排序算法
直接插入排序:将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较,如果选择的元素比已排序的元素小,则交换,直到全部元素都比较过
希尔排序:将待排序数组按照步长gap进行分组,然后将每组的元素利用直接插入排序的方法进行排序;每次将gap折半减小,循环上述操作;当gap=1时,利用直接插入,完成排序
简单选择排序:比较+交换
堆排序:构建大顶堆进行排序
如何手写一个堆 1. 插入一个数 heap[ ++ size ] = x; up(size); 2. 邱集合当中的最小值 heap[1] 3. 删除最小值 heap[1] = heap[size]; size --; down(1); 4. 删除任意一个元素 heap[k] = heap[size]; size --; down(k); up(k); 5. 修改任意一个元素 heap[k] = x; down(k); up(k); 堆排序 int n, m; int h[ 1000 ], cnt; void down( int u ) { int t = u; if( u * 2 <= cnt && h[ u * 2 ] < h[ t ] ) t = u * 2; if( u * 2 + 1 <= cnt && h[ u * 2 + 1 ] < h[ t ] ) t = u * 2 + 1; if( u != t ) { swap( h[ u ], h[ t ] ); down( t ); } } void up( int u ) { while( u / 2 && h[ u ] < h[ u / 2 ] ) { swap( h[ u ], h[ u / 2 ] ); u >> = 1; } } int main() { cin >> n >> m; for( int i = 1; i <= n; i ++ ) cin >> h[ i ]; cnt = n; for( int i = n / 2; i; i -- ) down( i ); while( m -- ) { cin >> h[ 1 ] << " "; h[ 1 ] = h[ cnt -- ]; down( 1 ); } return 0; }
冒泡排序:
1. 将序列当中的左右元素,依次比较,保证右边的元素始终大于左边的元素
2. 对序列当中剩下的n-1个元素再次执行步骤1
3. 对于长度为n的序列,一共需要执行n-1轮比较
快速排序:挖坑填数+分治法
vector< int > quick_sort( vector<int> q, int l, int r ) { if( l >= r ) return; int i = l - 1; int j = r + 1; int x = q[l + r >> 1]; while( i < j ) { do i ++; while( q[ i ] < x ); do j --; while( q[ j ] > x ); if( i < j ) swap( q[ i ], q[ j ] ); } quick_sort( q, l, j ); quick_sort( q, j + 1, r ); }
归并排序:
1. 分解----将序列每次折半拆分
2. 合并----将划分后的序列段两两排序合并
vector< int > tmp; void merge_sort( vector< int > q, int l, int r ) { if( l >= r ) return; auto mid = l + r >> 1; merge_sort( q, l, mid ); merge_sort( q, mid + 1, r ); int i = l; int j = mid + 1; int k = 0; while( i <= j ) { if( q[i] <= q[j] ) tmp[ k ++ ] = q[ i ++ ]; else tmp[ k ++ ] = q[ j ++ ]; } while( i <= mid ) tmp[ k ++ ] = q[ i ++ ]; while( j <= r ) tmp[ k ++ ] = q[ j ++ ]; for( int i = l, j = 0; i <= r; i ++, j ++ ) q[ i ] = tmp[ j ]; }
kmp算法
KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是实现一个next()函数,函数本身包含了模式串的局部匹配信息。时间复杂度O(m+n)
在朴素算法中,我们每次匹配失败都不得不放弃之前所有的匹配进度,因此时间复杂度很高,而KMPKMP算法的精髓就在于每次匹配失败之后不会从模式串的开头进行匹配,而是根据已知的匹配数据,跳回模式串一个特定的位置继续进行匹配,而且对于模式串的每一位,都有一个唯一的“特定跳回位置”,从而节约时间。
失配指针:位置i失配数组的值就是模式串S(下标由1到i)最大公共真前缀和真后缀的长度
// 求失配数组 //即为一个模式串自身匹配自身的过程,刚刚说过失配数组是建立在模式串的意义下的,跟与文本串匹配思路一样 int n = s1.length(); int m = s2.legnth(); for( int i = 1; i < m; i ++ ) { while( k && s2[ i ] != s2[ k ] ) k = kmp[ k ]; if( s2[ i ] = s2[ k ] ) kmp[ i + 1 ] = ++ k; } // 在文本串中找模式串 // 其中k可以看做表示当前已经匹配完的模式串的最后一位的位置,你也可以理解为表示模式串匹配到第几位了 k = 0; for( int i = 0; i < n; ++ i ) { while( k && s1[ i ] != s2[ k ] ) k = kmp[ k ]; //匹配失败就沿着失配指针往回调,跳到模式串的第一位就不用再跳了。 if( s1[ i ] == s2[ k ] ) ++ k; //匹配成功那么匹配到的模式串位置+1 if( k == m ) cout << i - m + 2 << endl; //找到一个模式串,输出位置即可。 }
图的关键路径
无向图的一个更重要的用途是关键路径分析法。每个节点表示要给必须执行的动作以及完成动作所花费的时间。因此,该图为动作节点图
图中的边代表优先关系:一条边(v,w)意味着动作v必须在动作w开始前完成。
开始最后一件事情的条件是前置事件全部完成,前置事件互相之间可以并行指定,但最早完成时间就是最长路径
来源:https://www.cnblogs.com/byene/p/12640382.html