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Trie Tree

步步�� — Tue, 14 Jun 2011 08:57:00 GMT

摘要: #Trie Tree的基本特�?
1�Q�根节点不包含字�W�，除根节点外每个节点只包含一个字�W?
2�Q�从根节点到某一个节点，路径上经�q�的字符�q�接��h��Q��ؓ该节点对应的字符�?

3�Q�每个节点的所有子节点包含的字�W�串不相�?
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步步�� 2011-06-14 16:57 发表评论

Bloom Filter

步步�� — 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�� 2011-06-12 23:58 发表评论

步步�� — Fri, 14 Jan 2011 03:20:00 GMT

        【编�E�珠玑】第一部分的基��知识已经看完�Q�比较有感触的有以下几点�Q?br />             1�Q�、数据决定程序结构：对不同的�E�序�Q�选用最合适的数据�l�构�Q�必要是可以借助数据库来解决问题
            2�Q�、学会写伪代码：伪代码是思想的结�Ӟ��抛开��法的细节，抓住��法的本质思想�?br />
          �W�二部分是关于程序性能的讲解。在��法设计技�?/font>章节讲到了以下几个重要的技术：
            1�Q�、保存状态，避免重要计算�Q�这也是动态规划所采用的思想�Q�别��费中间�l�果�Q�它们很宝贵
            2�Q�、将信息预处理至数据�l�构中：保存中间�l�果的一�U�方�?br />             3�Q�、分�ȝ��法：��法课上�W�一个学习的��法�Q�如�Q�二分查找、Strassen矩阵乘法�{�等。核心思想在于把问题分解成��单的子问题，然后对子
                        问题�q�行合�ƈ�Q�经常和递归一起��?br />             4�Q�、扫描算�?br />             5�Q�、篏�U�：通常用于求前i个值的�?br />             6�Q�、下界：许多问题要证明它的下界是多少

            下面是习�?4的解�{�思想�Q?br />              描述�Q�给定整数m、n和整敎ͼ�实）数向量x[n]�Q�请扑ֈ�出现使��d��x[i]+……+x[i+m]最接近0的整数i( 0<=i              解决思�\�Q?span style="color: red">从i+1开始的长度为m+1的子向量�{�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�l�对值大
            start = i;
            subVal = abs(sum);

        }
    }

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

    return start;
}

原题中的向量为实敎ͼ�核心��法�q�是一��L��Q�只是��Q�Ҏ��比较的时候要注意�?br /> 有兴��的朋友�Ƣ迎一赯��?�Q�）

步步�� 2011-01-14 11:20 发表评论

步步�� — Tue, 11 Jan 2011 03:49:00 GMT

        一、二分搜�?br />                 二分搜烦可以说是无处不在�Q�应用它的前提是�Q�对象有序且在某一范围之内�?br />
        二、基本操作的威力
                灉|��一动，�l�过�怹�的思考，得出的解��x��案或许就是一些基本操作的�l�合�Q�不是吗�Q?br />                 求逆代码：把ab变成ba,可以有如下的�Ҏ��Q�ab->a^rb->a^rb^r->(a^rb^r)^r->ba
                   E.G. n元向量左�U�i个位�|?br />

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

        三、排�?br />                 变位分词的应用，关键在于�Q�选择标识和集中具有相同标识的单词

        四、原�?br />                 1�Q�排序：产生有序输出�Q�将相等的元素集中在一�?br />                 2�Q�二分搜�?br />                 3�Q�标识：当��用等��L��定义�Ӟ��定义一�U�标识��同类中每一��w��h��相同的标识，而该�c�M��外的其它��则没有该标识，�q�是很有用的
                4�Q�问题的定义�Q�用��L��需求才是程序设计的�Ҏ��
                5�Q�问题解册��的观点�Q�优�U�的程序员有点懒，他们坐下来等待灵��Z��动的出现而不急于使用最开始的��x��~�程

步步�� 2011-01-11 11:49 发表评论

步步�� — Sat, 08 Jan 2011 02:41:00 GMT

       昨天入手�?/span>�~�程珠玑》（�W�二版）一书，��d��寒假已经把这书看了一大半�Q�发现里面的一些算法和观点��单而富有哲理�?br />
       一、准��描�q�问题：�E�序员的主要问题与其说是技术问题，�q�不如说是心理问题，他不能解决问题，是因��Z��企图解决错误的问题。所以准��描�q�C��个问题非帔R��要，实际中往往体现中需求文档的规范性和无异性中�?br />
      二、位图或者向量表�C�集�?br />               1�Q�、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�Q�、位囑֏�以用于排序和和统计当中，合理应用往往可以得到旉��-�I�间折中与双�?br />
        三、原�?br />          1�Q�、正��的问题�Q�明��了问题�Q�这场战役就成功�?0%
         2�Q�、位图数据结�?br />          3�Q�、多��算法：�q�些��法多趟��d��其输入数据，每次完成一�?br />          4�Q�、时�?�I�间折中与双�?br />          5�Q�、简单的设计�Q�设计者确定其设计已经辑ֈ�了完��的标准不是不能增加��M��东西�Q�而是不能再减��Q何东�?br />          6�Q�、程序的设计阶段

步步�� 2011-01-08 10:41 发表评论

K-Menas��法

步步�� — Tue, 04 Jan 2011 03:05:00 GMT

一、算法简�?br /> 　k-means ��法接受输入�?k �Q�然后将n个数据对象划分�ؓ k�?a style="color: rgb(19,110,194); text-decoration: underline" target="_blank">聚类以便使得所获得的聚�c�L��I��同一聚类中的对象�怼�度较高；而不同聚�c�M��的对象相似度较小。聚�cȝ��似度是利用各聚类中对象的均值所获得一�?#8220;中心对象”�Q�引力中心）来进行计��的�?/span>

二、伪�?br />

��法�Q�K-means�?br /> 输入�Q?br />     K�Q�聚�cȝ��数目
    D�Q�包含n个对象的数据�?br /> 输出�Q�K个聚�cȝ��集合
�Ҏ��Q?br /> �Q?/span>1�Q?nbsp;   从D中�Q意选择K个对象作为初始聚�c�M��心；
�Q?/span>2�Q?nbsp;   repeat
         �Ҏ��聚类中对象的均��|��每个对象（再）指派到最�怼�的聚�c�；
          更新聚类均��|��卌��每个聚�c�M��对象的均��|��
�Q?/span>3�Q?nbsp;   until聚类不再发生变化

��法复杂度�ؓ: O(nkt).其中t��P代次�?br />
三、准��性评�?br />

四、应用和扩展

步步�� 2011-01-04 11:05 发表评论

步步�� — 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�?br /> 描述如下�Q�有x1,x2,x3,...xn,共n个元素，打印出它的全排列�?br /> 如：1 �Q?2 �Q?3
�?�U�排列： 123�Q?132�Q?213�Q?231�Q?312�Q?321
思�\�Q?元素的全排列�Q�其实就是遍列全部元素组成的一个排列树�Q�用回溯法可以得到比较好的效�?特别是空间上�Q�，�׃��遍列整棵树，旉��复杂度�ؓO�Q�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�Q�类似此�U�算法的�q�有��是打印字符�Ԍ��如：ABC�Q�的真子集，其核心算法还是一��L��

步步�� 2010-11-21 00:27 发表评论

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K-Menas���法

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