1、输入一个100以内的数，找出100以内(包括100)比它大的数思路： ①列举1~100的数； ②将列举的数依次和输入的数比较； ③输出符合条件的数。方法一num = int(input('输入一个100以内的数：'))
for i in range(1, 101, 1):
if i > num:
print(i, end=' ')方法二i = 1
while i
贪心算法经典例题Python
在算法与数据结构的学习中，贪心算法作为一种常见且有效的算法设计范式，常用于解决最优化问题。贪心算法通过在每一步选择中都采取局部最优的选择，期望通过这些局部最优解构建出全局最优解。本文将通过一个经典的贪心算法例子详细展开，将算法的背景、原理、具体实现及应用场景等进行深度分析。
### 背景描述
在计算机科学领域，贪心算法通常用于解决一些组合优化问题。其核心思想是在
穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。
【问题】 将A、B、C、D、E、F这六个变量排成如图所示的三角形，这六个变量分别取[1，6]上的整数，且均不相同。求使三角形三条边上的变量之和相等的全部解。如图就是一个解
文章目录509 斐波那契数列70 爬楼梯朴素的思路：从状态转移入手完全背包的思路：从走法入手746 使用最小花费爬楼梯62 不同路径63 不同路径Ⅱ343 整数拆分96 不同的二叉搜索树（背包问题：0-1背包和完全背包）416 分割等和子集1049 最后一块石头的重Ⅱ494 目标和474 一和零518 零钱兑换Ⅱ377 组合总和Ⅳ70 爬楼梯322 零钱兑换279 完全平方数 509 斐波那契数
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2023-08-11 18:04:21
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例一：火柴棍摆正方形（leetcode 473） 已知一个数组，保存了N个火柴棍，问是否可以使用这N个火柴棍摆成一个正方形？ 思考：回溯算法如何设计？如何设计递归函数，递归的回溯搜素合适返回真，何时返回假？普通的回溯搜索是否可以解决该问题，如何让对深度搜索进行优化？算法设计： 想象正方形的4条边即4个桶，将每个火柴杆回溯的放置在每个桶中，在放完N个火柴杆后，检查4个桶中的火柴杆长度和是否相等，
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2023-08-10 11:38:54
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N皇后问题—回溯算法经典例题
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2021-07-18 10:04:00
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【数据结构与算法-贪心算法经典例题汇总】典例1、分发糖果/分发饼干（easy）典例2、摇摆序列（medium）典例3、移除K个数字（medium）典例4、跳跃游戏-a（medium）典例5、跳跃游戏2（hard）典例6、用最少数量的箭射击气球（medium）典例7、最优加油策略（hard） 基础搭建：从钞票找零与最佳的实际情况中理解贪心算法的思想：尽可能的使用较大的面值的钞票支付，需要的钱张数最
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2023-12-07 08:33:37
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五人分鱼1、题目A、B、C、D、E五人在某天夜里合伙捕鱼，最后疲惫不堪各自睡觉。第二天A第一个醒来，他将鱼分为5份，扔掉多余的1条，拿走自己的一份。B第二个醒来，也将鱼分为5份，扔掉多余的1条，拿走自己的一份。然后C、D、E依次醒来也按同样的方式分鱼，问他们至少捕了多少条鱼？2、解题思路使用穷举法，假设有x条鱼，那么 x-1除以5可以整除；剩下的鱼的数量为((x-1)/5)*4，这个数量同样满足前
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2023-12-04 20:57:10
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目录1. 处理爬楼梯的问题2. 募捐基金问题3. 最小经费粉刷房子问题4. 篱笆粉刷方法数量问题5. 机器人在地图上的路径走法问题 6. 背包问题1. 处理爬楼梯的问题 设计climbstairs(n)进行处理，参数n代表n阶楼梯，每次可以爬1或2阶楼梯，得出有几种爬法可以爬上顶楼；d
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2023-08-21 19:39:48
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贪心算法贪心算法（Greedy algorithm），又称贪婪算法。是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而使得问题得到全局最优解。贪心的算法的设计就是要遵循某种规则，不断地选取当前最优解的算法设计方法。这节实验将会通过多个问题的来讲解贪心算法。知识点贪心算法的基本概念贪心算法的适用范围贪心算法的设计步骤贪心算法的题目讲解贪心算法基本概念贪心算法与枚举法的不同之处在
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2023-11-08 23:16:19
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# Python中的算法与数据结构
在计算机科学中，算法与数据结构是两大重要的基础知识。掌握它们能够帮助程序员高效地解决问题。在本文中，我们将用Python语言来介绍一些经典的算法，并提供相应的代码示例。
