动态规划的基本思想：将一个问题分解为子问题递归求解，且将中间结果保存以避免重复计算。通常用来求最优解，且最优解的局部也是最优的。求解过程产生多个决策序列，下一步总是依赖上一步的结果，自底向上的求解。动态规划算法可分解成从先到后的4个步骤：1.
描述一个最优解的结构，寻找子问题，对问题进行划分。2. ...
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2014-05-24 04:14:52
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2014-05-20 07:37:17
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转自：http://blog.csdn.net/cuidiwhere/article/details/7884545
并行计算：并行计算是相对于串行计算来说的。可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。例如基于CUDA编程。并行计算的目的就是提供单处理器无法提供的性能（处理器能力或存储器），使用多处理器求解单个问题。...
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2014-05-18 18:29:29
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一 基本概念
分治法，顾名思义分而治之的意思，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
二基本思想及策略
分治法的设计思想是：将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。
分治策略是：对于一个规模为n的问题，若该问题可以容易地解...
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2014-05-18 14:31:14
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题目连接：Codeforces 432D Prefixes and Suffixes
题目大意：给出一个字符串，求所有既是前缀串又是后缀串的字符串出现了几次。
解题思路：根据性质可以根据KMP算法求出所有的前后缀串，然后利用dp求解，dp[i]表示从1到i这个子串出现过的次数。转移方程dp[jump[i]]+=dp[i]。任意一个dp[i]的初始状态应该是1。
#include
#...
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2014-05-18 14:11:46
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问题：
有N种物品和一个容量为V的背包。第i种物品最多有n[i]件可用，每件费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。
基本算法：
这题目和完全背包问题很类似。基本的方程只需将完全背包问题的方程略微一改即可，因为对于第i种物品有n[i]+1种策略：取0件，取1件……取n[i]件。令f[i][v]表示前i种物品恰...
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2014-05-18 08:34:52
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【题目】
Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings.
【题意】
求一组字符串的最长公共前缀
【思路】
使用归并思想求解
要求字符串[1,2,..,k,k+1,...n]的最大公共前缀，先分别求[1,2,...k]和[k+1,...,n]的公共前缀...
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2014-05-18 05:17:53
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【题目】
Implement strStr().
Returns a pointer to the first occurrence of needle in haystack, or null if needle is not part of haystack.
【题意】
实现库函数strStr(), 功能是在字符串haystack中找出目标串needle第一次出现的索引位
【思路】
字符串的匹配，可以用暴力解法，但不推荐。一般使用KMP算法求解。
简要介绍一下KMP的思想：
...
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2014-05-18 04:10:04
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题目：
有N种物品和一个容量为V的背包，每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。
思路：
这个问题非常类似于01背包问题，所 不同的是每种物品有无限件。也就是从每种物品的角度考虑，与它相关的策略已并非取或不取两种，而是有取0件、取1件、取2件……等很多种。如果仍然按照解 0...
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2014-05-16 01:37:51
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问题：
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
思路：
这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c...
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2014-05-15 23:50:57
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