青少年编程知识记录 codecoming

完全背包问题

1. 问题定义完全背包问题是经典的动态规划问题之一。它的基本描述如下:有一个容量为 V 的背包。有 N 种物品,每种物品有无限个可用。第 i 种物品的重量是 w[i],价值是 v[i]。问题:如何选择物品放入背包,使得在不超过背包容量的前提下,背包内物品的总价值最大?关键词: 每种物品无限件。2. 与 0-1 背包问题的区别理解完全背包的关键是与 0-1 背包进行对比:特性0-1 背包完全背包物品数量每件物品只有1件

图的访问与存储—临接矩阵

1. 什么是邻接矩阵?邻接矩阵是图的一种最基础的存储表示方法。它使用一个二维数组(即矩阵)来表示图中各个顶点之间的邻接关系。对于一个有 n 个顶点的图,其邻接矩阵是一个 n x n 的方阵,我们通常称之为 A。2. 矩阵元素的定义矩阵中每个元素 A[i][j] 的值,表示顶点 i 与顶点 j 之间的关系。这个关系的具体含义根据图的类型有所不同:对于无向图A[i][j] = 1:表示顶点 i 和顶点 j 之间有一条边相连。A[i][j] = 0:表示顶点&n
作者:亿万年的星光 分类:C++知识 浏览:

树的存储与遍历—链式存储

一、定义

链式存储是表示树结构最直观、最常用的一种方法。它的核心思想是:

用链表中的节点来表示树中的每个元素。每个节点不仅包含数据本身,还包含指向其子节点的指针。



二、基本结构

对于一个普通的树(不一定是二叉树),一个典型的链式存储节点结构如下:

// C语言示例  typedef struct TreeNode {      int data;                   // 节点中存储的数据      struct TreeNode *firstChild; // 指向第一个孩子节点的指针      struct TreeNode *nextSibling; // 指向下一个兄弟节点的指针  } Node;

这种结构通常被称为 “孩子-兄弟表示法”“左孩子右兄弟表示法”



三、基本原理



假设我们有这样一棵树:

        A        / | \       B  C  D      / \    |     E   F   G



用“孩子-兄弟表示法”的链式存储后,它在内存中的逻辑结构会变成一棵二叉树的样子:



      A       /      B ——— C ——— D     /                 /    E ——— F        G



解释:

  • firstChild 指针(纵向):指向该节点的第一个子节点

    • 节点 A 的 firstChild 指向 B。

    • 节点 B 的 firstChild 指向 E。

    • 节点 D 的 firstChild 指向 G。

  • nextSibling 指针(横向):指向该节点的下一个兄弟节点

    • 节点 B 的 nextSibling 指向 C。

    • 节点 C 的 nextSibling 指向 D。

    • 节点 E 的 nextSibling 指向 F



四、对于二叉树的链式存储



二叉树是一种特殊的树,每个节点最多有两个子节点(左孩子和右孩子)。它的链式存储结构更为简单:

// 二叉树的链式存储节点  typedef struct BiTNode {      int data;                // 数据域      struct BiTNode *lchild;  // 指向左子节点的指针      struct BiTNode *rchild;  // 指向右子节点的指针  } BiTNode;

对于二叉树:

      A       / \      B   C     / \   \    D   E   F

其链式存储的逻辑关系非常直观:

  • A 的 lchild 指向 B,rchild 指向 C。

  • B 的 lchild 指向 D,rchild 指向 E。

  • C 的 lchild 为空,rchild 指向 F



作者:亿万年的星光 分类:C++知识 浏览:

01背包问题

问题定义01背包问题是一个经典的组合优化问题,通常描述如下:有个容量为C的背包有n件物品,第i件物品的重量为Wi,价值为Vi每种物品只有一件,可以选择放入背包(1)或不放入背包(0),因此称为“01”背包。目标:在不超过背包容量的前提下,使装入背包的物品总价值最大。2.动态规划解法这是最常用的解法,核心是状态定义与状态转移方程。(1)状态定义设 dp[i][j]dp[i][j]表示:考虑前 ii 件物品,在背包容量为 jj 时能获得的最大价值。ii 的范围:0≤i≤n0≤i≤njj&n
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树的存储与遍历—顺序存储

顺序存储使用数组来存储二叉树节点,通过数组下标表示节点间的父子关系,一般适用于完全二叉树。1.存储规则根节点存储在索引 0 位置对于索引为 i 的节点:左子节点索引:2*i + 1右子节点索引:2*i + 2父节点索引:(i-1)/22.特点内存连续,访问速度快适合完全二叉树,否则会浪费存储空间不需要存储指针,节省空间插入删除操作效率较低3.示例       1      &

二维数组的差分

一、基本概念二维数组差分是一种高效处理区间修改操作的数据结构技巧,常用于解决矩阵区域增减问题。差分是前缀和的逆运算,对于二维数组,差分数组 diff[i][j] 表示原数组 a[i][j] 与 a[i-1][j] + a[i][j-1] - a[i-1][j-1] 的差值。二维差分是处理子矩阵增减操作的高效方法。原矩阵:a[i][j] (1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ n)差分矩阵:b[i][j] = a[i][j] - a[i-1][j] - a[i][j-1] + a[i-1
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哈希表与哈希函数

1. 哈希表(Hash Table)1.1 基本概念哈希表是一种通过哈希函数将键(key)映射到表中特定位置来访问记录的数据结构。它提供了平均时间复杂度为O(1)的查找、插入和删除操作。1.2 核心组成键(Key): 用于查找和标识数据的唯一标识符值(Value): 与键关联的实际数据哈希函数(Hash Function): 将键转换为数组索引的函数哈希桶(Buckets): 存储键值对的容器数组冲突解决机制: 处理多个键映射到同一索引的情况1.3 工作原理键 → 哈希函数&
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符号与快捷键

一、键盘二、符号与快捷键1.常见符号加号:shift 加 =减号:-乘号:shift 加 8  (*)除号:/取余(模):shift 加 5    (%)【示例】#include<iostream> using namespace std; int main(){ cout<<99+1<<endl; //演示加法,结果是100  cout<<8-1<&
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编程与编程语言

一、编程是什么编程就像给电脑写“魔法指令”!电脑很聪明,但它不会自己思考,需要你告诉它做什么和怎么做。比如,你想让电脑画一只小猫、做一个游戏,或者解一道数学题,都需要用编程语言写下规则。举个栗子🌰:如果你对妈妈说:“帮我拿一杯水”,妈妈会听懂并执行。但如果你对电脑说同样的话,它会一脸懵:“???”所以,我们要用电脑能懂的语言(编程语言)来写指令,比如:print("请给我一杯水!")  # 这是Python语言的写法如果是C++语言cout<
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【数据结构】优先队列(1)

优先队列(Priority Queue)是一种特殊的队列,它 不遵循“先进先出”(FIFO) 的原则,而是 按照优先级(Priority) 来出队。优先级高的元素 先出队,优先级低的元素 后出队。1. 优先队列的特点特性说明按优先级出队不是“先进先出”,而是“优先级高先出”动态调整顺序插入新元素时,队列会自动调整顺序常用于高效获取最值适合快速获取 最大值 或 最小值2. 优先队列的实现方式优先队列通常可以用 堆(Heap) 来实现,因为堆能高效地维护元素的优先级顺序。实现方式时间复杂度(插入)时
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