算法分石堆

❶ 有一堆石头，分成6堆，每堆石头数目不一样，且每堆石头位置固定，用最少步奏把石头平均分开，说下思路

先来个 求和 ，平均值 ，
然后 一个石头堆 开始 ，判断 该石头堆是 大于 平均值 还是 小于，如果大于，就 便利 其他的石头堆 ，然后 从 该队中 取出 多余的 放到 下一个

❷ 35个石子分成9堆每堆的石子数不一样能分吗

不能
按最小的情况来算，9堆分别有石子1、2、3、4、5、6、7、8、9颗
至少需要石子：1+2+3+4+5+6+7+8+9=45颗
大于35颗
所以不能分

❸ pascal问题 分石堆

其实回溯没必要这么复杂
像下面这样就可以了
(每块石头只有两种可能 在第一堆或者在第二堆
k代表第k块石头 sum代表第一堆的总和[第二堆就是全部石头的和减去第一堆])
我很不明白上面程序中
for i:=k+1 to 2*n do
begin
b[k+1]:=a[i];
sh(k+1)
end;
是什么意思
而且过程中的变量初始值不是0 上面程序s,s1都应该赋值为0
且在过程用的变量应该在过程中声明
上面程序的过程里应该声明i为integer

var a:array[1..1000]of longint;
c,n,i,h:longint;

procere sh(k:longint;sum:longint);
begin
if k>=2*n+1 then begin
if abs(h-sum-sum)<c then c:=abs(h-sum-sum);
exit;
end
else begin
sh(k+1,sum+a[k]);
sh(k+1,sum);
end;
end;

begin
c:=maxlongint;
readln(n);
for i:=1 to 2*n do begin readln(a[i]);h:=h+a[i]; end;

sh(1,0);
writeln(c);
end.

❹ 算法问题，什么是堆什么不是堆好像觉得随便给个数组都说对求教啊。。那就给一个7的数组 这也是堆吗

堆分为最大堆和最小堆两种。

对于一个数组a[n]，任取一个元素a[i]，若满足以下两个条件，则可以说这是一个最大堆：

1.若i满足2i+1<n，一定有a[i]>a[2i+1]；

2.若i满足2i+2<n，一定有a[i]>a[2i+2]。

对于一个数组a[n]，任取一个元素a[i]，若满足以下两个条件，则可以说这是一个最小堆：

1.若i满足2i+1<n，一定有a[i]<a[2i+1]；

2.若i满足2i+2<n，一定有a[i]<a[2i+2]。

为了更直观地理解，可以用二叉树来描述：即所有非叶节点元素关键字都大于其左右孩子（如果有左右孩子）的关键字。

举个例子说明：设数组a[7]={55,18,8,57,52,24,2}，此时还不是最大堆，调整为最大堆后为a[7]={57,55,24,18,52,8,2}

❺ 有没有什么算法把一堆数据分为高低两组的

7Zip极限压缩，效果最好，数据文件实测压缩率可达15%，已压缩文件可达80%！唯一缺点是解压和压缩同时极慢！想要速度可以用Zip！但Zip效果可能最差！

❻ 石子分堆

这个根本是你的思路问题，这道题的解法是动态规划。状态转移方程为f( j ) = f( j ) || f( j - w[ i ] )
f( j )表示能否选出总和为j的石子
然后寻找最接近所有石子总合的石子数量即可，程序如下。
#include <iostream>

using namespace std;

int main( )
{
int w[ 1000 ], n, i, j, sum = 0;
bool f[ 100000 ];
cin >> n;
for ( i = 0; i < n; i++ )
{
cin >> w[ i ];
sum += w[ i ];
}
for ( i = 0; i <= sum / 2; i++ )
f[ i ] = false;
f[ 0 ] = true;
for ( i = 0; i < n; i++ )
for ( j = sum / 2; j >= w[ i ]; j-- )
f[ j ] = f[ j ] || f[ j - w[ i ] ];
for ( j = sum / 2; j >= 0; j-- )
if ( f[ j ] )
break;
cout << sum - j * 2 << endl;
return 0;
}

❼ 什么是堆算法结构里面的。

堆结构，又叫“堆栈结构”。是电脑里经常用到一个名词。举例：在我们日常生活中，当你往一个很小的容器里放东西，先放进去的东西，再倒出来时，一定落再后面，而后放进去的一定先倒出来，这就是堆栈结构的基本原理。早期的计算机对数据的处理就是基本是这个原理。就做串型原理。这种结构有个好处，要处理的数据能有条不紊地处理，减少计算机误操作的几率。但这种结构一个最大的缺点就是处理速度慢。在当今的科学技术如此发达处理数据如此多的状态下，难以完成任务。如是就发明了并行结构，用一个处理器根据条件来对数据进行处理，而不是要一个一个地去选择执行，这样大大提高了数据处理的效率。后来人们在此基础上再增加处理器，这样处理数据的速度更快了。

❽ n个不同的物品，分成M堆，每堆至少一个。问有多少种分法，求高效率的算法。

在n个物体中，先选出m个物体，每一堆放一个，这样有A（m）（n）=n*(n-1)*....*(n-m+1)种情况，然后其余的物品随便放，有m^(n-m)种情况，两者相乘就是答案

❾ 排列组合 平均分堆为什么要除以堆数的阶层

这里举一个简单的例子说明一下
甲乙丙丁4个人平均分成2组
那么有（4C2）*（2C2）/（2A2）=3种情况，很明显甲乙，甲丙，甲丁（两组中一组的情况）三种情况，因为选好1组以后，剩下一组就不用分了，自动分成了一组
而如果不除以分组的阶乘，那么就会有重复出现，4C2*2C2中，有甲乙，甲丙，甲丁，乙丙，乙丁，丙丁（两组中一组的情况），这时候甲乙和丙丁一组会与丙丁和甲乙一组重复，所以要排除重复的情况：2组的全排列2A2
同理，6个人abcdef均分为3组
任选一组ab，ce，df，按6C2*4C2*2C2的算法，会有3A3种情况重复，即ab，ce，df三组的全排列
所以6人分3组答案为6C2*4C2*2C2/3A3

❿ 算法 堆是怎样的一种结构

堆有两个含义，一个是用于动态分配用的堆区，另外一个是一种很重要的数据结构
以下说明都是关于后面的堆：
存储结构是顺序，逻辑结构是完全二叉树，按照各数据元素关键码的次序不同分为大根堆（也就大顶堆）和小根堆（也叫小顶堆)，建立好初始堆，就可以在得到单独的最大值（大根堆）或者最小值（小根堆）后，以最短时间（O(log2n)）再次得到第二大（或者第二小）的关键码值，并且保持结构还是堆，一般用于优先级队列的实现，像C++stl的priority_queue，还有一种排序叫做堆排序的同样也是以其为基础的