赫夫曼树在基础数据结构里也是一个难点，所以趁在家我把我课下和张同学写的报告提一些出来，稍微详细的写一下。
基本概念：
赫夫曼树又称为最优树，是一类带权路径长度最短的树。它具有n个叶子结点(每个结点的权值为wi) 的二叉树不止一棵，但在所有的这些二叉树中，必定存在一棵WPL值最小的树，称这棵树为H
拦截导弹
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难度：3
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某国为了防御敌国的导弹袭击，发展中一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于等于前一发的高度。某
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2.1 递归法
2.2 递推法
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每年冬天，北大未名湖上都是滑冰的好地方。北大体育组准备了许多冰鞋，可是人太多了，每天
1.题目描述：
2.解题思路：
本题是要合并两个已经有序的单链表，思路很简单，有两种方法：非递归和递归。
3.Java代码：
（1）非递归：
为方便操作，定义一个辅助的头节点，然后比较原来两个链表的头节点，将小的那一个加入到合并链表，最后，当其中一个链表为空时，直接将另一个链表接入到合并链
强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划
学习笔记：Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016
数学符号看不懂的，先看看这里：
强化学习读书笔记 -
自测-3 数组元素循环右移问题
一个数组A中存有N（N>0）个整数，在不允许使用另外数组的前提下，将每个整数循环向右移M（M≥0）个位置，即将A中的数据由（A0A1···AN-1）变换为（AN-M···AN-1A0A1⋯AN-M-1）（最后M个数循环移至最前面的M个位置）。如果需要考
1.题目描述：
2.解题思路：
题意：将K个已经排序的链表合并成一个排序的链表，分析并描述所用算法的复杂度。
方法一：基于“二分”思想的归并排序。本文用非递归和递归两种方法实现。
（1）非递归：归并排序”（Merging Sort）：将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表，无论是
静态查找表---静态存储
动态查找表----树、散列表（唯一仅适用于集合的存储结构）
查找： 内部查找-----比较次数作为衡量标准
外部---记录---访问外存次数
无序表:
顺序查找（O(N)） 第0个元素空出来作为哨岗，减少比较次数（避免比较下标是否合法）
1 da
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题目很简单，给出N个数字，不改变它们的相对位置，在中间加入K个乘号和N-K-1个加号，（括号随便加）使最终结果尽量大。因为乘号和加号一共就是N-1个了
1.题目描述：
2.解题思路：
题意：两个由整数构成的有序数组nums1和nums2，合并nums2到nums1，使之成为一个有序数组。注意，假设数组nums1有足够的空间存储nums1和nums2的所有元素（>=m+n）。
思路很简单，直接上代码。
3.Java代码：
（1）普通
强化学习读书笔记 - 03 - 有限马尔科夫决策过程
学习笔记：Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016
代理-环境接口(The agent-en
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任何一个正整数都可以用2进制表示，例如：137的2进制表示为10001001。 将这种2进制表示写成2的次幂的和
本篇是上一篇赫夫曼树构建与编码的后续，稍微详细讲一下解码的算法。
Huffman解码算法流程：
1.定义指针p指向赫夫曼树结点，实际是记录结点数组的下标；
2.定义指针i指向编码串，定义ch逐个取编码串的字符；
3.初始化：读入编码串，设置p指向根结点，i为0；
4.执行以下循环：
a)
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Anagrams指的是具有如下特性的两个单词：在这两个单词当中，每一个英文字母（不区分大小写）所出现的次数都是相同的。例如，“
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问题描述 编写一个程序，读入一组整数，这组整数是按照从小到大的顺序排列的，它们的个数N也是由用户输入的，最多不会超过20。然后程序将对这个数组进行统计，把出现次数最多的那个
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给定一个长度为n的字符串S，还有一个数字L，统计长度大于等于L的出现次数最多的子串（不同的出现可以相交），如果有多个，输出最长的，如果仍然有多个，输出
快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试，包括像腾讯，微软等知名IT公司都喜欢考这个，还有大大小的程序方面的考试如软考，考研中也常常出现快速排序的身影。
总的说来，要直接默写出快速排序
最少步数
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难度：4
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这有一个迷宫，有0~8行和0~8列：
1,1,1,1,1,1,1,1,1
1,0,0,1,0,0,1,0,1
1,0,0,1,1,0,
kmeans算法思想:
1.从数据集中随机选取k个初始点作为质心。
2.遍历数据集中所有的点，求出每个点到每个质心的距离，找出距离改点最近的质心，并改变此点类型为此质点的类型。
3.重新为每个类别更新其质心。
4.重复2,3,步直到最后两次质心位置相同退出while循环。
补充用python实现的
knn
kmeans
1.knn是分类算法
2.监督学习
3.给它的数据是有label的，是已经事先分类好了的，
类别数不变。
1.kmeans是聚类算法
2.非监督学习
3.给它的数据是没有label，是没有事先分类好的，
以“物以类聚”原理进行聚集成簇。
没有明显的前期训练过程。
有明显
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