## 什么是算法？
算法是一系列解决特定问题的步骤或规则。在编程中，算法通常用于对数据进行处理、排序或查找。良好的算法可以大幅提高程序的运行效率。
## 基本算法示例：排序算法
其中一
# JAVA中的动态规划算法经典例题
动态规划（Dynamic Programming）是一种优化算法，主要用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。在计算机科学中，动态规划被广泛用于解决复杂问题，如最短路径、背包问题、字符串匹配等。本文将通过经典的“零钱兑换”问题来讲解动态规划的基本构思和实现。
## 零钱兑换问题
### 问题描述
假设你有一些硬币的面额（例如1元、2元、5元），你
原创
2024-10-29 03:52:35
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1. 走台阶问题
有n级台阶，一个人每次上一级或者两级，问有多少种走完n级台阶的方法？
方法1：递归
#include <iostream>
using namespace std;const int N = 100; //假设最多走100级台阶
int result[N]; //保存结果int step(int n)
{
if(n > 2)
{
result
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2023-06-03 19:36:36
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枚举算法之填运算符摆上题目：在下面的算式中添加上“ + 、 - 、 * 、/ ”运算符，使等式成立（不使用括号）。 5 5 5 5 5=5 分析该题，由5个数构成的算式，一共需填入4个运算符，而每两个数之间的运算符可有4种选择(加、减、乘、除4种)，通过循环程序可枚举填入各种运算符的情况，然后再判断算式是否成立。刚开始我的想法是从左到右一步步来嘛错误案例public class Algorithm
本文总结了《王道机试指南》中动态规划（Dynamic Programming）部分的所有例题以及分析思路、状态转移方程等。有助于完整复习动态规划全部内容。为避免大量代码和题干导致失去主线，本文只写思路，代码可在题目链接内的讨论区找到。一.基本思想与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解中得到原问题的解。 与分治法不同的是，分治法会使得有些子问题被
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2024-06-07 19:34:48
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前言花了一周的时间，整理了100道Python的练习题，如果你是一位初学者，那么这一份练习题将会给你带来极大的帮助，如果你能够完全独立的完成这份练习题，你已经入门的Python了，练习题涵盖Python基础的大部分内容：【文末拿！】问题1问题：*编写一个程序，查找所有此类数字，它们可以被7整除，但不能是5的倍数（在2000和3200之间（均包括在内））。获得的数字应以逗号分隔的顺序打印在一行上。*
这里写目录标题1、动态规划算法2、动态规划&分治3、动态规划算法典型例题3.1选数问题3.1.1递归解法3.1.2动态规划解法3.2最长公共子序列3.3钢条切割问题3.3.1递归解法3.3.2动态规划解法3.4斐波那契数列3.4.1递归解法3.4.2递归解法3.5背包问题（0-1背包） 1、动态规划算法动态规划算法(Dynamic Programming)，也叫dp算法，该算法的核心思想
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2024-01-16 01:28:04
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注意怎么尽可能减少枚举的个数和范围例题一：生理周期 解题思路：这题还是比较简单的，很容易就可以想到用枚举的方式解题，条件其实就是枚举每一天，看看距离所给高峰的距离能不能同时%23 28 33 ==0就好了。但是如果这样设计的话很明显就要用3重循环时间复杂度很高，如果给的数据很大的话很有可能会溢出，所以选择
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2024-04-13 21:21:02
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1.最长递增子序列求一段字符串的最长递增子序列问题分析:设序列为:A="a0,a1,a2,a3,a4,a5,...,ai",定义D(i)为选i作为序列一项后,后面序列中第i项更大项数有多少,包括i.从最后一项算起D(i)=1,依次往前计算;如果ak<=ak+1,则D(k)=D(k+1)+1 ; 如果ak>ak+1 ,则往后遍历，直到寻找到m，ak<=am,然后D(k)=D(m)+
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2023-11-01 18:36:36
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DFS算法：上周学习了贪心算法和dp算法，因为经常在leetcode的题解看到dfs算法，在蓝桥杯也有很多dfs相关题目，这周开始学习dfs算法。思路讲解：dfs算法就是深度优先搜索，它优先考虑搜索的深度，当搜索到结束条件，也就是结束条件之后就退回一步重新搜索，光看思路太过抽象了，我们可以通过例题来认识dfs算法。例题：1.全排列问题：全排列在学习高中数学排列组合的时候经常会用到，而要实现全排列也
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2023-11-22 21:48:48
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