算法分析

学习如何在Python中实现单向链表。探索使用Python代码示例的数据结构和算法分析基础知识。

  1. (简答题) 1.（教材3.4）（a）假设某一个算法的时间代价为 ，对于输入规模n，在某台计算机上实现并完成该算法的时间为t秒。现在另有一台计算机，运行速度为第一台的64倍，那么t秒内新机器上能完成的输入规模为多大？ 2.（教材3.12） 写出下列程序段平均情况下时间代

一、迭代算法简介 二、设计工作步骤 三、迭代--递推法 题目及运行 四、迭代--倒推法 题目及运行 五、总结 算法语言--C语言 迭代算法也称 “辗转法” ，是一种不断用变量的 旧值递推出新值 的解决问题的方法。 迭代算法一般用于数值的计算，是读者早就熟悉的一种算法策

数据结构+算法(+设计模式)=程序   理解算法的概念。   掌握算法的计算复杂性概念。   掌握算法复杂性的渐近性态的数学表述。   了解NP类问题的基本概念。   顾名思义，计算（求解）的方法   算法（Algorithm）：对特定问题求解步骤的一种描述，是 指令的有

  给定带权有向图G =(V,E)，其中 每条边的权是非负实数 。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。现在 要计算从源到所有其它各顶点的最短路长度 。 这里路的长度是指路上各边权之和 。 这个问题通常称为单源最短路径问题 。   Dijkstra算法是解单源最短路径问题的贪心

贪心算法（Greedy Algorithm）是一种基于贪心思想的算法策略。它通过每一步选择当前状态下最优的解决方案，从而逐步得到全局最优解。贪心算法通常在问题具有 贪心选择性质 和 最优子结构性质 时被应用。 贪心算法的基本思想是，每一步选择当前情况下看起来最好的解决方

  理解贪心算法的概念。   掌握贪心算法的基本要素   （1） 最优子结构性质   （2） 贪心选择性质   理解贪心算法与动态规划算法的差异   理解贪心算法的一般理论   通过应用范例学习贪心设计策略。   （1） 活动安排问题 ；   （2） 最优装载问题

特点：每个物品只能用一次，只能是选择或者不选择 题目链接 有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。 第 i 件物品的体积是 v i ，价值是 w i 。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 输入格式

一、贪心算法 贪心算法是一种解决优化问题的算法设计方法，其核心思想是在每一步选择当前状态下的最优解，从而希望最终达到全局最优解。下面将介绍贪心算法的原理、实现步骤，并提供C#和Java的实现示例。 1.1 原理： 贪心算法的原理基于局部最优选择，通过在每一步选

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。 对每个孩子 i ，都有一个胃口值 g[i] ，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j ，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] = g[i] ，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子

作者最近在做一个 收集粉币 的项目，可以用来干嘛这里就不展开了😁，需要进行登录换算token从而达到监控收集的作用，手机抓包发现他是通过APP进行计算之后再请求接口的，通过官网分析可能要比 APP逆向方便多 ，但是通过这几天的观察我并没有头绪，这篇文章草稿创建了

二分查找只适用于有序的顺序表，非严格递增或是非严格递减都行。 二分查找运用到了分治的思想，将整体逐渐分为许多个小的部分，让整体的解变为诸多小部分解的合成，要求整体可以分解，小部分的解汇合之后可以得到整体部分的解。 至此，结束。 如果你觉得这篇文章

目录 1.  常见排序算法 1.2 稳定性 2.  常见排序算法的实现 2.1 插入排序 2.1.1基本思想 2.1.2代码 2.1.4算法分析  2.2 希尔排序 2.2.1基本思想 2.2.2代码 2.2.3演示图  2.2.4算法分析 2.3 选择排序 2.3.1基本思想 2.3.2代码 2.3.3演示图 2.3.4算法分析 2.4 堆排序 2.4.1基本思想  2.4.2代码 2.4.3演示

下图是由14个“+”和14个“-”组成的符号三角形。2个同号下面都是“+”，2个异号下面都是“-”。 在一般情况下，符号三角形的第一行有n个符号。符号三角形问题要求对于给定的n，计算有多少个不同的符号三角形，使其所含的“+”和“-”的个数相同。 题意分析 也就是 给

算法的四个性质： 输入、输出、确定性和有穷性 。 1. 常见的时间复杂度 常数阶 O(1) 对数阶 O(log n) 线性阶 O(n) 线性对数阶 O(nlog n) 平方阶 O(n^2) 立方阶 O(n^3) k 次方阶 O(n^k) 指数阶 O(2^n) 注：上面的 log n 均代表 以2为底 的对数。 2. 时间复杂度排序 常见的算法时间复杂度由小到