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RSS订阅原创 请写出一个高效的在m*n矩阵中判断目标值是否存在的算法，矩阵具有如下特征：每一行的数字都从左到右排序每一行的第一个数字都比上一行最后一个数字大
每一行的第一个数字都比上一行最后一个数字大。要搜索的目标值为3，返回true；每一行的数字都从左到右排序。
2022-12-15 08:55:47
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原创 给出一个有序的整数数组 A 和有序的整数数组 B ，请将数组 B 合并到数组 A 中，变成一个有序的升序数组
1.保证 A 数组有足够的空间存放 B 数组的元素， A 和 B 中初始的元素数目分别为 m 和 n，A的数组空间大小为 m+n。给出一个有序的整数数组 A 和有序的整数数组 B ，请将数组 B 合并到数组 A 中，变成一个有序的升序数组。数据范围： 0≤n,m≤1000，∣Ai∣
2022-12-15 08:54:48
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原创 递归有一天佩罗西出国游玩，因为忘记带钱，所以找当地一家小银行借了银行一半的钱，想一想觉得不够于是又借了1块钱。第二天它又找当地那家小银行借了银行一半的钱，还是又多借了1块钱。就这样借到第30天，银行
有一天佩罗西出国游玩，因为忘记带钱，所以找当地一家小银行借了银行。print(f'总共拿了银行{money}元。第二天它又找当地那家小银行借了银行。总共拿了银行1610612734元。，想一想觉得不够于是又。，银行不借了，因为银行。
2022-12-14 13:40:06
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原创 杨辉三角又称贾宪三角形，帕斯卡三角形，是二项式系数在三角形中的一种几何排列，具体形式如图所示。
杨辉三角又称贾宪三角形，帕斯卡三角形，是二项式系数在三角形中的一种几何排列，具体形式如图所示。number = int(input('输入数字:'))-1。请编写一个程序，输入一个正整数，输出类似杨辉三角的列表。
2022-12-14 13:39:53
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原创 opencv 批量图像读写
/打开原始样本图片文件列表。while (getline(fin, ImgName)) //逐行读取文件列表。处理图像数据集时通常要读写整个文件夹里的图像，这时就会用的图像的批量读写。
2022-12-13 10:19:55
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原创 【OpenCV学习】凸包的绘制
在纸上画几个点，用三枚硬币模拟很容易模拟这个算法的执行过程，而且似乎求得的结果总是正确的，不过，请您不要试图证明它的正确性，因为，事实上它并非正确*_*。1978 年，Bykat 确定这个算法是错误的，因此有关此算法的反例，有兴趣的读者不妨参考一下 Bykat, A.的《Convex hull of a finite set of points in two dimensions》第 296-298 页。1.找一个必在凸包上的点，这显然很容易，通常取横坐标或纵坐标最小的点，极为P0。
2022-12-13 10:19:39
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原创 android 实现GridView多选效果
在使用 GridView的时候，有时需要多选上面显示的类容，比如批量删除上面显示的图片，批量上传图片等。这个时候我们可以使用层叠图来实现，效果如下，点击图片后，上面会显示出一个打钩的图片，如图：再点击选中图片，勾消失。转存失败重新上传取消具体代码如下：main.xml...
