分治法
設計思想：掃瞄技術，即採用一定的策略將待求解問題的所有元素依次處理一次，從而找出問題的解;
關鍵——依次處理所有元素。
典型問題應用：
1、查詢問題
順序查詢，o(n)
串匹配（bfo(n*m)，kmpo(n+m)， bmo(n*m)）
2、排序問題
選擇排序，o(n2)
氣泡排序，o(n2)
3、組合問題
生成排列物件 ，o(n!)
生成子集 ，o(2n)
0/1揹包
任務分配
4、圖問題
哈密頓迴路，tsp問題
5、幾何問題
最近對問題o(n2)，凸包問題o(n3)
分治法
設計思想：將要求解的原問題劃分成k個較小規模的子問題，對這k個子問題分別求解。如果子問題的規模仍然不夠小，則再將每個子問題劃分為k個規模更小的子問題，如此分解下去，直到問題規模足夠小，很容易求出其解為止，再將子問題的解合併為乙個更大規模的問題的解，自底向上逐步求出原問題的解。
步驟：（1）劃分（2）求解子問題（3）合併
典型問題應用：
歸併排序，快速排序，最大子段和，最近對問題，凸包問題，這五種問題的分治演算法的時間複雜度為o(nlog2n)
棋盤覆蓋，迴圈賽日程安排為o(4k)
典型問題應用：
折半查詢，二叉樹查詢，堆排序，選擇問題，淘汰賽冠軍問題，假幣問題；
以上問題的時間複雜度，如果減治是每次減小為原來規模的1/2，則時間複雜度一般為o(log2n)
將待求解問題分解成若干個相互重疊的子問題，每個子問題對應決策過程的乙個階段，將子問題的解求解一次並填入表中，當需要再次求解此子問題時，可以通過查表獲得該子問題的解而不用再次求解。
步驟：將原始問題分解為相互重疊的子問題，確定動態規劃函式；
求解子問題，填表；
根據表，自底向上計算出原問題的解。
典型問題應用：
tsp，多段圖的最短路徑問題，0/1揹包，最長公共子串行問題，最優二叉查詢樹，近似串匹配問題；
多段圖的最短路徑問題： o(n+m)
0/1揹包問題： o(n×c)
貪心法在解決問題的策略上目光短淺，只根據當前已有的資訊就做出區域性最優選擇，而且一旦做出了選擇，不管將來有什麼結果，這個選擇都不會改變。
貪心法的關鍵在於決定貪心策略。
典型問題應用：
最小生成樹問題的兩種演算法：最近頂點策略（prim演算法），最短邊策略（kruskal演算法）
揹包問題，活動安排問題，多機排程問題，哈夫曼編碼。
步驟：確定解向量和分量的取值範圍，構造解空間樹；
確定剪枝函式；
對解空間樹按深度優先搜尋，搜尋過程中剪枝；
從所有的可能解中確定最優解。
典型問題應用：
屬於組合問題和排列問題中求最優解的問題都可以用回溯法解決，例如：圖著色問題，哈密頓迴路問題，八皇后問題（4皇后問題），批處理作業排程問題。
1）首先確定乙個合理的限界函式，並根據限界函式確定目標函式的界[down,up] ，並確定限界函式；
2）然後按照廣度優先策略遍歷問題的解空間樹，在分支結點上，依次搜尋該結點的所有孩子結點，分別估算這些孩子結點的限界函式的可能取值；
3）如果某孩子結點的限界函式可能取得的值超出目標函式的界，則將其丟棄；否則，將其加入待處理結點表（以下簡稱表pt）中；
4）依次從表pt中選取使限界函式的值是極值的結點成為當前擴充套件結點；
5）重複上述過程，直到找到搜尋到葉子結點，如果葉子結點的限界函式的值是極值，則就是問題的最優解，否則，找到其他極值結點重複擴充套件搜尋。
步驟：確定解空間樹
確定限界函式
按廣度優先搜尋解空間樹，計算限界函式的值，填入pt表
從pt表中尋找極值，繼續擴充套件結點，直到找到限界函式值為極值的葉子結點。
典型問題應用：
tsp問題，多段圖的最短路徑問題，任務分配問題，批處理作業排程問題，0/1揹包問題。
掌握任務分配問題的分支限界法（p195-197），習題9-5
掌握0/1揹包問題的分支限界法（p184-185），習題9-6
掌握批處理作業問題的分支限界法（p198-200），習題9-7
XML基礎小結
1 xml代表擴充套件的標記語言 extensible markup language 2 xml由w3c聯盟發展維護 3 xml是一種元語言，可以用來定義其它語言 4 xml沒有定義任何標記，它提供了一種工具定義標記以及它們之間的結構關係 5 xml是一種用於結構化文字交換的標記語言 6 xml代...
dp基礎小結
kuangbin帶你飛系列，基礎dp 總共20多道題，就不一一說了 說一下學會的關鍵的思路 第1點 有的時候某一狀態的值的得出，可能會要我們列舉已經計算過的值，一一比較取最值，但如果真的去列舉的話就會超時，這時我們可以把狀態的含義設為前i項的最值，計算的時候只需要多比較一項，即和前一項比較一下就可以...
Html Css 基礎小結
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