 對(duì)每個(gè)孩子 i ，都有一個(gè)胃口值 g[i] ，這是能讓孩子們滿足胃口的餅干的最小尺寸；并且每塊餅干 j ，都有一個(gè)尺寸 s[j] 。如果 s[j] = g[i] ，我們可以將這個(gè)餅干 j 分配給孩子

作者最近在做一個(gè) 收集粉幣 的項(xiàng)目，可以用來(lái)干嘛這里就不展開了??，需要進(jìn)行登錄換算token從而達(dá)到監(jiān)控收集的作用，手機(jī)抓包發(fā)現(xiàn)他是通過(guò)APP進(jìn)行計(jì)算之后再請(qǐng)求接口的，通過(guò)官網(wǎng)分析可能要比 APP逆向方便多 ，但是通過(guò)這幾天的觀察我并沒有頭緒，這篇文章草稿創(chuàng)建了

二分查找只適用于有序的順序表，非嚴(yán)格遞增或是非嚴(yán)格遞減都行。 二分查找運(yùn)用到了分治的思想，將整體逐漸分為許多個(gè)小的部分，讓整體的解變?yōu)橹T多小部分解的合成，要求整體可以分解，小部分的解匯合之后可以得到整體部分的解。 至此，結(jié)束。 如果你覺得這篇文章

目錄 1.? 常見排序算法 1.2 穩(wěn)定性 2.? 常見排序算法的實(shí)現(xiàn) 2.1 插入排序 2.1.1基本思想 2.1.2代碼 2.1.4算法分析 ?2.2 希爾排序 2.2.1基本思想 2.2.2代碼 2.2.3演示圖 ?2.2.4算法分析 2.3 選擇排序 2.3.1基本思想 2.3.2代碼 2.3.3演示圖 2.3.4算法分析 2.4 堆排序 2.4.1基本思想 ?2.4.2代碼 2.4.3演示

下圖是由14個(gè)“+”和14個(gè)“-”組成的符號(hào)三角形。2個(gè)同號(hào)下面都是“+”，2個(gè)異號(hào)下面都是“-”。 在一般情況下，符號(hào)三角形的第一行有n個(gè)符號(hào)。符號(hào)三角形問(wèn)題要求對(duì)于給定的n，計(jì)算有多少個(gè)不同的符號(hào)三角形，使其所含的“+”和“-”的個(gè)數(shù)相同。 題意分析 也就是 給

算法的四個(gè)性質(zhì)： 輸入、輸出、確定性和有窮性 。 1. 常見的時(shí)間復(fù)雜度 常數(shù)階 O(1) 對(duì)數(shù)階 O(log n) 線性階 O(n) 線性對(duì)數(shù)階 O(nlog n) 平方階 O(n^2) 立方階 O(n^3) k 次方階 O(n^k) 指數(shù)階 O(2^n) 注：上面的 log n 均代表 以2為底 的對(duì)數(shù)。 2. 時(shí)間復(fù)雜度排序 常見的算法時(shí)間復(fù)雜度由小到