【算法(Java实现)—— 分治算法】教程文章相关的互联网学习教程文章

常用排序算法之JavaScript实现【代码】

1、插入排序   1)算法简介  插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从 后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序),因而在从后向前扫描过程中, 需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。  2)算法描述和实现   一般来说,插入排序都采用...

堆排序实现

1、堆排序算法描述:(1)定义 n个关键字序列Kl,K2,…,Kn称为(Heap),当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质): 1)ki<=k(2i)且ki<=k(2i+1)(1≤i≤ n/2),当然,这是小根堆,大根堆则换成>=号。//k(i)相当于二叉树的非叶子结点,K(2i)则是左子节点,k(2i+1)是右子节点2)若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉树的存储结构,则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树:树中任一非叶子结点的关键字均不大于(或...

[算法与数据结构]使用Java泛型实现栈【代码】

题解1 实现内部类node 2 维护top为头节点的链表 3 操作 操作1:push() 操作2: pop() 操作3: isEmpty()代码package Exam;class MyStackStruct<T> {private class Node<U> {U val;Node<U> next;Node() {this.val = null;this.next = null;}Node(U val, Node<U> next) {this.val = val;this.next = next;}boolean isEmptyNode() {return this.val == null && this.next == null;}}private Node<T> top = new Node<>();public void p...

经典的7种排序算法 原理C++实现

经典的7种排序算法 原理C++实现排序是编程过程中经常遇到的操作,它在很大程度上影响了程序的执行效率。7种常见的排序算法大致可以分为两类:第一类是低级排序算法,有选择排序、冒泡排序、插入排序;第二类是高级排序算法,有堆排序、排序树、归并排序、快速排序。一、低级排序算法1. 选择排序排序过程:给定一个数值集合,循环遍历集合,每次遍历从集合中选择出最小或最大的放入集合的开头或结尾的位置,下次循环从剩余的元素集合...

栈和队列常见问题及其算法和c++实现

1.实现一个栈,要求实现push,pop,Min(返回最小值的操作)的时间复杂度为O(1)算法思想:需要设计一个辅助栈,用来存储当前栈中元素的最小值。额外需要注意push操作,第一个元素不用比较,自动成为最小值入栈,其他元素每次都要和栈顶元素进行比较,小的入栈。 #include<iostream>#include<stack> //直接用系统中的栈,不需要自己实现using namespace std;template<class T>class Stack{public:void push(const T& x){_sta...

用PHP实现冒泡排序(从小到大)【代码】

<?PHP //数组元素值从小到大排序 $arr=array(1,42,0,3,15,7,19,26); //定义一个中间变量 $temp=0; //外层循环的次数 for($i=0;$i<count($arr)-1;$i++){ //内层之间向右相邻的两个数组元素值进行比较 for($j=0;$j<count($arr)-1-$i;$j++){ //当后一个数组元素值大于前一个数组原数值 if($arr[$j]>$arr[$j+1]){ //数组元素交换 $temp=$...

数据结构与算法——不相交集类的C++实现【图】

简介:不相交集类是将一些元素合并为不相交的各个集合。在同一个集合中的元素两两等价,不同集合中的元素不等价。1.等价关系等价关系必须满足下面三个性质: (1):自反性,对于集合S中的任意元素a,a R a;(R为定义的关系,比如R为<=, >=等等) (2);对称性,a R b当且仅当b R a (3):传递性,若a R b且b R c,则a R c2.动态等价性问题集合S中元素a的等价类是集合S的一个子集,该等价类中包含所有与a有等价关系的元素。所以为确定a是否等...

【LeetCode-面试算法经典-Java实现】【113-Path Sum II(路径和)】【代码】【图】

【113-Path Sum II(路径和II)】【LeetCode-面试算法经典-Java实现】【所有题目目录索引】原题  Given a binary tree and a sum, find all root-to-leaf paths where each path’s sum equals the given sum. For example: Given the below binary tree and sum = 22, 5/ 4 8/ / 11 13 4/ \ / 7 2 5 1  return[[5,4,11,2],[5,8,4,5] ]题目大意  给定一棵二叉树...

