优秀算法

❶ 推荐一些优秀的算法

trie图， KM算法， 左偏树， 后缀树， 前缀薯顷兆树， LCA， ，线段树， 树状数组，跳跃表 。。。都数租是好乎滑东西

❷ 如何衡量一个算法的优劣有哪些标准

如何衡量一个算法的优劣，见人见智。一个好的算法首先是要能够满足场景的需求，其次是在能够最大限度的节省资源（最低成本原则），最后是实现逻辑简单，比较容易理解(本质上也是最低成本原则)。但是，在现实中硬件资源不变，算法不变情况下，算法执行的效率提高，相对应往往是资源消耗增加。一个合格的算法是在一个可以接受的范围内满足场景需求，而一个优秀的算法则是在满足场景需求的基础上，最大限度的节省资源，简化逻辑。

比如我要完成一项计算任务，要求是在5分钟执行完成。现在有算法1:需要执行1分钟，消耗内存8G；算法2需要执行3分钟，需要消耗内存256M。那么，我们应该如何选择呢？首先，这两种方案都能满足我们的需求；其次：算法1的需要消耗的资源是算法2的32倍，算法1的效率是算法2的3倍。在这种满足需求的情况下，往往更倾向于选择算法2。衡量一个算法的优劣往往要评估多方因素，结合实践，综合比较最终得出结论。

衡量一个算法的的标准主要有3个： 算法的执行效率 ， 算法的内存消耗 和 算法的稳定性 。

❸ 请问国内成绩优秀、良好、中等、及格GPA都怎么计算

推荐使用北大的GPA算法，具体为：90=4.085=3.782=3.378=3.075=2.772=2.3
69=2.066=1.763=1.360=1.0，它对中国学生更加有利。本书的所有GPA也统一使用该算法。分别对应优秀，良好，中等，及格。
可以有中国学生在申请时，应按照原先学校采用的GPA制提供成绩，同时注明采用了哪一种GPA制，对于前友中国学生很不利的是中国大部分学校的评分相当严，所以很多优秀学生GPA换算出来以后还不到3.0，在有些大学里班上前5名的学生平均成绩可能会在75左右。而有的学生虽然平均成绩上了80但用上述方法一计算也不到3.0，这取决与90分以上科目和80分以下科兆脊目的多少。而且在中国内部，计算GPA的方法也不尽相同，例如对外经济贸易大学，清华大学采取以下折算方法：90-A，80~90-B，70~80-C……然而，厦门大学，中国科技大学等学校则采取另一种方法：85以上为4.0, 75分以上为3.0. 65分以上为2.0……所以有的学校的GPA较其他学校的GPA偏高。
G.P.A. (Grade point average) 又称G.P.R. (grade point ratio)，即成绩点数与学分的加权平均值。 可以说GPA是所有硬件条件中最为重要的， 因为教授要最根本的原因就是要去干活。GPA则是一个量化的指标。美国多数大学对申请人GPA都有最低规定，不够最低GPA要求的不予考虑。GPA计算方法十八各科成绩按等级乘以学分再以总学分除之。以百分制为例，90至100为A等=4.0，80至89为B等=3.0，70至79为C等=2.0，60至69为D等=1.0，60分以下为F等=0点。例如某学生的五门功课的学分和成绩为：A课程四个学分，成绩92（A），应得点数为4*4=16，B课程族悔渗三个学分，成绩80（B），应得点数为3*3=9，C课程两个学分，成绩98（A），应得点数为2*4=8，D课程六个学分，成绩70（A），应得点数为6*2=12，E课程三个学分，成绩89（B），应得点数为3*3=9。以上五项成绩GPA：
GPA=[（4*4）+（3*3）+（2*4）+（6*2）+（3*3）]/（4+3+2+6+3）=3.00。

总平均基点（Overall GPA）是将全部所修学科按以上方法计算出来的点数，最后两年平均基点（ GPA for the last two years）即将最后两年所修的各科按上述方法计算出来的点数。

在美国90%的学校GPA计算方法为4.00制（4.00 scale）的，又有1%的学校会采取5.00制。即A等成绩为5，B等为4，C等为3，D等为2，F等为1，这些学校的最低入学标准也就相应提高了。

