五大常用算法详解

五大常用算法

分治法

    基本思想

    将一个问题,分解为多个子问题,递归的去解决子问题,最终合并为问题的解

    适用情况

    1. 问题分解为小问题后容易解决

    2. 问题可以分解为小问题,即最优子结构

    3. 分解后的小问题解可以合并为原问题的解

    4. 小问题之间互相独立

    实例:    二分查找,快速排序,合并排序,大整数乘法,循环赛日程表

动态划分算法

    基本思想

        将问题分解为多个子问题(阶段),按顺序求解,前一个问题的解为后一个问题提供信息

    适用情况

        1. 最优化原理:问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的,即最优子结构

        2. 无后效性:某个状态一旦确定,就不受以后决策的影响

        3. 有重叠子问题

        说明:  递推关系是从次小的问题开始到较大问题的转化,往往可以用递归来实现,可以利用       之前产生的子问题的解来减少重复的计算

回溯法

    基本思想

        选优搜索法,走不通就退回重选,按照深度优先搜索的策略,从根节点出发,深度搜索解空间

    步骤

        1. 确定解空间

        2. 确定节点的扩展搜索规则

        3. 深度优先方式搜索解空间,用剪枝法避免无效搜索

分支界限法

    基本思想

       与回溯法类似,也是在解空间里搜索解得算法,不同点是,回溯法寻找所有解,分支界限法搜索一个解或者最优解

        分支:广度优先策略或者最小耗费(最大效益)优先

        分支搜索方式:FIFO、LIFO、优先队列式、分支界限搜索算法

贪心算法

    基本思想

        不从总体最优考虑,仅考虑局部最优解,问题必须具备后无效性

    步骤

        1. 将问题分解为多个子问题

        2. 得到问题的局部最优解

        3. 合并子问题的局部最优解

       适用情况

        局部最优策略能导致全局最优解

        子问题后无效性

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,284评论 6 506
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,115评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,614评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,671评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,699评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,562评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,309评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,223评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,668评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,859评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,981评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,705评论 5 347
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,310评论 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,904评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,023评论 1 270
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,146评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,933评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容