分治算法在树的路径问题中的应用
C语言七大算法

C语言七大算法一、概述算法是计算机程序设计中解决问题的方法和步骤的描述,是计算机科学的重要基础。
在计算机科学中,有许多经典的算法被广泛应用,并成为不可或缺的工具。
本文将介绍C语言中的七大经典算法,包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
二、排序算法排序是将一组元素按照特定规则进行重新排列的过程。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
这些排序算法在C语言中都有相应的实现,并且各有特点和适用场景。
三、查找算法查找算法用于在一组数据中查找特定值的位置或判断是否存在。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
这些算法在C语言中的实现可以帮助我们快速地定位目标值。
四、图算法图算法用于解决与图相关的问题,包括最短路径问题、最小生成树问题、拓扑排序等。
在C语言中,我们可以利用图的邻接矩阵或邻接表来实现相关的图算法。
五、字符串算法字符串算法主要用于解决字符串匹配、替换、拼接等问题。
在C语言中,我们可以使用字符串库函数来完成一些基本的字符串操作,例如字符串比较、复制、连接等。
六、动态规划算法动态规划算法是解决一类最优化问题的常用方法,它将问题分解为多个子问题,并通过保存已解决子问题的结果来避免重复计算。
在C语言中,我们可以使用动态规划算法来解决背包问题、最长公共子序列问题等。
七、贪心算法贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来达到全局最优的方法。
贪心算法通常在解决最优化问题时使用,它快速、简单,并且可以给出近似最优解。
C语言中可以使用贪心算法来解决霍夫曼编码、最小生成树等问题。
八、分治算法分治算法是一种将问题分解为多个相同或类似的子问题然后递归解决的方法。
常见的分治算法有快速排序、归并排序等。
在C语言中,我们可以使用分治算法来提高程序的效率和性能。
总结:本文介绍了C语言中的七大经典算法,包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
NOI国家集训队论文分类(至2008)(摘抄自C博客)

摘抄自C博客组合数学计数与统计2001 - 符文杰:《Pólya原理及其应用》2003 - 许智磊:《浅谈补集转化思想在统计问题中的应用》2007 - 周冬:《生成树的计数及其应用》2008 - 陈瑜希《Pólya计数法的应用》数位问题2009 - 高逸涵《数位计数问题解法研究》2009 - 刘聪《浅谈数位类统计问题》动态统计2004 - 薛矛:《解决动态统计问题的两把利刃》2007 - 余江伟:《如何解决动态统计问题》博弈2002 - 张一飞:《由感性认识到理性认识——透析一类搏弈游戏的解答过程》2007 - 王晓珂:《解析一类组合游戏》2009 - 曹钦翔《从“k倍动态减法游戏”出发探究一类组合游戏问题》2009 - 方展鹏《浅谈如何解决不平等博弈问题》2009 - 贾志豪《组合游戏略述——浅谈SG游戏的若干拓展及变形》母函数2009 - 毛杰明《母函数的性质及应用》拟阵2007 - 刘雨辰:《对拟阵的初步研究》线性规划2007 - 李宇骞:《浅谈信息学竞赛中的线性规划——简洁高效的单纯形法实现与应用》置换群2005 - 潘震皓:《置换群快速幂运算研究与探讨》问答交互2003 - 高正宇:《答案只有一个——浅谈问答式交互问题》猜数问题2003 - 张宁:《猜数问题的研究:<聪明的学生>一题的推广》2006 - 龙凡:《一类猜数问题的研究》数据结构数据结构2005 - 何林:《数据关系的简化》2006 - 朱晨光:《基本数据结构在信息学竞赛中的应用》2007 - 何森:《浅谈数据的合理组织》2008 - 曹钦翔《数据结构的提炼与压缩》结构联合2001 - 高寒蕊:《从圆桌问题谈数据结构的综合运用》2005 - 黄刚:《数据结构的联合》块状链表2005 - 蒋炎岩:《数据结构的联合——块状链表》2008 - 苏煜《对块状链表的一点研究》动态树2006 - 陈首元:《维护森林连通性——动态树》2007 - 袁昕颢:《动态树及其应用》左偏树2005 - 黄源河:《左偏树的特点及其应用》跳表2005 - 魏冉:《让算法的效率“跳起来”!