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OJ练习中常用的算法总结
一 &贪心选择
贪心选择是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素,也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。贪心选择是采用从顶向下、以迭代的方法做出相继选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题。对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择的性质,我们必须证明每一步所作的贪心选择最终能得到问题的最优解。
二 &分治算法
分治算法就是把一个大的问题分为若干个子问题,然后在子问题继续向下分,一直到base cases,通过base cases的解决,一步步向上,最终解决最初的大问题。分治算法是递归的典型应用。常见的利用分治算法思想有二分法、三分法等等。
二分法可参考文章:http://blog.csdn.net/jacob_007/article/details/52601847
三分法可参考文章:http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/9666627
三 &回溯算法
回溯算法是深度优先策略的典型应用,回溯算法就是沿着一条路向下走,如果此路不同了,则回溯到上一个 分岔路,在选一条路走,一直这样递归下去,直到遍历万所有的路径。八皇后问题是回溯算法的一个经典问题,还有一个经典的应用场景就是迷宫问题。常见的利用回溯算法思想有DFS、BFS。
四 &BF算法
BF算法,即暴风(Brute Force)算法,是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符;若不相等,则比较S的第二个字符和T的第一个字符,依次比较下去,直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。
五 &动态规划(Dynamic Programming,DP)
动态规划算法是通过拆分问题,定义问题状态和状态之间的关系,使得问题能够以递推(或者说分治)的方式去解决。动态规划算法的基本思想与分治法类似,也是将待求解的问题分解为若干个子问题(阶段),按顺序求解子阶段,前一子问题的解,为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解,丢弃其他局部解。依次解决各子问题,最后一个子问题就是初始问题的解。常见的问题背包问题。
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