高精度算法(加、减、乘、除,使用c++实现)
一、概念 在我们进行计算的过程中,经常会遇到几十位,甚至几百位的数字的计算问题,也有可能会遇到小数点后几十位,几百位的情况,而我们面对这样的情况下, 和 的数据范围显然是不够使用的了。因此这时,我们就需要引入一个新的算法,叫做高精度算法。 高精度算法:它是处理大数字的数学计算方法,在一般的科学计算中,会经常算到小数点后几百位或者更多,当然也可能...

【算法】博弈论(C/C++)
博弈论: 在算法竞赛中,博弈论算法也比较容易出现,一般出了博弈论的题目多少是有点难度的。博弈论算法常用于解决涉及对抗、策略选择、最优决策等问题。这类问题通常涉及两名或多名玩家在某种规则下的竞争,一般每个玩家都绝对聪明试图通过选择最优策略获胜。常见的博弈论问题类型包括零和博弈、格局游戏(如Nim博弈)、棋类游戏以及其他涉及策略选择的问题。下面介绍常见的博弈论算法。 1. Grund...

【算法】哈希映射(C/C++)
哈希映射算法是一种通过哈希函数将键映射到数组索引以快速访问数据的数据结构。它的核心思想是利用哈希函数的快速计算能力,将键(Key)转换为数组索引,从而实现对数据的快速访问和存储。哈希映射在现代软件开发中非常重要,它提供了高效的数据查找、插入和删除操作。 算法引入: 小白算法学校今年经过了层层考核,预选拔了六名队员,这六名队员的信息如下,好巧不巧的是这六名队员有重名的,叫张三的有两...

【算法】最长公共子序列(C/C++)
最长公共子序列(LCS,Longest Common Subsequence)问题简称(LCS),是动态规划里面里面的基础算法。它的所解决的问题是,在两个序列中找到一个序列,使得它既是第一个序列的子序列,也是第二个序列的子序列,并且该序列长度最长。由下图中两个序列,我们可以看出来最长公共子序列为[s c r g]。 ...

一篇带你速通差分算法(C/C++)
差分算法是一种在计算机科学中常用的算法,特别是在处理序列数据时,它可以帮助我们快速计算出序列中相邻元素的差值。时间复杂度可以达到O(1),在C++中实现差分算法不仅可以提高程序的效率,还可以简化代码的复杂度。本文将详细介绍差分算法的原理、C++实现方法以及算法例题。 算法原理 上一篇博客一篇带你速通前缀和算法(C/C++)-CSDN博客我们介绍了前缀和算法,这一篇文章就与前缀和...

一篇带你速通前缀和算法(C/C++)
前缀和是一种常见的算法计算技巧,通常用于处理数组或序列的连续子区间求和问题。它可以帮助我们在 O(1) 的时间内计算出指定子区间的和,而不需要每次都遍历整个子区间。前缀和一般用于预处理当中,具有高效率的特点。 算法思想: 一维前缀和: 前缀和由名字可知,前面的数相加为和,前缀和是算法最基础的,也是非常好理解的,其实与数学符号Σ(求和符号)的意思是一模一样的。下面举一个例子...

弗洛伊德(Floyd)算法(C/C++)
弗洛伊德算法(Floyd's algorithm),又称为弗洛伊德-沃尔什算法(Floyd-Warshall algorithm),是一种用于在加权图中找到所有顶点对之间最短路径的算法。这个算法适用于有向图和无向图,并且可以处理负权重边,但不能处理负权重循环。 弗洛伊德算法(Floyd-Warshall Algorithm)是一种用于计算图中所有顶点对之间最短路径的动态规划算法。本文将详...

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法(C/C++)
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是一种用于在加权图中找到单个源点到所有其他顶点的最短路径的算法。它是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻(Edsger Dijkstra)在1956年提出的。Dijkstra算法适用于处理带有非负权重的图。迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始,采用贪心算法,每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点,直到扩展到终点为止。适用的是单源路径最短路问题,对于多源则....

【算法解题思想】动态规划+深度优先搜索(C/C++)
动态规划: 动态规划(Dynamic Programming,简称 DP)是一种在数学、管理科学、计算机科学和经济学中用于求解决策过程最优化的数学方法。它通过将复杂问题分解成简单的子问题来解决,通过保存子问题的解,避免重复计算,从而提高效率。 动态规划通常适用于具有以下特点的问题: 最优子结构:动态规划每一步的最优,局部最优解。 重叠子问题:一个问题...

【算法】DP背包问题(C/C++)
背包问题是一类经典的DP类问题,通常一般会限定背包容量,物品的重量、价值。让你在有限的空间内选择的物品具有最大的价值。这一类的问题我们可以利用动态规划DP的思想进行解决,其效率也非常高。 动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是一种通过把复杂的原问题分解为相对简单的子问题的方式,进而求解原问题的方法。背包问题(Knapsack Problem)是动态规划中的经典问题...

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