计算机算法引论——设计与分析技术.本书讲述计算机算法的各种设计策略，包括分治技术、贪心技术、动态规划技术回溯和分支限界技术等。
介绍算法分析技术、算法的时间和空间复杂度分析方法；
讨论各类经典的应用问题算法。
科学出版社出版。
本书是面向计算机、软件工程和网络工程技术人员的好书，值得一看。

常用算法设计方法详细解析（含源代码）算法是问题求解过程的精确描述，一个算法由有限条可完全机械地执行的、有确定结果的指令组成。
指令正确地描述了要完成的任务和它们被执行的顺序。
计算机按算法指令所描述的顺序执行算法的指令能在有限的步骤内终止，或终止于给出问题的解，或终止于指出问题对此输入数据无解。
通常求解一个问题可能会有多种算法可供选择，选择的主要标准是算法的正确性和可靠性，简单性和易理解性。
其次是算法所需要的存储空间少和执行更快等。
算法设计是一件非常困难的工作，经常采用的算法设计技术主要有迭代法、穷举搜索法、递推法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等等。
另外，为了更简洁的形式设计和藐视算法，在算法设计时又常常采用递归技术，用递归描述算法。
一、迭代法二、穷举搜索法三、递推法四、递归五、回溯法六、贪婪法七、分治法八、动态规划法

本人精心整理自互联网，解压后约150MB,倍增、博弈、递归、递推、贪心、图论、动归、数论、搜索、数据结构(各种树形)、位运算、随机化、分治、字符串、排序、几何当然noi的部分高级算法并未涉及，但针对noip是相当全面的！！

1、请采用分治策略实现一维情形下的最近点对问题求解2、请采用分治策略实现二维情形下的最近点对问题求解

大整数乘法（分治法）实验报告，包括问题描述、问题分析、复杂度分析、源代码以及运行结果截图，100%可以运行。

《全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）2006-2011年提高组初赛C++试题及答案解析》全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）是中国计算机学会主办的一项旨在培养青少年计算机科学素养的比赛。
提高组初赛是NOIP中面向有一定编程基础的参赛者设置的竞赛环节，其试题涵盖算法设计、数据结构、逻辑推理等多个方面，旨在测试选手的编程能力和问题解决能力。
这份资料集合了从2006年至2011年连续六年的提高组初赛C++试题与对应的解答，对于想要深入了解NOIP考试模式、提升编程技能的学生和教师来说，具有极高的参考价值。
在这六年的试题中，我们可以看到C++作为主要编程语言的运用，这不仅是因为C++在信息学竞赛中的广泛使用，还因为它的灵活性和效率。
考生需要掌握基本的C++语法，包括类、对象、模板等面向对象编程概念，以及STL（Standard Template Library）中的容器、算法等。
同时，对于C++中的指针操作和内存管理也需要有深入理解，这些都是解决复杂算法问题的基础。
每一年的试题都包含了多个题目，每个题目通常涉及不同的算法和思维挑战。
例如，动态规划、贪心算法、回溯法、分治法等经典算法在历年试题中都有体现。
考生需要根据问题特点选择合适的解题策略，有时候还需要进行复杂度分析以确保算法的可行性。
此外，数据结构如数组、链表、树、图等也是常考内容，理解和灵活运用这些数据结构是解决问题的关键。
除了具体的编程技术，这些试题还考察了参赛者的逻辑思维和问题建模能力。
比如，将实际问题抽象成数学模型，再用程序来解决，是信息学竞赛中常见的思维方式。
在解答过程中，考生需要清晰地表达思路，写出规范的代码，并进行必要的测试以验证解决方案的正确性。
通过对这些历年试题的学习和分析，不仅可以提升C++编程技能，还可以培养良好的编程习惯和解题策略。
考生可以从中学习如何有效地阅读和理解题目，如何设计和优化算法，以及如何调试和优化代码。
同时，通过对比不同年份的试题，可以发现信息学竞赛的热点和趋势，为后续的训练和比赛提供方向。
这份包含2006年至2011年NOIP提高组初赛C++试题及答案的资料是一份宝贵的资源，它能帮助参赛者了解竞赛的要求和难度，提高编程和算法设计能力，对准备参加NOIP或其他类似竞赛的选手来说，无疑是宝贵的参考资料。