——浅谈“跳跃表”的相关操作及其应用》2009 - 李骥扬《线段跳表——跳表的一个拓展》SBT2007 - 陈启峰:《Size Balance Tree》线段树2004 - 林涛:《线段树的应用》单调队列2006 - 汤泽:《浅析队列在一类单调性问题中的应用》哈希表2005 - 李羽修:《Hash函数的设计优化》2007 - 杨弋:《Hash在信息学竞赛中的一类应用》Splay2004 - 杨思雨:《伸展树的基本操作与应用》图论图论2005 - 任恺:《图论的基本思想及方法》模型建立2004 - 黄源河:《浅谈图论模型的建立与应用》2004 - 肖天:《“分层图思想”及其在信息学竞赛中的应用》网络流2001 - 江鹏:《从一道题目的解法试谈网络流的构造与算法》2002 - 金恺:《浅谈网络流算法的应用》2007 - 胡伯涛:《最小割模型在信息学竞赛中的应用》2007 - 王欣上:《浅谈基于分层思想的网络流算法》2008 - 周冬《两极相通——浅析最大—最小定理在信息学竞赛中的应用》最短路2006 - 余远铭:《最短路算法及其应用》2008 - 吕子鉷《浅谈最短径路问题中的分层思想》2009 - 姜碧野《SPFA算法的优化及应用》欧拉路2007 - 仇荣琦:《欧拉回路性质与应用探究》差分约束系统2006 - 冯威:《数与图的完美结合——浅析差分约束系统》平面图2003 - 刘才良:《平面图在信息学中的应用》2007 - 古楠:《平面嵌入》2-SAT2003 - 伍昱:《由对称性解2-SAT问题》最小生成树2004 - 吴景岳:《最小生成树算法及其应用》2004 - 汪汀:《最小生成树问题的拓展》二分图2005 - 王俊:《浅析二分图匹配在信息学竞赛中的应用》Voronoi图2006 - 王栋:《浅析平面Voronoi图的构造及应用》偶图2002 - 孙方成:《偶图的算法及应用》树树2002 - 周文超:《树结构在程序设计中的运用》2005 - 栗师:《树的乐园——一些与树有关的题目》路径问题2009 - 漆子超《分治算法在树的路径问题中的应用》最近公共祖先2007 - 郭华阳:《RMQ与LCA问题》划分问题2004 - 贝小辉:《浅析树的划分问题》数论欧几里得算法2009 - 金斌《欧几里得算法的应用》同余方程2003 - 姜尚仆:《模线性方程的应用——用数论方法解决整数问题》搜索搜索2001 - 骆骥:《由“汽车问题”浅谈深度搜索的一个方面——搜索对象与策略的重要性》2002 - 王知昆:《搜索顺序的选择》2005 - 汪汀:《参数搜索的应用》启发式2009 - 周而进《浅谈估价函数在信息学竞赛中的应用》优化2003 - 金恺:《探寻深度优先搜索中的优化技巧——从正方形剖分问题谈起》2003 - 刘一鸣:《一类搜索的优化思想——数据有序化》2006 - 黄晓愉:《深度优先搜索问题的优化技巧》背包问题2009 - 徐持衡《浅谈几类背包题》匹配2004 - 楼天城:《匹配算法在搜索问题中的巧用》概率概率2009 - 梅诗珂《信息学竞赛中概率问题求解初探》数学期望2009 - 汤可因《浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法》字符串字符串2003 - 周源:《浅析“最小表示法”思想在字符串循环同构问题中的应用》多串匹配2004 - 朱泽园:《多串匹配算法及其启示》2006 - 王赟:《Trie图的构建、活用与改进》2009 - 董华星《浅析字母树在信息学竞赛中的应用》后缀数组2004 - 许智磊:《后缀数组》2009 - 罗穗骞《后缀数组——处理字符串的有力工具》字符串匹配2003 - 饶向荣:《病毒的DNA———剖析一道字符匹配问题解析过程》2003 - 林希德:《求最大重复子串》动态规划动态规划2001 - 俞玮:《基本动态规划问题的扩展》2006 - 黄劲松:《贪婪的动态规划》2009 - 徐源盛《对一类动态规划问题的研究》状态压缩2008 - 陈丹琦《基于连通性状态压缩的动态规划问题》状态设计2008 - 刘弈《浅谈信息学中状态的合理设计与应用》树形DP2007 - 陈瑜希:《多角度思考创造性思维——运用树型动态规划解题的思路和方法探析》优化2001 - 毛子青:《动态规划算法的优化技巧》2003 - 项荣璟:《充分利用问题性质——例析动态规划的“个性化”优化》2004 - 朱晨光:《优化,再优化!