xinyin025/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2026-08-18 22:40:59 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

deploy

Browse Source
This commit is contained in:
krahets
2026-08-18 03:09:26 +08:00
parent 0375f25b66
commit fde23f369e
158 changed files with 312 additions and 282 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
chapter_greedy/fractional_knapsack_problem/index.html
+1 -1
View File
@@ -5249,7 +5249,7 @@
<p><div style="height: 549px; width: 100%;"><iframe class="pythontutor-iframe" src="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=class%20Item%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E7%89%A9%E5%93%81%22%22%22%0A%20%20%20%20def%20__init__%28self,%20w%3A%20int,%20v%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.w%20%3D%20w%20%20%23%20%E7%89%A9%E5%93%81%E9%87%8D%E9%87%8F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.v%20%3D%20v%20%20%23%20%E7%89%A9%E5%93%81%E4%BB%B7%E5%80%BC%0A%0Adef%20fractional_knapsack%28wgt%3A%20list%5Bint%5D,%20val%3A%20list%5Bint%5D,%20cap%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%88%86%E6%95%B0%E8%83%8C%E5%8C%85%EF%BC%9A%E8%B4%AA%E5%BF%83%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9B%E5%BB%BA%E7%89%A9%E5%93%81%E5%88%97%E8%A1%A8%EF%BC%8C%E5%8C%85%E5%90%AB%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E5%B1%9E%E6%80%A7%EF%BC%9A%E9%87%8D%E9%87%8F%E3%80%81%E4%BB%B7%E5%80%BC%0A%20%20%20%20items%20%3D%20%5BItem%28w,%20v%29%20for%20w,%20v%20in%20zip%28wgt,%20val%29%5D%0A%20%20%20%20%23%20%E6%8C%89%E7%85%A7%E5%8D%95%E4%BD%8D%E4%BB%B7%E5%80%BC%20item.v%20/%20item.w%20%E4%BB%8E%E9%AB%98%E5%88%B0%E4%BD%8E%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E6%8E%92%E5%BA%8F%0A%20%20%20%20items.sort%28key%3Dlambda%20item%3A%20item.v%20/%20item.w,%20reverse%3DTrue%29%0A%20%20%20%20%23%20%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E8%B4%AA%E5%BF%83%E9%80%89%E6%8B%A9%0A%20%20%20%20res%20%3D%200%0A%20%20%20%20for%20item%20in%20items%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20item.w%20%3C%3D%20cap%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E5%89%A9%E4%BD%99%E5%AE%B9%E9%87%8F%E5%85%85%E8%B6%B3%EF%BC%8C%E5%88%99%E5%B0%86%E5%BD%93%E5%89%8D%E7%89%A9%E5%93%81%E6%95%B4%E4%B8%AA%E8%A3%85%E8%BF%9B%E8%83%8C%E5%8C%85%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20res%20%2B%3D%20item.v%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cap%20-%3D%20item.w%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E5%89%A9%E4%BD%99%E5%AE%B9%E9%87%8F%E4%B8%8D%E8%B6%B3%EF%BC%8C%E5%88%99%E5%B0%86%E5%BD%93%E5%89%8D%E7%89%A9%E5%93%81%E7%9A%84%E4%B8%80%E9%83%A8%E5%88%86%E8%A3%85%E8%BF%9B%E8%83%8C%E5%8C%85%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20res%20%2B%3D%20%28item.v%20/%20item.w%29%20*%20cap%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B7%B2%E6%97%A0%E5%89%A9%E4%BD%99%E5%AE%B9%E9%87%8F%EF%BC%8C%E5%9B%A0%E6%AD%A4%E8%B7%B3%E5%87%BA%E5%BE%AA%E7%8E%AF%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break%0A%20%20%20%20return%20res%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20wgt%20%3D%20%5B10,%2020,%2030,%2040,%2050%5D%0A%20%20%20%20val%20%3D%20%5B50,%20120,%20150,%20210,%20240%5D%0A%20%20%20%20cap%20%3D%2050%0A%20%20%20%20n%20%3D%20len%28wgt%29%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E8%B4%AA%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95%0A%20%20%20%20res%20%3D%20fractional_knapsack%28wgt,%20val,%20cap%29%0A%20%20%20%20print%28f%22%E4%B8%8D%E8%B6%85%E8%BF%87%E8%83%8C%E5%8C%85%E5%AE%B9%E9%87%8F%E7%9A%84%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%89%A9%E5%93%81%E4%BB%B7%E5%80%BC%E4%B8%BA%20%7Bres%7D%22%29&codeDivHeight=472&codeDivWidth=350&cumulative=false&curInstr=8&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false"> </iframe></div>
