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(1)、问题描述：给出2个序列，x是从1到m，y是从1到n，找出x和y的最长公共子序列？x：A B C B D A By：B D C A B A则：最长公共子序列长度为4，BDAB BCAB BCBA均为LCS(最长公共子序列)；模型实现图：(2)、问题解决 代码实现了最长公共子序列的长度#include<stdio.h>
#define N &nbs
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1、跳跃表 结构模型(双向链表) L1：某些数据的链表；(相当于快车) L2：底层所有数据的链表；(相当于慢车) L1和L2中键值相同的元素用链表连接起来2、理想跳跃表 跳跃表的这种数据结构就是二分查找(用链表模拟数组)，差不多就是一颗二叉树，但是有太多的重复元素；查找的时间复杂度为：O(logn)；3、跳跃表的插入和删除&
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讨论怎么用随机化的方法，使得二叉搜索树在大部分情况下都能保持平衡？1、排序 将数组构建为二叉搜索树，在进行中序遍历，就可顺序输出； BST的时间复杂度为：O(nlogn)；最坏情况：O(n^2)；BST与快速排序的算法思想极为相似；2、随机化BST (1)、随机、均匀地打乱数组的序列； (2)、BST排序； 随机化BST树，排序的算法时间
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1、直接映射表 查找数据时，直接定位，时间复杂度为：O(1)； 局限性：浪费大量的内存空间；2、哈希表 (1)、用一个哈希函数Hash()来随机映射那些键；抽象模型 (2)、哈希冲突时： i、链地址法，时间复杂度最坏：O(n)； 简单均匀哈希的时间复杂度：O(1+a)；a：装载因子 哈希函数的选取：除留余数法；&n
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问题描述：无序找第k小的数？1、解法一 先排好序，再找第k小个数；返回A[k-1]；此解法的时间复杂度为：O(nlogn)；2、解法二 情况一：k = 1 和 k = n 就是找数组的最小值和最大值； 情况二：找出中位数3、找中位数(随机选择算法) 利用快速排序的原理，一轮排序，有2种情况： if i = k-1；返回a[i]；
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1、最基础排序算法 时间复杂度稳定性冒泡排序 O(n^2)稳定选择排序 O(n^2)不稳定插入排序 O(n^2)稳定2、5个中间改良排序算法时间复杂度稳定性归并排序O(nlogn)稳定希尔排序平
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1、计数排序 (1)、算法思想 是一组在特定范围内的整数，在线性时间内排序，比nlog(n)更快的排序算法； 较小范围内是比较好的排序算法，如果很大是很差的排序算法； 可以解决重复元素的出现的排序算法； (2)、代码实现#include<stdio.h>
void countSort(int
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1、桶排序 可以排序的范围数较小，是一种以空间换时间的排序算法； 不考虑重复元素的出现---->桶排；解决方案在计数排序； (1)、代码实现#include<stdio.h>
void bucketSort(int *a, int count);
void showArray(int
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1、随机化快速排序算法 (1)、快速排序的坏处：完全顺序/完全逆序时时间复杂度为：O(n^2)，其余的情况时间复杂度为：O(nlogn),算法的效率与输入顺序有关； (2)、随机选择主元，好处：其运行时间不依赖于输入序列的顺序，算法的效率与输入的顺序无关； (3)、最差的情况由随机数产生器决定，随机化快速排序的时间复杂度为：O(nlogn)；2、比较排序的算法模
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1、希尔排序 (1)、算法思想：希尔排序是插入排序的改良算法，增加了一个步长step，每次插入排序使步长为step的元素形成一个递增序列，然后缩小增量，继续插入，直至step=1时，就是插入排序了，此时排序完成； 算法模型： (2)、代码实现#include<stdio.h>
void insertSort(int *a,&nb
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1、选择排序 (1)、算法思想：依次是下标为(0,1,2,....n)的数字和其后的所有数字进行比较，每一轮的比较结果：都先确定最前面的是最小的数字； (2)、代码实现#include<stdio.h>
void sort(int *a, int count);
void showArray(int
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1、二分查找 (1)、二分查找递归实现#include<stdio.h>
#define NOT_FOUND -1;
int binSearch(int *a, int head, int tail, int key);
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算法导论：主要关注的是程序的性能；速度令人渴望！！！排序算法是经典算法1、插入排序 (1)、算法模型 (2)、代码实现#include<stdio.h>
void insertSort(int *a, int count);
void showArray(int *a, int c
汇天下豪杰
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- 关注技术：C/C++ python
- 入住博客：2016-05-13 4.7年