——从《鹰蛋》一题浅析对动态规划算法的优化》2007 - 杨哲:《凸完全单调性的加强与应用》计算几何立体几何2003 - 陆可昱:《长方体体积并》2008 - 高亦陶《从立体几何问题看降低编程复杂度》计算几何思想2004 - 金恺:《极限法——解决几何最优化问题的捷径》2008 - 程芃祺《计算几何中的二分思想》2008 - 顾研《浅谈随机化思想在几何问题中的应用》圆2007 - 高逸涵:《与圆有关的离散化》半平面交2002 - 李澎煦:《半平面交的算法及其应用》2006 - 朱泽园:《半平面交的新算法及其实用价值》矩阵矩阵2008 - 俞华程《矩阵乘法在信息学中的应用》高斯消元2002 - 何江舟:《用高斯消元法解线性方程组》数学方法数学思想2002 - 何林:《猜想及其应用》2003 - 邵烜程:《数学思想助你一臂之力》数学归纳法2009 - 张昆玮《数学归纳法与解题之道》多项式2002 - 张家琳:《多项式乘法》数形结合2004 - 周源:《浅谈数形结合思想在信息学竞赛中的应用》黄金分割2005 - 杨思雨:《美,无处不在——浅谈“黄金分割”和信息学的联系》其他算法遗传算法2002 - 张宁:《遗传算法的特点及其应用》2005 - 钱自强:《关于遗传算法应用的分析与研究》信息论2003 - 侯启明:《信息论在信息学竞赛中的简单应用》染色与构造2002 - 杨旻旻:《构造法——解题的最短路径》2003 - 方奇:《染色法和构造法在棋盘上的应用》一类问题区间2008 - 周小博《浅谈信息学竞赛中的区间问题》序2005 - 龙凡:《序的应用》系2006 - 汪晔:《信息学中的参考系与坐标系》物理问题2008 - 方戈《浅析信息学竞赛中一类与物理有关的问题》编码与译码2008 - 周梦宇《码之道—浅谈信息学竞赛中的编码与译码问题》对策问题2002 - 骆骥:《浅析解“对策问题”的两种思路》优化算法优化2002 - 孙林春:《让我们做得更好——从解法谈程序优化》2004 - 胡伟栋:《减少冗余与算法优化》2005 - 杨弋:《从<小H的小屋>的解法谈算法的优化》2006 - 贾由:《由图论算法浅析算法优化》程序优化2006 - 周以苏:《论反汇编在时间常数优化中的应用》2009 - 骆可强《论程序底层优化的一些方法与技巧》语言C++2004 - 韩文弢:《论C++语言在信息学竞赛中的应用》策略策略2004 - 李锐喆:《细节——不可忽视的要素》2005 - 朱泽园:《回到起点——一种突破性思维》2006 - 陈启峰:《“约制、放宽”方法在解题中的应用》2006 - 李天翼:《从特殊情况考虑》2007 - 陈雪:《问题中的变与不变》2008 - 肖汉骏《例谈信息学竞赛分析中的“深”与“广”》倍增2005 - 朱晨光:《浅析倍增思想在信息学竞赛中的应用》二分2002 - 李睿:《二分法与统计问题》2002 - 许智磊:《二分,再二分!——从Mobiles(IOI2001)一题看多重二分》2005 - 杨俊:《二分策略在信息学竞赛中的应用》调整2006 - 唐文斌:《“调整”思想在信息学中的应用》随机化2007 - 刘家骅:《浅谈随机化在信息学竞赛中的应用》非完美算法2005 - 胡伟栋:《浅析非完美算法在信息学竞赛中的应用》2008 - 任一恒《非完美算法初探》提交答案题2003 - 雷环中:《结果提交类问题》守恒思想2004 - 何林:《信息学中守恒法的应用》极限法2003 - 王知昆:《浅谈用极大化思想解决最大子矩形问题》贪心2008 - 高逸涵《部分贪心思想在信息学竞赛中的应用》压缩法2005 - 周源:《压去冗余缩得精华——浅谈信息学竞赛中的“压缩法”》逆向思维2005 - 唐文斌:《正难则反——浅谈逆向思维在解题中的应用》穷举2004 - 鬲融:《浅谈特殊穷举思想的应用》目标转换2002 - 戴德承:《退一步海阔天空——“目标转化思想”的若干应用》2004 - 栗师:《转化目标在解题中的应用》类比2006 - 周戈林:《浅谈类比思想》分割与合并2006 - 俞鑫:《棋盘中的棋盘——浅谈棋盘的分割思想》2007 - 杨沐:《浅析信息学中的“分”与“合”》平衡思想2008 - 郑暾《平衡规划——浅析一类平衡思想的应用》。
程序设计五大算法

程序设计五大算法算法是计算机程序设计中非常重要的概念,它是一系列解决问题的步骤和规则。
在程序设计中,有许多经典的算法被广泛应用于各种领域。
下面将介绍程序设计中的五大算法,包括贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法和图算法。
1. 贪心算法贪心算法是一种简单而高效的算法,它通过每一步都选择当前最优解来达到全局最优解。
贪心算法通常适用于那些具有最优子结构的问题,即问题的最优解可以通过子问题的最优解来推导。
