【递归算法】【递推】递归是在学完基础语言过后的第一个“算法”，哎，说白了就是函数调用自身，想当初完全无法理解，有了递归，斐波那契啊，汉诺塔啊都很简单了，这也为后面打下了基础，当然，纯递归也很容易超时，没办法~于是就有了记忆化递归，递推嘛差不多，只是用了for循环，加上数组来算，举个栗子：

[cpp] view plain copy

 

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【回溯】【DFS（深搜）】这种算法就是建立在递归之上的，大体思路就是：找到最深处（冲啊！！！），返回，找第二种，再返回……直到找完，解决得了很多迷宫问题（你最好不要用此算法尝试数据大得恶心的最优解题，不然超时超得你透心凉心飞扬），顺便刷刷阅读量：

【NOI OJ】8783 单词接龙

【NOI OJ】1818 红与黑

更多搜索题目请点击，题库

 

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【BFS（广搜）】

见【BFS】广度优先搜索&【DFS】宽度优先搜索

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【枚举】世上最强骗分技巧，传说中的暴搜就是它了，任何题都可以枚举，依靠计算机那每秒10亿次的超级运算能力，我们每次都能完美地——超时，当然也有题完全可以枚举，事实上只要你有超过3个for循环，基本上是超时了，题型：

【NOIP普及组】2016年模拟考试（11.5）——火柴棒等式

事实上枚举过了很多题，都水得不想写了……╮(╯▽╰)╭，题库

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【贪心】最好理解的一种较高级算法，不停地找最大的（真是贪婪），最简单的：一个数字矩阵，从每行选一个数，使其和最大。就选每行最大的即可，题型：

【NOI OJ】1797 金银岛

【NOI OJ】3528 最小新整数

更多贪心题目请点击，题库

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【DP（动态规划）】和递推很类似（只是类似而已），主要是满足一下条件可以尝试：

1.数据规模不大；

2.像贪心，又没办法贪的（反正就是很恶心的，选最大的不行的题）；

3.满足无后效性原则：当前的最优解与后面无关，只与前面有关；

4.满足最优化原理（最优子结构性质）：从起始到结束的最优路径中的每个节点都为当前最优；

说这么多，到底怎么“规划”呢？

首先划分阶段，使每一个阶段与前面建立起联系；

然后写出状态转移方程（最难的一步），说白了就是将当前最优解用之前的表示出来，这是一个漫长的过程，熟了一下就行，不熟绞尽脑汁也不知道；

接着需要寻找边界，你总不可能让它无休止地找吧……当然有最后就又开始，一定要注意初始化；

最后就是程序的实现了，这个非常简单，不多说。

题型：

【NOI OJ】4977 怪盗基德的滑翔翼

【NOI OJ】2728 摘花生

更多题目请点击，题库。

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【图】

一大波文字来袭，做好心理准备……

首先，图是什么？图就是图，请注意，图就是图，请记住，图就是图！好吧，将点用边连起来的就是图，如下，事实上，图是一种数据结构，但我还是归在了算法~

然后，有几个概念（天哪噜，又有概念了，肿么办！！）

【有向】很好理解，点1可以到点2不代表点2可以到点1就是有向。

【无向】相反，点1可以到点2便代表点2可以到点1。

【权值】一条边的大小（也可能是费用、长度什么的）叫权值。

【结点的度】以此点为终点的边的数目。

【结点的出度】简单点，此点可以出去的边的数目。

【结点的入度】反之，有几个点可以一步到此点，入度就是几。

【回路】从此点出发能回到此点便是回路。

注意以下都是归属于图的

1.【树】

树嘛……以前觉得好深奥，其实，简单点，一个有向无回路图就是树，如上（哇塞，真的好像一棵树诶！！）。

【二叉树（BT）】咳咳……二叉树，理论最多的东西，让我们继续愉（xiang）快（gu）地不聊了吧。

好像还没说二叉树是啥，反正就是每个点的下面的结点（称之为儿子）最多只有2个的树。

好的，关于二叉树有两个东西：完全二叉树和满二叉树。

【满二叉树】除最后一层的结点外，其他的都有两个儿子的二叉树，说起来好吓人，其实很简单。

【完全二叉树】连续的二叉树（好像这解释很智障，但我真的不知道怎么解释了，图中自有真相）：

树的题嘛……

可以点这里<–

 

【堆】这个看这里<–

 

【最短路径】：最简（bao）单（li）易（chao）懂（shi）的代码：Floyed，稍（bu）微（yi）难（chao）一（shi）点的：Dijkstra，请参看:
【图】最短路径——Floyed算法和Dijkstra算法

