BlogJava-(步步为营-Dokie)--非淡泊无以明志，非宁静无以致远-随笔分类-Algorithm

Trie Tree

步步为营 — Tue, 14 Jun 2011 08:57:00 GMT

摘要: #Trie Tree的基本特点
1）根节点不包含字符，除根节点外每个节点只包含一个字符
2）从根节点到某一个节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串

3）每个节点的所有子节点包含的字符串不相同
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步步为营 2011-06-14 16:57 发表评论

Bloom Filter

步步为营 — Sun, 12 Jun 2011 15:58:00 GMT

摘要: The Bloom filter, conceived by Burton Howard Bloom in 1970, is a space-efficient probabilistic data structure that is used to test whether an element is a member of a set.False positivesare possible, but false negatives are not. Elements can be added to the set, but not removed (though this can be addressed with a counting filter). The more elements that are added to the set, the larger the probability of false positives
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步步为营 2011-06-12 23:58 发表评论

【编程珠现】-算法设计技术

步步为营 — Fri, 14 Jan 2011 03:20:00 GMT

        【编程珠玑】第一部分的基础知识已经看完，比较有感触的有以下几点：
            1）、数据决定程序结构：对不同的程序，选用最合适的数据结构，必要是可以借助数据库来解决问题
            2）、学会写伪代码：伪代码是思想的结晶，抛开算法的细节，抓住算法的本质思想。

          第二部分是关于程序性能的讲解。在算法设计技术章节讲到了以下几个重要的技术：
            1）、保存状态，避免重要计算：这也是动态规划所采用的思想，别浪费中间结果，它们很宝贵
            2）、将信息预处理至数据结构中：保存中间结果的一种方法
            3）、分治算法：算法课上第一个学习的算法，如：二分查找、Strassen矩阵乘法等等。核心思想在于把问题分解成简单的子问题，然后对子
                        问题进行合并，经常和递归一起使用
            4）、扫描算法
            5）、累积：通常用于求前i个值的和
            6）、下界：许多问题要证明它的下界是多少

            下面是习题14的解答思想：
             描述：给定整数m、n和整数（实）数向量x[n]，请找到出现使总和x[i]+……+x[i+m]最接近0的整数i( 0<=i              解决思路：从i+1开始的长度为m+1的子向量等当前子向量减去x[i-1],再加上x[i+m]

int alg(int * x, int m , int n){
    if( 0 == n )
        return 0;

    int i ;
    int start = 0;
    int subVal = 0;
    int sum = 0;

    for( i = 0; i <= m; i++){
        sum += x[i];
    }
    subVal = abs(sum);

    for( i = 1; i < n-m; i++){
        sum -= x[i-1];
        sum += x[i+m];
        cout << "sum " << sum <<endl;
        if(abs(sum) < subVal){  //如果subVal比当前sum绝对值大
            start = i;
            subVal = abs(sum);

        }
    }

    cout << "sum: " <<  sum << endl;
    cout << "subVal: " << subVal << endl;

    return start;
}

原题中的向量为实数，核心算法还是一样的，只是浮点数比较的时候要注意下
有兴趣的朋友欢迎一起讨论：）

步步为营 2011-01-14 11:20 发表评论

【编程珠玑】-啊哈！算法

步步为营 — Tue, 11 Jan 2011 03:49:00 GMT

        一、二分搜索
                二分搜索可以说是无处不在，应用它的前提是，对象有序且在某一范围之内。

        二、基本操作的威力
                灵机一动，经过许久的思考，得出的解决方案或许就是一些基本操作的组合，不是吗？
                求逆代码：把ab变成ba,可以有如下的方法：ab->a^rb->a^rb^r->(a^rb^r)^r->ba
                   E.G. n元向量左移i个位置

reverse(0, rotdist - 1);
reverse(rotdist, n-1);
reverse (0, n-1);