例如,找零钱问题就可以使用贪心算法来解决,每次选择面额最大的硬币进行找零。
2. 分治算法分治算法将问题分解成更小的子问题,然后递归地求解这些子问题,最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。
分治算法通常适用于那些可以被划分成多个相互独立且相同结构的子问题的问题。
例如,归并排序就是一种典型的分治算法,它将待排序的数组不断划分成两个子数组,然后分别对这两个子数组进行排序,最后将排序好的子数组合并成一个有序数组。
3. 动态规划算法动态规划算法通过将问题划分成多个重叠子问题,并保存子问题的解来避免重复计算,从而提高算法的效率。
动态规划算法通常适用于那些具有最优子结构和重叠子问题的问题。
例如,背包问题就可以使用动态规划算法来解决,通过保存每个子问题的最优解,可以避免重复计算,从而在较短的时间内得到最优解。
4. 回溯算法回溯算法是一种穷举法,它通过尝试所有可能的解,并回溯到上一个步骤来寻找更好的解。
回溯算法通常适用于那些具有多个决策路径和约束条件的问题。
例如,八皇后问题就可以使用回溯算法来解决,通过尝试每个皇后的位置,并检查是否满足约束条件,最终找到所有的解。
5. 图算法图算法是一类专门用于处理图结构的算法,它包括图的遍历、最短路径、最小生成树等问题的解决方法。
图算法通常适用于那些需要在图结构中搜索和操作的问题。
例如,深度优先搜索和广度优先搜索就是两种常用的图遍历算法,它们可以用于解决迷宫问题、图的连通性问题等。
蛮力法、分治法、减治法三种方法的理解和处理问题的类型的归纳

蛮力法、分治法、减治法三种方法的理解和处理问题的类型的归纳一、蛮力法蛮力法是一种基础且直接的问题解决策略,通常用于寻找问题的答案或解决方案。
其核心理念在于,通过逐一检查所有可能的解决方案,从而找到问题的答案或找到最佳的解决方案。
在蛮力法中,我们通常需要投入较多的时间和计算资源,尤其是在面对大规模或复杂的问题时。
蛮力法的应用范围广泛,包括但不限于以下几种类型的问题:1. 排序问题:例如,对一个数组进行排序,我们可以使用蛮力法,通过比较每对元素并交换它们的位置,使得整个数组有序。
2. 查找问题:例如,在排序数组中查找一个特定的元素,我们可以使用蛮力法,逐一检查数组中的每个元素直到找到目标元素。
3. 组合与排列问题:例如,计算给定集合的所有可能排列或组合,我们可以使用蛮力法,通过逐一排列或组合所有可能的元素组合得到答案。
二、分治法分治法是一种将复杂问题分解为更小、更易于处理的子问题的方法。
通过将问题分解为独立的子问题,我们可以分别解决每个子问题,然后将这些解决方案组合起来,形成原始问题的解决方案。
这种方法在处理复杂问题时非常有效,因为它可以降低问题的复杂性,使我们可以更有效地解决问题。
分治法的应用范围广泛,包括但不限于以下几种类型的问题:1. 排序问题:例如,归并排序就是一种使用分治法的排序算法,它将一个大列表分解为两个小列表,对这两个小列表分别进行排序,然后合并它们以得到有序列表。
2. 搜索问题:例如,二分搜索是一种使用分治法的搜索算法,它将搜索空间一分为二,每次迭代都排除一半的元素,直到找到目标元素或确定元素不存在。
3. 图问题:例如,Dijkstra的算法就是一种使用分治法的图搜索算法,它将图分解为最短路径树,然后通过搜索每个子图的最短路径来解决整个图的最短路径问题。
三、减治法减治法是一种通过减少问题的规模或复杂性来解决问题的方法。
其核心理念在于,通过消除或减少问题的某些部分或特性,从而降低问题的复杂性或规模,使得问题更容易解决。
分治算法课程思政

分治算法课程思政引言:分治算法是一种重要的算法思想,它能够将复杂的问题分解为更小的子问题,并通过合并子问题的解来得到原问题的解。
在计算机科学领域中,分治算法被广泛应用于各种问题的求解,包括排序、搜索、图论等。
然而,分治算法不仅仅是一种技术,它也具有一定的思想内涵,与我们的思政课程有着紧密的关联。
一、分治算法的基本原理分治算法的基本原理可以概括为以下三个步骤:1. 分解:将原问题分解成若干个规模较小、相互独立且与原问题性质相同的子问题;2. 解决:递归地求解各个子问题。
如果子问题的规模足够小,则直接求解;3. 合并:将子问题的解合并成原问题的解。
二、分治算法的优势与应用1. 提高问题求解效率:通过将问题分解为更小的子问题,并利用子问题的解来解决原问题,分治算法能够提高问题的求解效率。
2. 并行计算:分治算法的特点是子问题之间相互独立,这使得分治算法能够很好地适应并行计算的需求。
