第一章 基础算法(一)
上课:理解算法主要思想
课后:理解代码模板并且能够快速默写 用题目检验 重复3-5次就能很好的提升熟练度
排序
快速排序
基于分治思想
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确定分界点: q[l] q[l + r >> 1] q[r] 随机
快速排序这道题目的数据已加强,划分中点取左端点或右端点时会超时,改成取中点或者随机值即可
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调整区间:满足x左边的元素都小于等于x,右边的元素都大于等于x(等于x不影响),所以x不一定在中间位置
初始情况,指针i在最左边的左边一个,指针j在最右边的右边一个的位置
从左向右移动指针i,直到遇到第一个大于x的数,停下来;从右向左移动指针j,直到遇到第一个小于x的数停下来。
交换此时指针i和指针j指向的数
在继续移动指针i和j,直到i和j相遇为止
指针j前面的数都是小于等于x的,指针i后面的数都是大于等于x的
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递归处理:递归的形式处理左右两段
两个区间:l - j j+1 - r
易错点:
- quick_sort() 函数里面传入的是 q[] , 因此在swap内也要使用 q[];
- do - while 循环步进条件 要区分 q[i] 和 q[j];
- 递归处理的时间前面的右边界为j , 后面的左边界为 j+1。
快速排序算法模板
void quick_sort(int q[], int l, int r)
{
if (l >= r) return;
int i = l - 1, j = r + 1, x = q[l + r >> 1];
while (i < j)
{
do i ++ ; while (q[i] < x);
do j -- ; while (q[j] > x);
if (i < j) swap(q[i], q[j]);
}
quick_sort(q, l, j), quick_sort(q, j + 1, r);
}
归并排序
基于分治思想
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确定分界点,mid = l + r >> 1,(快速排序取的是数值,归并排序里面确定的是位置)
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递归排序左边和右边,两边就变成了一个有序的数组
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归并——将两个有序数组合二为一
双指针法处理两个数列,i指向a数组的0,j指向b数组的0
如果a[i] < a[j] 将a[i] 放入新的数组,i++
如果a[j] < a[i] 将a[j] 放入新的数组,j++
到最后一定是有一个数组已经全部处理完成,还有一个数组没有处理完
将未处理完的数组全部接到新数组的后面
易错点:
- 两个区间 [l, mid] [mid + 1, r] i = l, j = mid + 1
- 最后将tmp放入q的时候要注意条件是 i = l, i <= r
归并排序算法模板
void merge_sort(int q[], int l, int r)
{
if (l >= r) return;
int mid = l + r >> 1;
merge_sort(q, l, mid);
merge_sort(q, mid + 1, r);
int k = 0, i = l, j = mid + 1;
while (i <= mid && j <= r)
if (q[i] <= q[j]) tmp[k ++ ] = q[i ++ ];
else tmp[k ++ ] = q[j ++ ];
while (i <= mid) tmp[k ++ ] = q[i ++ ];
while (j <= r) tmp[k ++ ] = q[j ++ ];
for (i = l, j = 0; i <= r; i ++, j ++ ) q[i] = tmp[j];
}
二分
整数二分
有单调性就一定可以二分,但是不具有单调性的题目也一定可以二分,二分的本质不是单调性
在区间上定义了某种性质,该性质在左半边满足,在右半边不满足,左右半边不能相交(整数二分)
二分可以寻找性质的边界,既可以选择不满足的边界,也可以选择满足的边界
时刻保证答案在区间内部
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找中间值mid: mid = l + r >> 1
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先写一个 check() 函数,然后判断如何更新,如果是 l = mid ,就要把 mid 改成 l + r >> 1
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每次看更新区间是 l = mid ( 补上 +1 ) 还是 r = mid
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找左区间的右边界
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if( check( mid ) == true )
那么mid就在满足性质的区间里面 , 那么边界答案在 [mid, r] 里面 (包含mid)
更新:l = mid
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if( check( mid ) == false )
那么边界答案在 [ l , mid - 1 ] 里面
更新:r = mid - 1
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找右区间的左边界
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if( check( mid ) == true )
那么边界答案在 [ l , mid ]
更新:r = mid
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if( check( mid ) == false )
那么边界答案在 [ l , mid ]
更新:l = mid + 1
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注意点:
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每次选择下一个答案所在的区间
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二分是否有解和题目有关,和二分模板无关,二分是一定有解的,只需要最后判断二分得到的答案和题目要求的答案是否相同即可
给定数列,求元素的起始位置和终止位置
判断元素的起始位置,mid满足条件,说明起始位置在mid前面,r = mid
判断元素的终止位置,mid满足条件,说明终止位置在mid后面,l = mid
整数二分算法模板
bool check(int x) {/* ... */} // 检查x是否满足某种性质
// 区间[l, r]被划分成[l, mid]和[mid + 1, r]时使用:
int bsearch_1(int l, int r)
{
while (l < r)
{
int mid = l + r >> 1;
if (check(mid)) r = mid; // check()判断mid是否满足性质
else l = mid + 1;
}
return l;
}
// 区间[l, r]被划分成[l, mid - 1]和[mid, r]时使用:
int bsearch_2(int l, int r)
{
while (l < r)
{
int mid = l + r + 1 >> 1;
if (check(mid)) l = mid;
else r = mid - 1;
}
return l;
}
//边界答案都存在l指向的位置
浮点数二分
四位小数用 1e-6
六位小数用 1e-8
因为是浮点数二分,不需要考虑边界问题
浮点数二分算法模板
bool check(double x) {/* ... */} // 检查x是否满足某种性质
double bsearch_3(double l, double r)
{
const double eps = 1e-6; // eps 表示精度,取决于题目对精度的要求
while (r - l > eps)
{
double mid = (l + r) / 2;
if (check(mid)) r = mid;
else l = mid;
}
return l;
}
标签:二分,while,10.27,int,mid,check,算法,日记,指针
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