public class Main { /** * * @param value * @param weight * @param c 背包容量 * @param m m(i,j)背包容量为j，可选择物品为i,i+1,...,n时背包的最优值 ...
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2015-03-07 13:50:28
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今天发现一篇文章讲“JavaScript版几种常见排序算法”，看着不错，推荐一下原文：http://www.w3cfuns.com/blog-5456021-5404137.html算法描述：* 冒泡排序：最简单，也最慢，貌似长度小于7最优* 插入排序： 比冒泡快，比快速排序和希尔排序慢，较小数据有...
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2015-03-06 17:01:22
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动态规划算法分析与探究
摘 要：动态规划是运筹学的一个分支。它是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法。动态规划就是为了使产生决策序列在符合某种条件下达到最优。动态规划思想在各类信息学中频繁的使用，其作用越来越受到人们的重视。本文就动态规划算法进行分析与探究，从而解决实际生活中的诸多问题。
引言
算法是解决一系列问题的清晰指令，能够在有限的时间内获得所要求的输...
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2015-03-06 16:33:46
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//dp[u][k1]=min(dp[u][k1-k2]+dp[v][k2]+edge*k2*(k-k2))
//dp[u][k]表示以u节点为根节点的子树中选k个节点所得的最优解
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
const int maxn=2010;
const __int64 inf=1e18;...
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2015-03-06 16:00:36
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Dijksitra算法求最短路仅仅适用于不存在右边是负权的情况(Bellman-Ford算法没有这一个限制)。主要特点是从起点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。最短路的最优子结构性质即一个最短路路径中经过的所有点这条路均是其最短路。(反证法易证)Dijkstra基本思路:
①找到最短距离已经确定的顶点，从它出发更新相邻顶点的最短距离
②此后不需要再关心1中的”最短距离已经确定的顶点”在最开...
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2015-03-05 23:46:57
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题意： 两个凸多面体，可以任意摆放，最多贴着，问他们重心的最短距离。解法： 由于给出的是凸多面体，先构出两个三维凸包，再求其重心，求重心仿照求三角形重心的方式，然后再求两个多面体的重心到每个多面体的各个面的最短距离，然后最短距离相加即为答案，因为显然贴着最优。求三角形重心见此：http://www....
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2015-03-05 23:36:51
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比起之前一直在刷的背包题，这道题可以算是最纯粹的dp了，写下简单题解。 题意是说cows在1树和2树下来回移动取苹果，有移动次数限制，问最后能拿到的最多苹果数，含有最优子结构性质，大致的状态转移也不难想出，以 dp[i][j] 表示第 i 分钟使用了 j 次移动机会时能获得的最多苹果数（不需3...
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2015-03-05 19:25:41
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这道题是二维背包的问题，因为这道题里面有时间l和可选数量m两个约束条件。只要0/1背包的基础上再加上一重循环即可，这题需要注意的是初始化的问题，初始化时只有m=0时dp数组为0，其它置为负数。再一个就是程序第三重循环中的那一个判断，此判断的目的是dp[j][k]的最优子结构是否存在。本题的状态转移方...
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2015-03-04 22:28:36
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题意：见紫书P276
思路：（设一个颜色序列为s1，另一个为s2）要把最优子结构找到是关键，状态就是天然的执行步骤，d（i,j）表示s1移走了i个元素
s2移走了j个元素的状态。下一步只有两个决策，决策后的剩余的问题和原问题一样，这就是最优子结构。所以每次决策时要保证决策的产生的花费+子问题的解达到最优
所以状态方程显然：dp[i][j]=min(dp[i+1][j],dp[i][j+1])...
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2015-03-04 19:11:31
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预备知识： 路径：从树中一个结点到另一个结点之间的通路，路径上的分支数目成为路径长度； 树的路径长度：从树根到每一个叶子之间的路径长度之和； 结点的带权路径长度：从该结点到树根之间的路径长度与该结点权值的乘积； 树的带权路径长度：所有叶子结点的带权路径长度之和； 结构相同的任意两颗二叉树，...
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2015-03-04 12:53:28
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