3. 应用广泛:分治算法在各个领域都有广泛的应用,比如在排序算法中,快速排序和归并排序就是典型的分治算法;在图论中,最短路径算法和最小生成树算法也是基于分治思想。
三、分治算法与思政课程的关联1. 科学思维:分治算法能够帮助我们培养科学思维,通过将问题分解为更小的子问题,有助于我们理清问题的本质,形成系统化的思考方式。
2. 人文关怀:分治算法的思想也体现了人文关怀的一面。
通过将问题分解为更小的子问题,可以更加细致地对问题进行分析与解决,从而为人们提供更好的服务和保障。
3. 创新意识:分治算法的应用需要我们不断地创新和思考,通过将问题分解为更小的子问题,我们能够发现问题的更多解决思路,培养创新意识和创新能力。
4. 解决社会问题:分治算法在解决实际社会问题上具有重要意义。
通过将复杂的社会问题分解为更小的子问题,我们能够更好地理解和解决这些问题,为社会的发展和进步做出贡献。
结语:分治算法作为一种重要的算法思想,不仅具有技术的价值,更有着深刻的思想内涵。
保持视觉感知的三维树木叶片模型分治简化方法

保持视觉感知的三维树木叶片模型分治简化方法1. 引言- 介绍三维树木叶片模型的应用背景和意义- 分析现有三维树木叶片模型在计算复杂度和解决精度上的局限性- 阐述本文提出的分治简化方法的研究价值和优势2. 相关工作- 综述现有的三维树木叶片模型的研究进展- 分析现有方法的优缺点,指出其在处理复杂树木几何结构上的不足- 介绍分治算法的基本原理和应用范围3. 分治简化方法- 基于分治算法的三维树木叶片模型简化流程- 利用分层次的数据结构对树木叶片进行切分- 提出基于层次约束和剪枝的简化策略- 实现简化算法的系统框架和具体方法4. 实验与评估- 介绍测试数据集和测试环境- 对比测试分治简化方法和现有方法的精度和计算复杂度- 分析实验结果,证明分治简化方法是一种高效且精度可控的树木叶片模型简化算法5. 结论与展望- 总结本文提出的分治简化方法,并指出其在三维树木叶片模型研究中的研究意义和实际应用前景- 探讨未来的研究方向和改进空间- 结束整篇论文1. 引言近年来,随着计算机视觉和图形学领域的快速发展和广泛应用,三维模型的精度和效率问题越来越受到研究者的关注。
其中,三维树木叶片模型是一个重要的研究领域,主要应用于生态学研究、环境模拟和动画制作等领域。
传统的方法通过采集大量现场数据来构建三维模型,但这种方法不仅需要大量的时间和人力,而且存在精度低、处理难度大等问题。
为了解决这些问题,目前已经出现了一些以分治策略为核心的简化方法,这些方法旨在通过对三维树木叶片进行分层次的处理,减少计算量和存储空间,从而在保证精度的前提下提高算法效率。
本文提出了一种基于分治策略的三维树木叶片模型简化方法,可以有效地降低复杂树木模型的计算复杂度,提高模型绘制和渲染的效率。
首先,本文将介绍三维树木叶片模型在生态学和其他领域的应用背景和意义。
然后,分析现有方法在处理复杂树木几何结构的过程中所面临的局限性。
接下来,详细阐述本文提出的三维树木叶片模型简化方法的研究价值和实际意义。
多项式算法数据结构中的高效问题求解方法

多项式算法数据结构中的高效问题求解方法数据结构和算法是计算机科学中非常重要的概念,它们为我们解决问题提供了基础和方法。
在多项式算法中,我们常常遇到需要高效解决问题的情况。
本文将介绍几种在多项式算法数据结构中的高效问题求解方法。
一、动态规划动态规划是一种常用的高效问题求解方法,它通过将原问题划分为子问题,并且通过解决子问题来解决原问题。
在多项式算法中,我们常常使用动态规划来解决诸如最长递增子序列、最短路径等问题。
动态规划的核心思想是定义状态和状态转移方程。
通过定义状态来表示问题的子问题,然后通过状态转移方程来描述子问题之间的关系。
例如,在最长递增子序列问题中,我们可以定义状态dp[i]表示以第i个元素结尾的最长递增子序列的长度,然后通过状态转移方程dp[i] = max(dp[j]+1)来求解问题。
二、贪心算法贪心算法是一种在每个阶段选择局部最优解,最终达到全局最优解的算法。
在多项式算法中,贪心算法常常用来解决如最小生成树、背包问题等。
贪心算法的关键是找到每个阶段的最优解,并通过局部最优解来推导出全局最优解。
例如,在背包问题中,我们每次选择单位重量价值最高的物品放入背包。
这样虽然不能保证一定得到最优解,但通常能够得到很接近最优解的结果。
三、分治算法分治算法是一种将问题划分为若干个独立子问题来解决的算法。
在多项式算法中,分治算法常常用来解决如合并排序、快速排序等问题。
