经典算法

最小生成树算法

  • 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该无向图为连通图。
  • 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该有向图为强连通图。
  • 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权;权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网。
  • 生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加一条边,则必定成环。
  • 最小生成树:在连通网的所有生成树中,所有边的代价和最小的生成树,称为最小生成树。

1.Kruskal算法

此算法可以称为“加边法”,初始最小生成树边数为0,每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边,加入到最小生成树的边集合里。 
1. 把图中的所有边按代价从小到大排序; 
2. 把图中的n个顶点看成独立的n棵树组成的森林; 
3. 按权值从小到大选择边,所选的边连接的两个顶点ui,viui,vi,应属于两颗不同的树,则成为最小生成树的一条边,并将这两颗树合并作为一颗树。 
4. 重复(3),直到所有顶点都在一颗树内或者有n-1条边为止。

2.Prim算法

此算法可以称为“加点法”,每次迭代选择代价最小的边对应的点,加入到最小生成树中。算法从某一个顶点s开始,逐渐长大覆盖整个连通网的所有顶点。

  1. 图的所有顶点集合为VV;初始令集合u={s},v=V−uu={s},v=V−u;
  2. 在两个集合u,vu,v能够组成的边中,选择一条代价最小的边(u0,v0)(u0,v0),加入到最小生成树中,并把v0v0并入到集合u中。
  3. 重复上述步骤,直到最小生成树有n-1条边或者n个顶点为止。

最短路径算法

所谓最短路径问题是指:如果从图中某一顶点(源点)到达另一顶点(终点)的路径可能不止一条,如何找到一条路径使得沿此路径上各边的权值总和(称为路径长度)达到最小。

Dijkstra(迪杰斯特拉)算法(解决单源最短路径)

划重点,迪杰斯特拉最最朴素的思想就是按长度递增的次序产生最短路径。即每次对所有可见点的路径长度进行排序后,选择一条最短的路径,这条路径就是对应顶点到源点的最短路径。

【1】不断运行广度优先算法找可见点,计算可见点到源点的距离长度

【2】从当前已知的路径中选择长度最短的将其顶点加入S作为确定找到的最短路径的顶点。

弗洛伊德算法

基本思想:
弗洛伊德算法定义了两个二维矩阵:

  1. 矩阵D记录顶点间的最小路径
    例如D[0][3]= 10,说明顶点0 到 3 的最短路径为10;
  2. 矩阵P记录顶点间最小路径中的中转点
    例如P[0][3]= 1 说明,0 到 3的最短路径轨迹为:0 -> 1 -> 3。

它通过3重循环,k为中转点,v为起点,w为终点,循环比较D[v][w] 和 D[v][k] + D[k][w] 最小值,如果D[v][k] + D[k][w] 为更小值,则把D[v][k] + D[k][w] 覆盖保存在D[v][w]中。

 LRU算法

什么是LRU算法?

就是一种缓存淘汰策略。

LRU 算法的设计原则是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说,当限定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰。

LRU 算法实际上是让你设计数据结构:首先要接收一个 capacity 参数作为缓存的最大容量,然后实现两个 API,一个是 put(key, val) 方法存入键值对,另一个是 get(key) 方法获取 key 对应的 val,如果 key 不存在则返回 -1。

注意哦,get 和 put 方法必须都是 O(1) 的时间复杂度。

 

LRU 缓存算法的核心数据结构就是哈希链表,双向链表和哈希表的结合体。

蓄水池算法

 鸡蛋掉落算法

有一栋楼共100层,一个鸡蛋从第N层及以上的楼层落下来会摔破, 在第N层以下的楼层落下不会摔破。给你2个鸡蛋,设计方案找出N,并且保证在最坏情况下, 最小化鸡蛋下落的次数。

使用动态规划原理。动态规划式子如下:

f[n][m] = 1+max(f[n-1][k-1],f[n][m-k]) k属于[1,m-1] 
解释下原理: 
1、当手里有n个的时候,鸡蛋从k层往下摔,如果破了,那么手里只有n-1鸡蛋了,那么就需要测试f[n-1][k-1]楼层。或者更通俗好理解点的,我们运用2个鸡蛋100楼层的题目举例子。以上式子变为:f[2][m] = 1+max(f[1][k-1],f[2][m-k]) 
  那么当手里有2个鸡蛋的时候,在k层摔,碎了。那么现在手里也就只有一个鸡蛋了,此时我们必须遍历1~k-1找出第一次碎的楼层。所以为1+f[1][m-k],前面的1代表在k层的操作。 
2、没破,那么手里还有n个鸡蛋,那么需要测试k+1~m这些楼层。

此时我想问下,当手里有2个鸡蛋测试1~m-k层和手里有2个鸡蛋测试k+1~m有什么区别? 
有人说有,因为楼层越高越容易碎,那其实是你个人的想法罢了。其实并没有区别,所以第一个公式可以写为f[n][m-k]。

 

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