適用場景
步驟
常見案例
分治法
遞迴，left和right
1.分解
2.求解
3.合併
歸併排序、最大欄位和
動態規劃法
1.最優子機構
2.重疊子問題。查表替換遞迴，提高演算法效率。
遞推一般優於遞迴
1.最優解定義，選或不選
2.遞迴
3.自底而上計算最優解（建表）
4.查表找最優解
0-1揹包、最長公共子串行
貪心法
1.最優子結構
2.貪心選擇性；整體最優通過區域性最優
區域性最優
1.陣列排序，定起點
2.按照陣列順序，遞迴或迭代
活動安排、揹包問題、錢幣找零
回溯法
深度優先，限界函式，搜尋空間，剪枝
，全域性最優解
1.外部迴圈（解空間）
2.判斷條件，滿足:下乙個
3.判斷條件，不滿足：清除上乙個
0-1揹包、n皇后問題
分支限界法
廣度優先，最小耗費優先，乙個解
概率演算法
快速，兩次結果可能不同，容許小概率
錯誤數值概率、蒙特卡洛、拉斯維加斯
、舍伍德演算法
近似演算法
放棄最優解，追求降低時間複雜度
常用集合的特點總結
物件用於封裝特有資料，物件多了需要儲存，如果物件的個數不確定。就使用集合容器進行儲存。1，用於儲存物件的容器。2，集合的長度是可變的。3，集合中不可以儲存基本資料型別值。集合容器因為內部的資料結構不同，有多種具體容器。不斷的向上抽取，就形成了集合框架。框架的頂層collection介面 1，新增。b...
機器學習演算法模型特點總結
1.回歸問題可以使用的模型 linear and polynomial regression,neural networks,regression trees,random forests,support vector regression,bayes 2.kneighborsclassifier ...
常用演算法總結
通過區域性盡可能達到最優 貪婪的名字由來 從而實現整體的最優,貪婪演算法不一定總是正確的,因為每個區域性最優並不代表整體最優,但是在某些時候,它是正確.例如 為了找出找出17美元61美分 用最少的紙幣 肯定是按照最大面額盡可能多得先找,然後依次,所以先找乙個10美元的,在找乙個5美元的,再找2個1美...