2022-12-12 17:55:41
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原创 贪心算法之克鲁斯卡尔算法
假设这个边不在最小生成树上，那么存在一条边小于这个权值的一条边，显然它应该在之前被选出来，那样的话把它加入到这n-1个顶点中就构成了环，删除一条权值最大的边，就产生了一颗权值更小的n-1个顶点的最小生成树，这与条件相左，说明该方法是正确的。若(u，v)是G中一条“一个端点在U中(例如：u∈U)，另一个端点不在U中的边(例如：v∈V-U)，且(u，v)具有最小权值，则一定存在G的一棵最小生成树包括此边(u，v)。2.对于从小到大的每一条边，如果加入后不构成环就加入，反之排除在外，直到所有边判断完毕。
2022-12-11 09:09:59
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原创 [C++] 贪心算法之活动安排、背包问题
在求解过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解。 从贪心算法的定义可以看出，贪心算法不是从整体上考虑问题，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。如果一个问题可以同时用几种方法解决，贪心算法应该是最好的选择之一。 （1）最优子结构性质 （2）贪心选择性质（局部最优选择） 1、活动安排 设有n个活动的集合 E ＝ {1,2,…,n}，其中每个活动都要求使用同一
2022-12-11 09:09:34
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原创 给定一个无序的整数类型数组，求最长的连续元素序列的长度
给定一个无序的整数类型数组，求最长的连续元素序列的长度。例如：给出的数组为[1000, 4, 2000, 1, 3, 2],最长的连续元素序列为[1, 2, 3, 4]. 返回这个序列的长度：4你需要给出时间复杂度在O（n）之内的算法解析：//用散列表，首先将数字都映射到散列表上，然后，对于每个数字，找到后就删除，然后向两边//同时搜，只要搜到了就删除，最后求出长度。哈希表搜是O(1),因为每个数字只会添加一次，//删除一次，所以复杂度是O（n）class Solution {public:int long
2022-12-10 14:40:10
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原创 贪心算法-单源最短路径
算法流程：(a) 初始化：用起点v到该顶点w的直接边(弧)初始化最短路径，否则设为∞；(b) 从未求得最短路径的终点中选择路径长度最小的终点u：即求得v到u的最短路径；(c) 修改最短路径：计算u的邻接点的最短路径，若(v,…,u)+(u,w)
2022-12-10 14:39:59
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原创 假设你有一个数组，其中第i个元素是某只股票在第i天的价格。设计一个算法来求最大的利润。你最多可以进行两次交易。
假设你有一个数组，其中第i个元素是某只股票在第i天的价格。设计一个算法来求最大的利润。你最多可以进行两次交易。注意:你不能同时进行多个交易(即，你必须在再次购买之前出售之前买的股票)。解析：class Solution {public:int maxProfit(vector& prices) {int buy1 = INT_MIN, sell1 = 0, buy2 = INT_MIN, sell2 = 0;for(int i = 0; i < prices.size(); i++) {buy1
2022-12-09 11:23:45
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原创 给定一个升序排序的数组，将其转化为平衡二叉搜索树（BST）.
给定一个升序排序的数组，将其转化为平衡二叉搜索树（BST）.平衡二叉搜索树指树上每个节点 node 都满足左子树中所有节点的的值都小于 node 的值，右子树中所有节点的值都大于 node 的值，并且左右子树的节点数量之差不大于1数据范围：0≤n≤100000数组中每个值满足 ∣val∣≤5000进阶：空间复杂度 O(n) ，时间复杂度 O(n)示例1输入[-1,0,1,2]输出{1,0,2,-1}解析：class Solution {public:TreeNode *sortedArrayToBST(ve
2022-12-09 11:23:16
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原创 从两个数组的最后一个元素比较两个数组中不同元素的个数，如有 array1[5]={77,21,1,3,5}, array2[3]={1,3,5}，从 array1[4]与 array2[2]比较开始
从两个数组的最后一个元素比较两个数组中不同元素的个数，如有 array1[5]={77,21,1,3,5}, array2[3]={1,3,5}，从 array1[4]与 array2[2]比较开始，到 array1[2] 与 array[0]比较结束。这样得出它们不同的元素个数为 0，若 array1[6]={77,21,1,3,5,7}，那 么他们不同的元素为 3。 函数原型为 int compare_array( int len1, int array1[], int len2, int array2
2022-12-08 10:23:24
