最大間隙問題：給定n 個實數x , x , , xn 1 2 ，求這n 個數在實軸上相鄰2 個數之間的最 大差值。假設對任何實數的下取整函數耗時O(1)，設計解最大間隙問題的線性時間算法。
上傳時間： 2013-12-25
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算法實現題1-2 連續和問題 « 問題描述： 給定一個正整數n，計算有多少個不同的連續自然數段，其和恰為n。例如，當n=27 時，有4 個不同的連續自然數段的和恰為27：2+3+4+5+6+7；8+9+10；13+14；27。 « 編程任務： 給定一個正整數n，試設計一個O(n)時間算法，計算有多少個不同的連續自然數段的 和恰為n。 « 數據輸入： 由文件input.txt提供輸入數據。文件的第1 行是正整數n。 « 結果輸出: 程序運行結束時，將計算出的和恰為n的連續自然數段的個數輸出到output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 27 output.txt 4
上傳時間： 2016-05-28
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Ex8-4 匯點問題 « 問題描述： 采用鄰接矩陣表示一個具有n 個頂點的圖時，大多數關于圖的算法時間復雜性為 O(n2 )，但也有例外。例如，即使采用鄰接矩陣表示一個有向圖G，確定G 是否含有一個 匯（即入度為n-1，出度為0 的頂點），只需要O(n)計算時間。試寫出其算法。 « 編程任務： 對于給定的有n個頂點的圖G 的鄰接矩陣，各頂點依次編號為1，2，…，n。試設計一 個O(n)時間算法，計算圖G 的匯點。 « 數據輸入： 由文件input.txt提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n，表示圖G 中頂點個數。 第2 行起每行n個數，共n行，給出圖G 的鄰接矩陣。 « 結果輸出: 程序運行結束時，將計算出的匯點編號輸出到output.txt中。當圖G 沒有匯點時輸出0。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 5 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 output.txt 3
上傳時間： 2013-12-25
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算法實現題1-5 最大間隙問題 « 問題描述： 最大間隙問題：給定n 個實數x , , xn 1 2 ，求這n 個數在實軸上相鄰2 個數之間的最 大差值。假設對任何實數的下取整函數耗時O(1)，設計解最大間隙問題的線性時間算法。 « 編程任務： 對于給定的n 個實數n x , x , , x 1 2 ，編程計算它們的最大間隙。 « 數據輸入： 輸入數據由文件名為input.txt的文本文件提供。文件的第1 行有1 個正整數n。接下來 的1 行中有n個實數n x , x , , x 1 2 。 « 結果輸出: 程序運行結束時，將找到的最大間隙輸出到文件output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 5 2.3 3.1 7.5 1.5 6.3 output.txt 3.2
上傳時間： 2016-05-28
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Ex4-22 單射函數問題 « 問題描述： 設函數f將點集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í S 。單射函數問題要 從S中選取最大子集X Í S 使f (X )是單射函數。 例如，當n=7， f (S) = {1,0,0,2,2,3,6} Í S 時， X = {0,1,6} Í S 是所求的最大子集。 « 編程任務： 對于給定的點集S = {0,1, , n -1}上函數f，試用抽象數據類型隊列，設計一個O(n)時 間算法，計算f的最大單射子集。 « 數據輸入： 由文件input.txt 提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n，表示給定的點集 S = {0,1, , n -1}。第2 行是f (i)的值，0 £ i < n。 « 結果輸出: 程序運行結束時，將計算出的f的最大單射子集的大小輸出到output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 7 1 0 0 2 2 3 6 output.txt 3
上傳時間： 2016-05-28
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Java: 在n 張撲克牌中找出順子 題目是這樣的：有n張撲克牌，每張牌的取值范圍是：2，3，4，5，6，7，8，9，10，J，Q，K，A。在這n張牌中找出順子（5張及5張以上的連續的牌），并將這些順子打印出來。 思路：我的思路其實很簡單，首先就是要去掉重復的牌，因為同樣的順子之算一個，顯然JAVA中的Set很適合這個工作。同時又需要對這些牌進行排序，毫無疑問就是TreeSet了。然后從小到大遍歷這些牌，并設置一個計數器count。若發現連續的牌，則count++；若發現不連續的，分2中情況：若count>4，則找到了一個順子，存起來；反之則什么都不做。然后count=1，從新開始找順子。下面就是代碼：
標簽： Java
上傳時間： 2013-12-22
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K-MEANS算法 輸入：聚類個數k，以及包含 n個數據對象的數據庫。 輸出：滿足方差最小標準的k個聚類。 處理流程： （1） 從 n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心； （2） 循環（3）到（4）直到每個聚類不再發生變化為止 （3） 根據每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據最小距離重新對相應對象進行劃分； （4） 重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）
上傳時間： 2013-12-20
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對n個關鍵字取整數的記錄進行整序，以使所有關鍵字為非負整數的記錄排在關鍵字為負數的記錄之前，要求使用最少的附加空間，且算法的時間復雜度為O（n）。
上傳時間： 2016-07-05
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合并排序算法是用分治策略實現對n個元素進行排序的算法。其基本思想是：將待排序的元素分成大小大致相同的2個子集合，分別對2個子集合進行排序，最終將排好序的子集合合并成為所要求的排好序的集合。算法復雜度為：O(nlogn)
上傳時間： 2014-11-29
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算法描述： K均值算法： 給定類的個數K，將N個對象分到K個類中去， 使得類內對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。
上傳時間： 2014-01-02
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