❹ 石子合并问题C语言求优秀算法

先将石头求和再除仿仿2得m，求<=m得那一堆石头，再用背包法（动备派纤态规划羡碰思想，高效）或直接回朔搜索（20较小，也会轻松搞定）。
一般动态规划相比搜索写代码要简单多，但背包那问题涉及到内存的申请和释放等指针问题就有点列外啦，呵呵，小弟也没写，简单指导下。抛砖引玉。。。。。

❺ 石子合并问题C语言求优秀算法

用动态规划
注意：石子合并问题和最优二叉树是不同的。
我们先考虑求最大分值。
用a数组存放原来N堆石子的初始数量，下标从0开始。
每一次合并是对现在的某两堆相邻石子的，而这相当于将初始时的的若干堆石子合并。
用b[i,j]表示将从初始的第j堆石子开始，循环芦知向后共i堆石子合并的最大分值。（第N-1堆石子后面是第0堆脊含）
假设最后一次是前k堆合并成的一堆和剩下的i-k堆石子合并成的一堆进行合并。所以总分值就是：这两堆各自合并的总得分 加上 最后一次全部合并的得分。
状态转移方程b[i,j]=max{ b[k,j]+b[i-k,(j+k) mod N] |  k=1..i-1 } + a[j] +…+ a[(j+i-1) mod N]b[1,i]=0, i=0..n-1
最后，解就是陪野消b[N,0]到b[N,N-1]中的最大值。

❻ 风靡全球的十大算法

作者 | George Dvorsky

编译 | 深度学习这件小事

1 排序算法

所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。

稳定的

不稳定的

不实用的

2 傅立叶变换与快速傅立叶变换

傅立叶是一位法国数学家和物理学家，原名是JeanBaptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审查这个论文拉格朗日坚决反对此论文的发表，而后在近50年的时间里，拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。谁是对的呢？拉格朗日是对的：正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。但是，我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它，逼近到两种表示方法不存在能量差别，基于此，傅立叶是对的。为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢？如我们也还可以用方波或三角波来代替呀，分解信号的方法是无穷多的，但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。一个正余弦曲线信号输入后，输出的仍是正余弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。且只有正余弦曲线才拥有这样的性质，正因如此我们才不用方波或三角波来表示。

3 Dijkstra 算法

Dijkstra算法是典型的算法。Dijkstra算法是很有代表性的算法。Dijkstra一般的表述通常有两种方式，一种用永久和临时标号方式，一种是用OPEN, CLOSE表的方式，这里均采用永久和临时标号的方式。注意该算法要求图中不存在负权边。

4 RSA算法变换

RSA是目前最有影响力的公钥加密算法，它能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击，已被ISO推荐为公钥数据加密标准。今天只有短的RSA钥匙才可能被强力方式解破。到2008年为止，世界上还没有任何可靠的攻击RSA算法的方式。只要其钥匙的长度足够长，用RSA加密的信息实际上是不能被解破的。但在分布式计算和量子计算机理论日趋成熟的今天，RSA加密安全性受到了挑战。

5 安全哈希算法

一种对输入信息（例如消息）进行摘要的算法。摘要过程能够完成下列特点：不同的输入信息绝对不会具有相同的指纹：相近输入信息经过摘要之后的输出信息具有较大的差异，同时计算上很难生产一个与给定输入具有相同指纹的输入。（即不可逆）。

6 整数因式分解

这是在计算机领域被大量使用的数学算法，没有这个算法，信息加密会更不安全。该算法定义了一系列步骤，得到将一合数分解为更小因子的质数分解式。这被认为是一种FNP问题，它是NP分类问题的延伸，极其难以解决。许多加密协议（如RSA算法）都基于这样一个原理：对大的合数作因式分解是非常困难的。如果一个算法能够快速地对任意整数进行因式分解，RSA的公钥加密体系就会失去其安全性。量子计算的诞生使我们能够更容易地解决这类问题，同时它也打开了一个全新的领域，使得我们能够利用量子世界中的特性来保证系统安全。

7 链接分析

链接分析，源于对Web结构中超链接的多维分析。当前其应用主要体现在网络信息检索、网络计量学、数据挖掘、Web结构建模等方山。作为Google的核心技术之一，链接分析算法应用已经显现出j惊人的商业价值。