<div style="margin-top: 5px;"><a href="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=class%20Item%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E7%89%A9%E5%93%81%22%22%22%0A%20%20%20%20def%20__init__%28self,%20w%3A%20int,%20v%3A%20int%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.w%20%3D%20w%20%20%23%20%E7%89%A9%E5%93%81%E9%87%8D%E9%87%8F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20self.v%20%3D%20v%20%20%23%20%E7%89%A9%E5%93%81%E4%BB%B7%E5%80%BC%0A%0Adef%20fractional_knapsack%28wgt%3A%20list%5Bint%5D,%20val%3A%20list%5Bint%5D,%20cap%3A%20int%29%20-%3E%20int%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%88%86%E6%95%B0%E8%83%8C%E5%8C%85%EF%BC%9A%E8%B4%AA%E5%BF%83%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9B%E5%BB%BA%E7%89%A9%E5%93%81%E5%88%97%E8%A1%A8%EF%BC%8C%E5%8C%85%E5%90%AB%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E5%B1%9E%E6%80%A7%EF%BC%9A%E9%87%8D%E9%87%8F%E3%80%81%E4%BB%B7%E5%80%BC%0A%20%20%20%20items%20%3D%20%5BItem%28w,%20v%29%20for%20w,%20v%20in%20zip%28wgt,%20val%29%5D%0A%20%20%20%20%23%20%E6%8C%89%E7%85%A7%E5%8D%95%E4%BD%8D%E4%BB%B7%E5%80%BC%20item.v%20/%20item.w%20%E4%BB%8E%E9%AB%98%E5%88%B0%E4%BD%8E%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E6%8E%92%E5%BA%8F%0A%20%20%20%20items.sort%28key%3Dlambda%20item%3A%20item.v%20/%20item.w,%20reverse%3DTrue%29%0A%20%20%20%20%23%20%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E8%B4%AA%E5%BF%83%E9%80%89%E6%8B%A9%0A%20%20%20%20res%20%3D%200%0A%20%20%20%20for%20item%20in%20items%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20item.w%20%3C%3D%20cap%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E5%89%A9%E4%BD%99%E5%AE%B9%E9%87%8F%E5%85%85%E8%B6%B3%EF%BC%8C%E5%88%99%E5%B0%86%E5%BD%93%E5%89%8D%E7%89%A9%E5%93%81%E6%95%B4%E4%B8%AA%E8%A3%85%E8%BF%9B%E8%83%8C%E5%8C%85%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20res%20%2B%3D%20item.v%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cap%20-%3D%20item.w%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E5%89%A9%E4%BD%99%E5%AE%B9%E9%87%8F%E4%B8%8D%E8%B6%B3%EF%BC%8C%E5%88%99%E5%B0%86%E5%BD%93%E5%89%8D%E7%89%A9%E5%93%81%E7%9A%84%E4%B8%80%E9%83%A8%E5%88%86%E8%A3%85%E8%BF%9B%E8%83%8C%E5%8C%85%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20res%20%2B%3D%20%28item.v%20/%20item.w%29%20*%20cap%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B7%B2%E6%97%A0%E5%89%A9%E4%BD%99%E5%AE%B9%E9%87%8F%EF%BC%8C%E5%9B%A0%E6%AD%A4%E8%B7%B3%E5%87%BA%E5%BE%AA%E7%8E%AF%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20break%0A%20%20%20%20return%20res%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20wgt%20%3D%20%5B10,%2020,%2030,%2040,%2050%5D%0A%20%20%20%20val%20%3D%20%5B50,%20120,%20150,%20210,%20240%5D%0A%20%20%20%20cap%20%3D%2050%0A%20%20%20%20n%20%3D%20len%28wgt%29%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E8%B4%AA%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95%0A%20%20%20%20res%20%3D%20fractional_knapsack%28wgt,%20val,%20cap%29%0A%20%20%20%20print%28f%22%E4%B8%8D%E8%B6%85%E8%BF%87%E8%83%8C%E5%8C%85%E5%AE%B9%E9%87%8F%E7%9A%84%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%89%A9%E5%93%81%E4%BB%B7%E5%80%BC%E4%B8%BA%20%7Bres%7D%22%29&codeDivHeight=800&codeDivWidth=600&cumulative=false&curInstr=8&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false" target="_blank" rel="noopener