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原创 假设你有一个数组prices，长度为n，其中prices[i]是股票在第i天的价格，请根据这个价格数组，返回买卖股票能获得的最大收益
在第3天(股票价格 = 2)的时候买入，在第6天(股票价格 = 7)的时候卖出，最大利润 = 7-2 = 5 ，不能选择在第2天买入，第3天卖出，这样就亏损7了；同时，你也不能在买入前卖出股票。假设你有一个数组prices，长度为n，其中prices[i]是股票在第i天的价格，请根据这个价格数组，返回买卖股票能获得的最大收益1.你可以买入一次股票和卖出一次股票，并非每天都可以买入或卖出一次，总共只能买入和卖出一次，且买入必须在卖出的前面的某一天2.如果不能获取到任何利润，请返回03.假设买入卖出均无手续费数
2022-12-08 10:23:02
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原创 操作系统任务调度问题。操作系统任务分为系统任务和用户任务两种。其中，系统任务的优先级 ＜ 50，用户任务的优先级 ＞= 50且 ＜= 255。优先级大于 255的为非法任务，应予以剔除。现有一任务队列
操作系统任务调度问题。操作系统任务分为系统任务和用户任务两种。其中，系统任务的优先级 < 50，用户任务的优先级 >= 50且
2022-12-07 08:10:27
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原创 现在有一个仅包含‘X’和‘O’的二维板，请捕获所有的被‘X’包围的区域捕获一个被包围区域的方法是将被包围区域中的所有‘O’变成‘X’
现在有一个仅包含‘X’和‘O’的二维板，请捕获所有的被‘X’包围的区域捕获一个被包围区域的方法是将被包围区域中的所有‘O’变成‘X’例如X X X XX O O XX X O XO X X X执行完你给出的函数以后，这个二维板应该变成：X X X XX X X XX X X XO X X X解析：/** 所有与四条边相连的O都保留，其他O都变为X遍历四条边上的O，并深度遍历与其相连的O，将这些O都转为* 将剩余的O变为X将剩余的变为O*/public int rowNum = 0;public int co
2022-12-07 08:10:21
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原创 活动选择问题（贪心算法vs动态规划）
在讲解活动选择问题之前，我们首先来介绍一和的基础知识动态规划是用来求解最优化问题的一种方法。多阶段决策过程本意是指有这样一类活动，他们可以按照时间顺序分解为若干个互相联系的阶段，称为。每一个时段都要做出一个决策，使得整个活动的总体效果最优。由上述可知，动态规划方法与关系很密切,随着时间过程的发展而决定各阶段的决策，产生一决策序列，这就是的意思。贪心算法不同于动态规划，贪心算法只考虑本阶段需要作出的最优选择，一般不用从整体最优上进行考虑，所做到的就是上的最优解，再由局部最优解得到全局最优解。因为每一步都只
2022-12-06 19:34:37
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原创 贪心算法与活动选择问题 C++实现
在之前的文章里，作者讲过动态规划，然而贪心算法和动态规划是有区别的：贪心算法并不是首先寻找子问题的最优解，然后再其中进行选择，而是首先做出一次“贪心”选择—-在当时（局部）看来是最优的选择—-然后求解选出的子问题，从而不必费心求解所有可能相关的子问题。贪心算法需要两个关键的要素—-贪心选择性质与最优子结构。我们可以通过做出局部最优选择来构造全局最优解。在动态规划中，每一步骤都要进行一次选择，但选择通常依赖于子问题的解。因此，我们通常以一种自底向上方法求解动态规划问题，先求解较小的子问题，然后是较大的问题（我
2022-12-06 19:33:43
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原创 贪心算法-nyoj-91-阶乘之和
时间限制：3000 ms | 内存限制：65535 KB难度：3描述给你一个非负数整数n，判断n是不是一些数（这些数不允许重复使用，且为正数）的阶乘之和，如9=1！+2!+3!，如果是，则输出Yes，否则输出No；输入第一行有一个整数0
2022-12-05 09:37:27
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原创 贪心算法、分治算法、动态规划
动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，在以后尽可能多地利用这些子问题的解。共同点：二者都要求原问题具有最优子结构性质,都是将原问题分而治之,分解成若干个规模较小(小到很容易解决的程序)的子问题.然后将子问题的解合并,形成原问题的解.第四条特征涉及到分治法的效率，如果各子问题是不独立的则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题，此时虽然可用分治法，但一般用动态规划法较好。通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。
2022-12-04 07:34:08
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原创 搜索与回溯算法，贪心算法