8 比例积分微分算法

你是否曾经用过飞机、汽车、卫星服务或手机网络？你是否曾经在工厂工作或是看见过机器人？如果回答是肯定的，那么你应该已经见识过这个算法了。大体上，这个算法使用一种控制回路反馈机制，将期望输出信号和实际输出信号之间的错误最小化。无论何处，只要你需要进行信号处理，或者你需要一套电子系统，用来自动化控制机械、液压或热力系统，这个算法都会有用武之地。可以这样说，如果没有这个算法，现代文明将不复存在。

9 数据压缩算法

在现今的电子信息技术领域，正发生着一场有长远影响的数字化革命。由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大，如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。因此，数据压缩技术已成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的共性技术。

10 随机数生成

在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。

❼ c语言常用算法有哪些

0） 穷举法
穷举法简单粗暴，没有什么问题是搞不定的，只要你肯花时间。同时对于小数据量，穷举法就是最优秀的算法。就像太祖长拳，简单，人人都能会，能解决问题，但是与真正的高手过招，就颓了。
1） 贪婪算法
贪婪算法可以获取到问题的局部最优解，不一定能获取到全局最优解，同时获取最优解的好坏要看贪婪策略的选择。特点就是简单，能获取到局部最优解。就像打狗棍法，同一套棍法，洪七公和鲁有脚的水平就差太多了，因此同样是贪婪算法，不同的贪婪策略会导致得到差异非常大的结果。
2） 动态规划算法
当最优化问题具有重复子问题和最优子结构的时候，就是动态规划出场的时候了。动态规划算法的核心就是提供了一个memory来缓存重复子问题的结果，避免了递归的过程中的大量的重复计算。动态规划算法的难点在于怎么将问题转化为能够利用动态规划算法来解决。当重复子问题的数目比较小时，动态规划的效果也会很差。如果问题存在大量的重复子问题的话，那么动态规划对于效率的提高是非常恐怖的。就像斗转星移武功，对手强它也会比较强，对手若，他也会比较弱。
3）分治算法
分治算法的逻辑更简单了，就是一个词，分而治之。分治算法就是把一个大的问题分为若干个子问题，然后在子问题继续向下分，一直到base cases，通过base cases的解决，一步步向上，最终解决最初的大问题。分治算法是递归的典型应用。
4） 回溯算法
回溯算法是深度优先策略的典型应用，回溯算法就是沿着一条路向下走，如果此路不同了，则回溯到上一个
分岔路，在选一条路走，一直这样递归下去，直到遍历万所有的路径。八皇后问题是回溯算法的一个经典问题，还有一个经典的应用场景就是迷宫问题。
5） 分支限界算法
回溯算法是深度优先，那么分支限界法就是广度优先的一个经典的例子。回溯法一般来说是遍历整个解空间，获取问题的所有解，而分支限界法则是获取一个解（一般来说要获取最优解）。

❽ 如何才能设计出优秀的算法

数据结构中评价一个好的算法，应该从四个方面来考虑，分别是：

一、算法的正确性。

二、算法的易读性。

三、是算法的健壮性。

四、是算法的时空效率（运行）。

不同的数据结构有相应的操作。数据操作是定义在数据逻辑结构上的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序。

(8)优秀算法扩展阅读

该算法的一般性质包括：

1、对于任何符合输入类型的输入数据，都可以根据算法来解决问题，软件包保证了计算结构的正确性。

2、算法中的每一条指令都必须能够被人或机器执行。

3、确定性算法应该在每一步之后都有明确的下一步指示。也就是说，确保每个步骤都有下一步行动的指示，并且不缺乏或只有模糊的下一步行动指示。

4、有限算法的执行必须以有限的步数结束。

❾ 中国古代数学优秀算法,除辗转相除法秦九韶算法和更相减损术外

“方程术”的关键算法叫“遍乘直除”,《九章算术》卷4中有“开方术”和“开立方术” “四元术” “中国剩余定理”
中国古代数学将几何问题也归结为代数方程,然后用程式化的算法来求解.因此,中国古代数学具有明显的算法化、机械化的特征.以下择要举例说明中国古代数学发展的这种特征.