Java实现冒泡排序,选择排序,插入排序【代码】

冒泡排序:思想: 冒泡排序重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说排序完成特点:比较稳定,排序数较小是比较好package cn.guangboyuan;/*** @author Red Ants* 微信公众号:程序员之路* 两种冒泡排序的性能比较*/publicclass DubbleSort {privatestaticboolean checkArray(int[] data){if(data == null || data.lengt...

计数排序Java代码实现【代码】

结论:由于计数排序不是基于比较的排序,所以时间复杂度可以突破O(nlgn);计数排序时间复杂度为O(n),额外空间复杂度为O(n);Java实现代码如下: 1package com.cmbc.test1;2 3publicclass CountSorting {4 5publicstaticvoid countSort(int[] arr){6if(arr==null||arr.length<2){7return;8 }9int max = Integer.MIN_VALUE; 10for(int i = 0 ;i<arr.length;i++){ 11 max = Math.max(max, arr[i]); 12 } 13in...

【数据结构与算法】括号匹配:栈的底层原理实现【代码】

括号匹配:栈的底层原理实现Java解题思路基于数组实现一个能自动扩容的数组(Array)类,类中提供了基本的增删改查等操作和一些快捷方法,后构建栈(Stack)类,栈类使用之前的数组类来完成基础的入栈、出栈等功能。再由此实现本题逻辑。受判题机限制,全放在一个文件中了。代码实现class Solution {private class Array<E> {// 数据数组private E[] data;// 数组元素个数private int size;/*** 创建数组,并设置初始容量** @param...

【CUDA并行编程之八】Cuda实现Kmeans算法【图】

本文主要介绍如何使用CUDA并行计算框架编程实现机器学习中的Kmeans算法,Kmeans算法的详细介绍在这里,本文重点在并行实现的过程。当然还是简单的回顾一下kmeans算法的串行过程:伪代码:创建k个点作为起始质心(经常是随机选择) 当任意一个点的簇分配结果发生改变时对数据集中的每个数据点对每个质心计算质心与数据点之间的距离将数据点分配到距其最近的簇对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心我们可以观察到有两个部...

图像旋转算法与实现【图】

图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度,形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心。既然是按照中心旋转,自然会有这样一个属性:旋转前和旋转后的点离中心的位置不变.根据这个属性,我们可以得到旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系。由于原图像的坐标是以左上角为原点的,所以我们先把坐标转换为以图像中心为原点。假设原图像的宽为w,高为h,(x0,y0)为原坐标内的一点,转换坐标后的点为(x1,y1)。那么...

排序算法——快速排序的图解、代码实现以及时间复杂度分析

在C++的泛型排序中,拷贝对象需要很大的开销,而比较对象常常是相对省时的(编译器的自动优化)。在这种情况下,如果我们能够使用更少的数据移动,那么有理由让一个算法多使用一些比较。而快速排序(Quicksort)满足了这种特点,实际上C++中通常所使用的排序例程就是使用的快速排序。 快速排序也是一种分治的递归算法。它的平均运行时间是O(NlogN),最坏情形性能为O(N2)。将数组S排序的基本算法由下列简单的四步组成:如果S中元素个...

新闻去重算法的设计和实现

之前有介绍过大规模去重算法的设计,可惜没有办法付诸实现,主要是因为没有相应的应用场景,还是停留在纸上谈兵的阶段!这里简单的介绍下新闻去重算法的实现,客户端在基于yahoo shingle算法的基础上进行了封装,便于采用服务的方式来进行调用,这样比较容易进行复用和提高扩展性,利用thrift来进行跨语言的通信,客户端采用Java实现,原有的设计是服务端既提供计算的接口,即根据文本计算它的shingles,又可以在后端提供去重的服务...