从函数执行角度看，这个递归过程是一个纯函数，未产生任何副作用，从而影响到函数调用栈的上一层。从问题角度看，则是拆解后的子问题，不依赖以任何原问题的信息。　　递归过程中实际上创建了一颗递归调用树，通过存储子问题的答案，避免重复求解相同的子问题的答案。从而将一

peak finding：寻找在二邻域（一维）或者四邻域（二维）内最大的即为波峰。

堆排序的复杂度是比较稳定的\，并且具有空间原址性。大根堆中，每个结点都要比它的子结点大，维护这个性质，只需要将该结点与子结点取一个最大的交换到根，然后将可能违背性质的点递归

递归程序在设计时很常见,有时能很大程度上简化问题解决的复杂性.下面就算法导论的2.3-4习题进行解答.具体就是写出插入排序的递归版本.瞧,过程很简洁.但是要注意这个写法的效率是很低的.不论是空间还是时间都消耗很大.递归式为:t[n]=t[n-1]+cn,所

　　对于入门的同学不建议过度追求看上去很经典的书籍，例如：《算法导论》/《算法》这些书。　　《大话数据结构》这本书最大的特点是它将理论讲的非常有趣，不枯燥。　　《算法图解》和《大话数据结构》走得是同样的路线。　　《数据结构和算法分析》国内外有很多大学拿这本

一个哈希表多大合适？\))，那么时间复杂度是\(O(1)?\)的，不过很显然，虽然节省了时间，但是浪费了空间．。平摊分析可以用来证明在一系列操作中，通过对所有操作求平均之后，即使其中单一的操作具有较大的代价，平均代价还是很小的。平摊分析保证在最坏情况下，每

对于任意一个被e横跨的割，我们知道，它必然会被另一个与e在同一个环上的边横跨。而“e为连通图\的某条环路上权重最大的边”，如果e是唯一最大的，那么所以任意时刻e不会成为一个安全边，所以图G中必然存在一棵不包含边e的最小生成树；如果在环上存在与e权重相同的边

先做|V|-1遍松弛操作，然后再做一遍松弛操作，对于这次松弛操作中dist值被更新的点，必然包含了每个负环中的至少一个点。对于这些点做dfs查找它们能够在图中到达哪些点，所有被搜索到的点即为题目要求找的点。int x,y,z;//三元组表示一条有向边。从x

我不是科班毕业的学生，带我的leader说要打好计算机基础，算法是一个基础。一般就会网上一搜‘如何学好算法’，这么一搜就会有很多的答案:. 人们说，初学者不要看算法导论很难;人们说，Coursera上的网课非常好。。。书那么多到底看哪本啊，每本书也那么厚，

第一章 计算中算法的角色。第三章 函数的增长率。第五章 概率分析与随机化算法。第二部分 排序与顺序统计。第八章 线性时间中的排序。第九章 中值与顺序统计。第三部分 数据结构。第十章 基本的数据结构。第十一章 散列表。第十二章 二叉查找树。第十三章 红-黑树

插入排序：。var a = [1,7,4,2,17,13,9]. function insertionSort(arr){. arr.map((d,index)=>{. let i = index. while(d<arr[i-1]&&

我是一个半路出家的“程序员”，在我刚开始从事编码工作的头几年，我没有接触过“算法和数据结构”，觉得它们是只会在我找工作的时候用得到的知识。尽管有很多人跟我说过“算法和数据结构”无比重要，我也很相信“算法和数据结构”很重要，但万事“开头难”、“开头难”、“开

这样，我们就可以说明一个操作的平均代价是很低的，即使序列中某个单一操作的代价很高。摊还分析不同于平均情况分析，它并不涉及概率，它可以保证最坏情况下每个操作的平均性能。二进制计数器递增k位二进制计数器递增，初始值为0。MULTIPOP 0每次PUSH操作

nil=new RB_node; //树的哨兵必然为黑色。};值得特别说明的是，这里的T->nil表示的是哨兵结点，是为了方便之后的运算。注意旋转的前后，从左到右，子树依次是y->left y->right x->right，但

在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式

// stdafx.h : 标准系统包含文件的包含文件，//以数组复制的方式构造矩阵对象，其中起始位置为0.

因为最近准备开始学习做一些小的Android项目练手，看上了系统级的三个应用，拨号盘，通讯录和短信，准备从最简单的拨号做起，但是因为这些应用中都不可避免的会有自动提示，我觉得设计到的就是字符串匹配问题，这里准备使用C语言来实现，将来通过JNI集成到应用当中

3）每个叶节点是黑节点。4）如果一个节点是红的，则它的两个儿子都是黑的。5）对每个节点，从该节点到其子孙节点的所有路径上包含相同节点数目的黑节点。=NULL) { this->left->Inorder(); cout<<this-

计数排序的基本思想为：对每一个输入的元素x，确定出小于x的元素的个数。有了这一信息，那么就可以把x直接放到相应的位置上。1 需要临时的存储空间，如果排序数据范围特别大时，空间开销很大。2 适合于排序0 - 100以内的数据。

=NULL) { returnt->node_value; } else { return-1; } } Tree*TreeMinimum { if { returnp; } TreeMin