如果你想更快，那就上天吧……

好吧，当然有更快的Ford和SPFA，这东西最适合装逼了，当然装逼是有代价的——复杂——想知道自己点击前面。

 

【并查集】，请看这里<–

 

图最容易考到的都差不多了，呼……

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另外的数据结构：

【栈】最形象的比喻：一个杯子，只能从上面进，上面出。什么意思？就是先进去的后出，后进去的先出，如图。

假如有一列数：1,2,3,4，让我们来模拟一下栈：

初始：栈为空。

①1入栈。栈中的数为（从下往上）：1；

②2入栈。栈中的数为（从下往上）：1,2；

③3入栈。栈中的数为（从下往上）：1,2,3；

④4入栈。栈中的数为（从下往上）：1,2,3,4；

⑤出栈（只有一种操作，因为你只能取出栈顶元素，不能取出中间的元素）：4出栈，栈中的数为（从下往上）：1,2,3；

⑥出栈（只有一种操作，因为你只能取出栈顶元素，不能取出中间的元素）：3出栈，栈中的数为（从下往上）：1,2；

⑦出栈（只有一种操作，因为你只能取出栈顶元素，不能取出中间的元素）：2出栈，栈中的数为（从下往上）：1；

⑧出栈（只有一种操作，因为你只能取出栈顶元素，不能取出中间的元素）：1出栈，栈为空。

就这样了，栈有什么用呢？首先最直观的：逆序输出一列数，当然你可以用数组，但是……一会再讲。

事实上，递归就是栈的使用，只不过是一层存了很多条代码，而不是只存一个数。

装逼程序（逆序输出）：

 

注意，这样的无个数输入需要最后Ctrl+Z一下，代表输入结束，如果你用了freopen或者是机测就不用在意，反正这样写交NOIP不会错~

 

然后要说的是，栈会溢出的！如果输入有超过2万的数，基本上是不行了，交上去会……运行错误。

好的，栈也是有专门的容器的，你也可以不用递归：

头文件：stack
声明方式：stack <存储类型> 栈的名字;
如：stack <int> a;
入栈：栈的名字.push(入栈的数);
如：a.push(x); a.push(2);
返回栈顶元素的值（不删除此元素）：栈的名字.top();
如：x=a.top();
删除栈顶元素（不返回此元素的值）：栈的名字.pop();
如：a.pop();
判断栈是否为空：栈的名字.empty(); 空返回true，反之返回false。
如：if(!a.empty()) return 0;//如果栈为空便结束
返回栈中元素个数：栈的名字.size();
如：len=a.size();

关于栈就这些了，接下来还有队列【吐血】……

 

好的，接下来是队列了

【队列】最形象的比喻：一个管子，只能从后面进，从前面出。什么意思？就是先进去的先出，后进去的后出，如图。

假如有一列数：1,2,3,4，让我们来模拟一下队列：

①1入队。队列中的数为（从左往右）：1；

②2入队。队列中的数为（从左往右）：1,2；

③3入队。队列中的数为（从左往右）：1,2,3；

④1入队。队列中的数为（从左往右）：1,2,3,4；

⑤出队（只有一种操作，因为你只能取出队头元素，不能取出中间的元素）：1出队，队列中的数为（从左往右）：2,3,4；

⑥出队（只有一种操作，因为你只能取出队头元素，不能取出中间的元素）：2出队，队列中的数为（从左往右）：3,4；

⑦出队（只有一种操作，因为你只能取出队头元素，不能取出中间的元素）：3出队，队列中的数为（从左往右）：4；

⑧出队（只有一种操作，因为你只能取出队头元素，不能取出中间的元素）：4出队，队列为空。

队列又有什么用呢？首先肯定是广搜啦，然后队列里还有一种极其恶心的优先队列……不想说什么了，其实就是堆而已。

至于例子嘛，自己看广搜（我不会告诉你我是用数组模拟队列的）

如果要用标准队列……如下：

头文件：queue
声明方式：queue <存储类型> 队列的名字;
如：queue <int> a;
入栈：队列的名字.push(入栈的数);
如：a.push(x); a.push(2);
返回队头元素的值（不删除此元素）：队列的名字.frond();
如：x=a.frond();
删除队头元素（不返回此元素的值）：队列的名字.pop();
如：a.pop();
判断队列是否为空：队列的名字.empty(); 空返回true，反之返回false。
如：if(!a.empty()) return 0;//如果队列为空便结束
返回栈中元素个数：栈的名字.size();
如：len=a.size();

 

如果你以为完了，呵呵，还有，链表！

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好吧先说到这，有时间再写                                                                                                                                                             By WZY