考虑每行有且仅有一个皇后，设一维数组Ａ[1..8]表示皇后的放置：第ｉ行皇后放在第ｊ列，用Ａ[i]＝j来表示，即下标是行数，内容是列数。先读入整个序列，对于这个序列，要做的就是确定第一个放什么，轮流拿这个序列中的每个元素放进来，然后再对除了第一个以外的序列执行同样操作。如果有重复元素，在放每一个元素之前，要判断与这个元素相同的元素之前有没有用过。【例3】任何一个大于1的自然数n，总可以拆分成若干个小于n的自然数之和。【例1】素数环:从1到20这20个数摆成一个环，要求相邻的两个数的和是一个素数。
2022-12-04 07:34:07
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原创 遍历算法和贪心算法求得的解是相同的吗
假设A和B玩这游戏，N个数排成一行，从左到右编号，依次是1，2，3........N因为N为偶数，又因为A先取数，B后取，，所以A可以一开始选择先取奇数（即最左边的数），又可以选择偶数（即最右边的数）有AB 两个人轮流取2n个数中的n个数，取数之和大者为胜，若相同则先取者胜。假设这组数为：6，16，27，6，12，9，2，11，6，5。假设B第一次取到偶数编号（编号为N）的数，则接着B只能取到奇数编号（编号为1或N-1）的数。16，27，7，12，9，2，11，6 如果仍然用贪心算法，先取数时A败。
2022-12-03 18:49:29
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原创 算法设计之—直接 遍历/穷举法、贪心算法
算法是对完成特定问题的程序执行序列描述，表象为从问题初始状态到问题结束状态的所有路径之中寻找可行路径，若无先验经验，根据执行方式不同可以划分为无规则和有规则（启发式）方法。无规则方法为穷举，改进方法为递推和迭代；有规则方法有分治、贪心、动态规划、分支定界法等。穷举法：适用于解决极小规模或者复杂度线性增长，而线性规模不会很大的状态。递推法：利用问题本身的递推关系 先求解递推关系再求解问题的一种方法。一般可解决问题都能得出通项公式或者递推公式。迭代法：辗转法。不断用变量的新值来代替旧值的过程。
2022-12-03 18:49:18
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原创 算法java实现--贪心算法--最优装载问题
System.out.println("最优得到装载重量为："+be.loading(c, w, x));public int compareTo(Object x) {//按每个重量从小到大排列。System.out.println("被装载的集装箱序号为(下标从0开始)：");最优装载问题算法的java实现（贪心算法）具体问题描述以及C/C++实现参见网址。* 最优装载问题（贪心算法）
2022-12-02 09:00:40
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原创 [算法题] 安排会议室——贪心算法的应用
每行会有3个数字，分别表示会议编号、会议起始时间、会议结束时间。如果你是项目组新来的小弟，那么恭喜你，每天抢订会议室的任务就光荣的分给你了。N(1 ≤ N ≤ 500)，每个测试案例的第一行表示会议室的数目。老大要求你尽可能多的订会议室，但是这些会议室之间不能有时间冲突。T(T ≤ 20)，输入文件的第一行表示文件中有多少个测试案例。在大公司里，会议是很多的，开会得有场子，要场子你得先在电子流里预订。，尽可能的选择会议时间结束较早的会议室，这样就能安排最多的会议室。input文件中可以包括多个测试案例。
2022-12-02 09:00:32
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原创 CLRS 16.2贪心算法的原理
这样 A 的价值就和 B 的价值一样，而 A 是最优的，则 B 也是最优的。令 j 表示第一个没被装入的商品下标，所以 1..j−1 的商品全部装入， j...n 的商品都没转入，现假设用 j...n 的某个商品替换 1...j−1 中的某个商品，此时背包的价值下降且容量变小。根据书上所说，0-1背包具有最优子结构性质，若商品 i 的重量大于剩余可装重量，我们将商品 i 从方案中删除，否则解决方案是剩余商品重量不超过 W−wi 的价值最高方案与不选商品 i 且剩余重量不超过 W 的价值最高方案的最大者。
2022-12-01 07:16:38
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原创 贪心算法与拟阵基础
若G[A]=(V,A)和G[B]=(V,B)是G的森林，且|B|>|A|，则G[A]中 有|V|-|A|棵树，G[B]中有|V|-|B|棵树。即若B∈I，则B是S的独立子集（独立子集的定义），且B的任意子集也都是S的独立子集。3）说明在做出贪心选择后，剩余的子问题具有这样的一个性质：即如果将子问题的最优解与我们所作的贪心选择联合起来，可以得出原问题的一个最优解。如果x是S的任意元素，是S的独立子集A的一个可扩展元素，那么x也必然是空集的一个可扩展元素。*如果A是E的子集，而且A是无回路的，则A属于IG。
2022-12-01 07:16:31
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原创 背包问题（贪心算法）
void Merge(Type *c, Type *d, Type *v , int l, int m, int r) //合并c[l:m]和c[m+1:r]到d[l:r],其中c[l:m]和c[m+1:r]都是已经经过升序排好的数组。//n是物体的种类数，M是背包容量，v是每类物体的价值，w是每类物体的重量,x是每类物体装入的份额，属于[0,1]if ((v[i] / c[i]) >= (v[j] / c[j])) //这里使用降序排序。cout