noreferrer">全屏观看 &gt;</a></div></p>
</details>
<p>内置排序算法的时间复杂度通常为 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> ，空间复杂度通常为 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 或 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ，取决于编程语言的具体实现。</p>
<p>内置排序算法的时间复杂度通常为 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> ，空间复杂度通常为 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 或 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ，取决于编程语言的具体实现。</p>
<p>除排序之外，在最差情况下，需要遍历整个物品列表，<strong>因此时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span></strong> ，其中 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 为物品数量。</p>
<p>由于初始化了一个 <code>Item</code> 对象列表，<strong>因此空间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span></strong> 。</p>
<h3 id="3">3. &nbsp; 正确性证明<a class="headerlink" href="#3" title="Permanent link">&para;</a></h3>
chapter_greedy/greedy_algorithm/index.html
+1 -1
View File
@@ -5127,7 +5127,7 @@
<li><strong>分数背包问题</strong>：给定一组物品和一个载重量，你的目标是选择一组物品，使得总重量不超过载重量，且总价值最大。如果每次都选择性价比最高（价值 / 重量）的物品，那么贪心算法在一些情况下可以得到最优解。</li>
<li><strong>股票买卖问题</strong>：给定一组股票的历史价格，你可以进行多次买卖，但如果你已经持有股票，那么在卖出之前不能再买，目标是获取最大利润。</li>
<li><strong>霍夫曼编码</strong>：霍夫曼编码是一种用于无损数据压缩的贪心算法。通过构建霍夫曼树，每次选择出现频率最低的两个节点合并，最后得到的霍夫曼树的带权路径长度（编码长度）最小。</li>
<li><strong>Dijkstra 算法</strong>：它是一种解决给定源顶点到其余各顶点的最短路径问题的贪心算法。</li>
<li><strong>Dijkstra 算法</strong>：在所有边的权重均为非负数的图中，它是一种解决给定源顶点到其余各顶点的最短路径问题的贪心算法。</li>
</ul>
<!-- Source file information -->
chapter_greedy/max_product_cutting_problem/index.html
+1 -1
View File
@@ -4787,7 +4787,7 @@ n &amp; \geq 4
<li>输入整数 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，从其不断地切分出因子 <span class="arithmatex">\(3\)</span> ，直至余数为 <span class="arithmatex">\(0\)</span>、<span class="arithmatex">\(1\)</span>、<span class="arithmatex">\(2\)</span> 。</li>
<li>当余数为 <span class="arithmatex">\(0\)</span> 时，代表 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 是 <span class="arithmatex">\(3\)</span> 的倍数，因此不做任何处理。</li>
<li>当余数为 <span class="arithmatex">\(2\)</span> 时，不继续划分，保留。</li>
<li>当余数为 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 时，由于 <span class="arithmatex">\(2 \times 2 &gt; 1 \times 3\)</span> ，因此应将最后一个 <span class="arithmatex">\(3\)</span> 替换为 <span class="arithmatex">\(2\)</span> 。</li>
<li>当余数为 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 时，由于 <span class="arithmatex">\(2 \times 2 &gt; 1 \times 3\)</span> ，因此应将最后一个 <span class="arithmatex">\(3\)</span> 和余数 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 替换为两个 <span class="arithmatex">\(2\)</span> 。</li>
</ol>
<h3 id="2">2. &nbsp; 代码实现<a class="headerlink" href="#2" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<p>如图 15-16 所示，我们无须通过循环来切分整数，而可以利用向下整除运算得到 <span class="arithmatex">\(3\)</span> 的个数 <span class="arithmatex">\(a\)</span> ，用取模运算得到余数 <span class="arithmatex">\(b\)</span> ，此时有：</p>