        三、排序
                变位分词的应用，关键在于：选择标识和集中具有相同标识的单词

        四、原理
                1）排序：产生有序输出，将相等的元素集中在一起
                2）二分搜索
                3）标识：当使用等价类定义时，定义一种标识使同类中每一项都具有相同的标识，而该类之外的其它项则没有该标识，这是很有用的
                4）问题的定义：用户的需求才是程序设计的根本
                5）问题解决者的观点：优秀的程序员有点懒，他们坐下来等待灵机一动的出现而不急于使用最开始的想法编程

步步为营 2011-01-11 11:49 发表评论

【编程珠玑】-开篇

步步为营 — Sat, 08 Jan 2011 02:41:00 GMT

       昨天入手《编程珠玑》（第二版）一书，去年寒假已经把这书看了一大半，发现里面的一些算法和观点简单而富有哲理。

       一、准确描述问题：程序员的主要问题与其说是技术问题，还不如说是心理问题，他不能解决问题，是因为他企图解决错误的问题。所以准确描述一个问题非常重要，实际中往往体现中需求文档的规范性和无异性中。

      二、位图或者向量表示集合
              1）、位图数据结构的实现

#define BITSPERWORD 32
#define SHIFT 5
#define MASK 0x1F
#define N 10000000

int a[1 + N/BITSPERWORD];

void set(int i) {        a[i>>SHIFT] |=  (1<<(i & MASK)); }
void clr(int i) {        a[i>>SHIFT] &= ~(1<<(i & MASK)); }
int  test(int i){ return a[i>>SHIFT] &   (1<<(i & MASK)); }

            2）、位图可以用于排序和和统计当中，合理应用往往可以得到时间-空间折中与双赢

        三、原理
         1）、正确的问题：明确了问题，这场战役就成功了90%
         2）、位图数据结构
         3）、多趟算法：这些算法多趟读入其输入数据，每次完成一步
         4）、时间-空间折中与双赢
         5）、简单的设计：设计者确定其设计已经达到了完美的标准不是不能增加任何东西，而是不能再减少任何东西
         6）、程序的设计阶段

步步为营 2011-01-08 10:41 发表评论

K-Menas算法

步步为营 — Tue, 04 Jan 2011 03:05:00 GMT

一、算法简介
　k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。

二、伪码

算法：K-means。
输入：
    K：聚类的数目
    D：包含n个对象的数据集
输出：K个聚类的集合
方法：
（1）    从D中任意选择K个对象作为初始聚类中心；
（2）    repeat
         根据聚类中对象的均值，将每个对象（再）指派到最相似的聚类；
          更新聚类均值，即计算每个聚类中对象的均值；
（3）    until聚类不再发生变化

算法复杂度为: O(nkt).其中t为迭代次数

三、准确性评价

四、应用和扩展

步步为营 2011-01-04 11:05 发表评论

打印全排列

步步为营 — Sat, 20 Nov 2010 16:27:00 GMT

在《组合数学》里面全排列是一个常见的问题。
描述如下：有x1,x2,x3,...xn,共n个元素，打印出它的全排列。
如：1 ， 2 ， 3
有6种排列： 123， 132， 213， 231， 312， 321
思路：元素的全排列，其实就是遍列全部元素组成的一个排列树，用回溯法可以得到比较好的效率,特别是空间上，，由于遍列整棵树，时间复杂度为O（n!)

1 /**
2  *  打印出list[k,m]的全排列
3  * @param list
4  * @param k  beginning index
5  * @param m  finishing index
6  */
7 static void getPerm(Object[] list, int k , int m){
8     if( k == m){
9         for(int i = 0; i <= m; i++)
10             System.out.print(list[i]);
11         System.out.println();
12     }else
13         for( int i = k; i <= m; i++){
14         MyMath.swap(list, i, k);
15         getPerm(list, k+1, m);
16         MyMath.swap(list, i, k);
17
18     }
19 }

引申：类似此种算法的还有就是打印字符串（如：ABC）的真子集，其核心算法还是一样的

步步为营 2010-11-21 00:27 发表评论