分治算法的核心思想是将原问题划分为若干个规模较小且结构相同的子问题,然后分别解决这些子问题。
最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。
例如,在合并排序中,我们将数组划分为两个子数组,分别对两个子数组进行排序,然后将排序后的子数组进行合并。
四、回溯算法回溯算法是一种通过深度优先搜索遍历问题的解空间来求解问题的算法。
在多项式算法中,回溯算法常常用来解决如八皇后问题、组合问题等。
回溯算法的核心思想是通过深度优先搜索遍历问题的解空间,并通过剪枝来减少搜索空间。
算法思想在高中数学中的应用

算法思想在高中数学中的应用在高中数学中,算法是一种常见的问题解决方法。
算法是一组有限的指令,通过执行这些指令,能够解决特定类型的问题。
在数学中,算法包括一系列的步骤和规则,可以用来解决诸如几何推导和代数方程的问题。
1. 分治算法分治算法即将一个问题分成越来越小的子问题。
处理完每个子问题后,将结果合并起来解决原问题。
在数学中,分治算法通常用于解决几何问题,如图形对称性的证明。
例如,在证明正方形对角线相等的问题中,我们可以使用分治算法。
首先将正方形分成四个等边等角的小三角形。
通过观察小三角形,可以得到它们都是等腰直角三角形。
利用直角三角形的性质可以得到它们的斜边相等。
然后我们将这四个相等的线段组合起来,就能得到正方形对角线相等的结论。
2. 贪心算法贪心算法是一种优化问题的方法,它将问题分成若干个子问题,并选择当前最优解,逐步解决问题。
贪心算法通常用于求解图形最短路径和最小生成树等问题。
在求解最短路径的问题中,我们可以采用贪心算法。
例如,一个村庄中有若干个房子,每个房子都有一个警卫,他们需要巡逻每个房子。
村庄中有若干条道路,警卫需要从一个房子走到另一个房子。
我们需要找到一条路径,使得警卫走的距离最短。
采用贪心算法,我们可以选择距离最近的房子作为警卫巡逻的起点,然后从这个房子出发,一直向前选择距离最近的下一个房子,依次走下去,直到所有的房子都被巡逻过。
这样可以得到路径最短的解。
3. 动态规划算法例如,在求解最长公共子序列的问题中,动态规划算法可以用来求解两个字符串之间最长的公共子序列。
我们可以把两个字符串分别拆分成单个字符,然后进行匹配。
如果两个字符匹配,则继续匹配下一个字符。
如果不匹配,则分别匹配两个字符串的下一个字符,找到最长的匹配子序列。
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1
IOI目录】
【序言】........................................................................................................................ 3 【正文】........................................................................................................................ 4 一.树的分治算法.................................................................................................... 4 基于点的分治:.............................................................................................. 4 基于边的分治:.............................................................................................. 4 效率分析:...................................................................................................... 5 【例 1】树中点对统计................................................................................... 