数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何有效地组织和管理大量数据，以便于高效地进行存储、检索、更新和删除等操作。
C语言是一种强大的系统编程语言，它提供了底层控制，非常适合实现数据结构的算法。
这个“数据结构C语言模拟器”很可能是为了帮助学习者通过实际操作来理解各种数据结构的工作原理。
1. **数组**：数组是最基本的数据结构，它是一组相同类型元素的集合，可以通过索引来访问每个元素。
在C语言中，数组的声明和使用是非常直接的。
2. **链表**：链表是由一系列节点组成，每个节点包含数据以及指向下一个节点的指针。
链表分为单链表、双链表和循环链表等类型，C语言中通常通过结构体来实现链表。
3. **栈**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。
C语言中可以使用数组或动态内存分配来实现栈。
4. **队列**：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度、缓冲区管理等。
C语言中可以使用数组或链表来实现队列。
5. **树**：树是一种非线性的数据结构，每个节点可以有零个或多个子节点。
二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）和搜索树（如B树、B+树）是常见的树形结构。
C语言中，树通常通过指针和结构体来实现。
6. **图**：图是由顶点和边组成的非线性数据结构，用于表示对象之间的关系。
图可以是无向的或有向的，加权的或无权重的。
邻接矩阵和邻接表是常见的图的表示方法。
7. **哈希表**：哈希表提供快速的查找、插入和删除操作，通过哈希函数将键映射到特定位置。
C语言中，哈希表通常通过数组和链表结合的方式来实现。
8. **排序和搜索算法**：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序以及二分查找、哈希查找等，这些算法在数据结构中起着关键作用。
9. **递归和分治策略**：递归是一种函数直接或间接调用自身的方法，而分治策略是将大问题分解为小问题解决的策略，如归并排序和快速排序算法就应用了这种思想。
10. **动态规划**：动态规划用于求解最优化问题，通过构建状态转移矩阵或数组来找到最优解。
这个“数据结构C语言模拟器”很可能包含了上述所有或部分数据结构的实现，并通过详细解释帮助用户理解它们的工作原理和操作流程。
通过实际操作，学习者可以更好地掌握数据结构的精髓，提高编程能力和问题解决能力。
在学习过程中，理解每个数据结构的特性、适用场景以及优缺点至关重要，同时掌握相应的操作算法也是必不可少的。
这个模拟器无疑为学习者提供了一个实践和巩固理论知识的宝贵平台。

【算法设计与分析】是计算机科学中的核心课程，主要探讨如何有效地解决问题并设计高效计算过程。
这门课程由中国大学MOOC提供，由北京航空航天大学（北航）的专家讲授，旨在帮助学生理解和掌握基础算法及其分析方法。
通过学习这门课程，学生将能够运用所学知识解决实际问题，提升编程能力，以及对复杂度理论有深入的理解。
课程内容可能涵盖以下几个方面：1.**排序算法**：包括经典的冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等，以及更高效的算法如计数排序、桶排序和基数排序。
这些算法的比较和分析有助于理解不同情况下的最佳选择。
2.**搜索算法**：如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于解决图论问题和最短路径寻找。
3.**动态规划**：这是解决多阶段决策问题的有效方法，例如斐波那契序列、背包问题、最长公共子序列和最短编辑距离等。
4.**贪心算法**：在每一步都选择局部最优解，以期达到全局最优。
典型应用如霍夫曼编码和Prim或Kruskal的最小生成树算法。
5.**分治策略**：将大问题分解为小问题，然后递归地解决。
典型的例子有归并排序、快速排序和大整数乘法。
6.**回溯法与分支限界**：用于在大规模搜索空间中找到解决方案，如八皇后问题和N皇后问题。
7.**图论与网络流**：包括最大流问题、最小割问题，以及Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp算法。
8.**数据结构**：如链表、队列、栈、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、哈希表等，它们是算法的基础。
9.**复杂度理论**：介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，以及P类和NP类问题，理解算法效率的重要性。
课程链接提供的博客可能包含课程的代码实现，这对于理解算法的实际操作和优化至关重要。
实践是检验和加深理论知识的最好方式。
学生可以通过这些代码实现来锻炼编程技能，同时理解算法在真实场景中的表现。
"中国大学MOOC-算法设计与分析"是一门全面介绍算法和分析技巧的课程，对于计算机科学专业的学生以及对算法感兴趣的任何人都极具价值。
通过学习，不仅可以掌握多种算法，还能培养问题解决和分析能力，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。

这个是学校期末C#课程设计，通过C#编程语言实现图形化界面，并运用分治法的算法思想来实现棋盘的全覆盖（L型骨牌），用VS就可以直接运行

一种快速构建Delaunay三角网的算法，该算法结合逐点插入算法和分治算法，具有建网速度快，耗费空间小的优点。
采用多级自适应网格划分点集，对叶子网格内的点采用改进了的逐点插入算法生成了三角网，子三角网间利用分治算法的思想进行合并。
经实践验证，算法复杂度与点数几乎成线性关系。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。