2022-11-30 13:54:04
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原创 贪心算法之汽车加油问题
显然，加得越少越好，如果不用把油箱加满就可以找到比当前站更低价的站，那就是最好情况，即找到满油箱可到达范围之内的最近的一个比当前站低价的站，加了相应的油之后开过去，到达时正好把油花完，这样高价油的用量最省。3.如果满油箱可到达范围之内没有比当前站低价的站，即在最大范围内，当前站最低价，那么当然是把最低价油加满（相同距离最省钱），下一站应该去该范围内的次低价站，这样，就算下一站要加油，也是那时所以可能里最低价的。如果到达下一站，就重复上述判断，这样就能保证总是占最大的便宜。如果有比当前站更低价的，就开过去；
2022-11-30 13:53:37
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原创 贪心算法解决汽车加油问题
/输入每个加油站距离下一个加油站的距离。if(a[i]>n)//如果某两个加油站之间的距离大于汽车油箱最大行驶距离。//表示已经行驶了两个加油站之间的距离。//汽车加满油可以行驶n公里。//存放在第几号加油站加过油。printf("最少加油次数为：%d\n",sum);printf("分别在以下加油站加过油：\n");//沿途有k个加油站。//记录汽车行驶的距离。printf("第%d个 ",b[i]);
2022-11-29 10:29:14
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原创 背包问题（贪心算法）
讲到这里，就要说一说最佳的选择，每一次的放入的最佳的选择就是每次放入的物品都是剩余的物品中价值最大且质量最小的，这里就要引入一个物品的属性，物品的权重值。算法最开始是先声明物品类，因为后面要用到很多的物品属性，如果使用数组会有点麻烦，物品的属性有背包ID，物品价值，物品质量，物品权重值。算法的接下来就是将物品的数组按物品的权重值排序，权重值大的排在数组的前面，方便后面的运算。算法的主体就是从数组中取出物品对象，计算比较物品的质量和当前背包剩余重量的大小，如果大于，就计算要放入的百分比。本次讲一讲背包问题。
2022-11-29 10:29:06
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原创 windows下搭建appium+android测试环境（node.js样例）
Appium是开源的自动化测试框架，主要用于iOS，Android以及Windows apps等移动平台的自动化测试。官网的介绍说是它实现一套适用于移动端的WebDriver协议，所以使用Appium时用的还是依赖于Selenium，和Web自动化测试的主要区别就在Driver不一样。举一个例子，如果我们需要用Google Chrome来跑Selenium的自动化测试，那么首先需要一个ChromeDriver。如果需要跑在IE上，那么需要一个IEDriver。那么现在需要在移动端比如Android里跑Sel
2022-11-28 07:39:56
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原创 拦截导弹问题（贪心算法）
某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统，但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。//如果同时满足例如l[1]=155>65,l[2]=158>65,则应该应将最小值赋值给最小拦截系统。输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度不大于30000的正整数）。j++)//注意，jl[j],则应该增加一个系统。l[k]=a[i];
2022-11-28 07:39:33
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原创 贪心算法解汽车加油问题
输入：第一行有2个正整数n和k，表示汽车加满油后可行驶n公里，且旅途中有k个加油站。接下来的1 行中，有k+1 个整数，表示第k个加油站与第k-1 个加油站之间的距离。对于给定的n(n
2022-11-27 08:08:34
975
原创 贪心算法之哈夫曼编码
这种是最直观的方案。其实这个霍夫曼编码本身不是一个很难的技巧(也是霍夫曼在期末考试的过程中想出来的方案：）)，因为中间用到了贪心的思想，所以也在这里列举了出来。组成一个新的节点，新的节点的频率就是e和f的和。(注意这里一个默认的规则就是频率小的是左子节点，大的是右子节点。比较重要的一点是哈夫曼无前缀编码的性质，我们知道如果某个字母的编码是另一个字母编码的前缀的话就会产生错误，恰恰哈弗曼树满足这个性质。霍夫曼的编码是这样的。if(*a==0&&(ht+i)->parent==0)//双亲节点为0且a=0。
2022-11-27 08:08:30
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原创 贪心算法 田忌赛马（problem C）
题意：这是田忌赛马的故事，首先可以将田忌和国王的马的速度从快到慢排列，然后进行比较。每比一次两边各减去一匹马，用四个标记分别标记田忌和国王的最快、最慢马。先比较他们最快的马，若相等，再比较最慢的马，考虑一下条件和其他因素就可以了。
2022-11-26 09:13:42
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