8 算法分析................................................................................................... 8 【例 2】Free Tour 2 ...................................................................................... 10 算法分析................................................................................................. 10 【本节小结】................................................................................................ 13 二.树的路径剖分算法:................................................................................... 14 【例 3】Query On a Tree.............................................................................. 14 算法分析................................................................................................. 14 引入路径剖分......................................................................................... 14 轻重边路径剖分..................................................................................... 15 【例 4】黑白树 ........................................................................................... 17 算法分析................................................................................................. 17 【小结】........................................................................................................ 18 路径剖分与树的分治的联系:.................................................................... 19 【例 5】Query On a Tree Ⅳ ........................................................................ 20 算法分析................................................................................................. 20 【本节小结】................................................................................................ 23 三.树的分治的进一步探讨:........................................................................... 24 如何改进基于边的分治的时间复杂度........................................................ 24 使用基于边的分治解决【例 2】................................................................. 26 使用基于边的分治解决【例 5】................................................................. 27 四.全文总结....................................................................................................... 28 【参考文献】.............................................................................................................. 29 【感谢】...................................................................................................................... 29 【附录】...................................................................................................................... 29
3
IOI2009 中国国家集训队论文
长沙市雅礼中学 漆子超
【正文】 一.树的分治算法
下面给出树的分治算法的两个常见形式:
基于点的分治:
首先选取一个点将无根树转为有根树, 再递归处理每一颗以根结 点的儿子为根的子树。
基于边的分治:
在树中选取一条边,将原树分成两棵不相交的树,递归处理。
4
IOI2009 中国国家集训队论文
IOI2009 中国国家集训队论文
长沙市雅礼中学 漆子超
分治算法在树的路径问题中的应用
【摘要】
树作为一类特殊的数据结构,在信息学中有着极为重要的作用, 各类关于树的题目在竞赛中更是屡见不鲜。 本文选取了近几年出现的 关于树的路径的题目, 并结合例题讲解了分治算法在此类问题上的应 用。
【关键字】
树 路径 路径剖分 分治 数据结构
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IOI2009 中国国家集训队论文
长沙市雅礼中学 漆子超
【序言】
树被定义为没有圈的连通图,具有以下几个性质: 1. 在树中去掉一条边后所得的图是不连通的。 2. 在树中添加一条边后所得的图一定存在圈。 3. 树的每一对顶点 U 和 V 之间有且仅有一条路径。 由于树具有一般图所没有的特点, 因此在竞赛中有着更加广泛的 应用, 尤其是关于树中路径的问题, 即一类以路径为询问对象的题目, 更是频繁的出现在各种比赛中,每一个有志于 OI 及 ACM 的选手都 应该掌握这类问题的算法。 分治,指的是分而治之,即将一个问题分割成一些规模较小的相 互独立的子问题,以便各个击破。我们常见的是在一个线性结构上进 行分治,而在本文中我们将会讲解分治算法在树结构上的运用,称之 为树的分治算法。 分治往往与高效联系在一起, 而树的分治正是一种用来解决树的 路径问题的高效算法。 下面让我们一起来感受树的分治算法的美妙吧。
Size' (U) N - Size(V) N/2 Size(V) ,这与我们假设矛盾。
定理得证。
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由于作者没有在有关文献中发现这条边的名称,暂且称之为中心边
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IOI2009 中国国家集训队论文
长沙市雅礼中学 漆子超
由定理 1 可得, 在基于点的分治中每次我们都会将树的结点个数 减少一半,因此递归深度最坏是 O(log N ) 的,在树是一条链的时候达 到上界。
定理 2:如果一棵树中每个点的度均不大于 D ,那么存在一条边 使得分出的两棵子树的结点个数在 [ N /( D 1), N * D /( D 1)] 。 ( N 2) 证明: 不妨令 D 为所有点的度的最大值。 当 D 1 时,命题显然。 当 D 1 时,我们设最优方案为边 U V ,且以 U , V 为根的两 棵子树的结点个数分别为 S 和 N S ,不妨设 S N S 。 设 X 为 U 的儿子中以 X 为根的子树的结点个数最大的一个, 我们考虑另一种方案 X U ,设除去边 X U 后以 X 为根的子树结 点个数为 P。显然 P (S 1) /( D 1) ,由于 P S 且边 U V 是最优 方 案 , 所 以 N P S , 与 P (S 1) /( D 1) 联 立 可 得