用户279828439267
获得徽章 0
分享今天写的一道算法题“在web中搜索”
类型：字符串处理+模拟+数据结构应用
难度中等偏上（拼尽全力无法战胜）
思路：用二维的vector将每个句子存储起来，将每个句子拆分为单词，并且用单词作为索引，用map<string,set<pair<int,int>>>类型记录下其所在句子的文章编号和句子编号（倒排索引）。在处理输入输出后就可以根据关键词找到文章，并且输出证据句子。
学习感悟：输入输出和字符串处理需要下一番功夫，学习到了不同数据结构的用法，并且学习了倒排索引的方法
code.juejin.cn
类型：字符串处理+模拟+数据结构应用
难度中等偏上（拼尽全力无法战胜）
思路：用二维的vector将每个句子存储起来，将每个句子拆分为单词，并且用单词作为索引，用map<string,set<pair<int,int>>>类型记录下其所在句子的文章编号和句子编号（倒排索引）。在处理输入输出后就可以根据关键词找到文章，并且输出证据句子。
学习感悟：输入输出和字符串处理需要下一番功夫，学习到了不同数据结构的用法，并且学习了倒排索引的方法
code.juejin.cn
展开
评论
点赞
今天学习了dijkstra算法（最小生成树），同时练习了堆优化和不采用堆优化的代码形式，想分享一些学习经验。
在我看来，dijkstra算法的关键主要有两点：1.找到可达距离最近的点2.更新可达距离。在算法中，我们会选定一个起点，并以起点所能达到的另一个简单初始化到各个点的距离数组：如果有可以到达的边，距离就是边的权重。如果节点之间并没有便可以直达，两点距离就是设定值MAX，点到自身的距离为0。随后我们可以由距离的比较得出下一个距离最短的节点。同时，因为有了新节点的加入，到各个点的最短距离发生变化（例如由1无法到达的3节点，通过新加入的2节点可以到达，distance就由MAX变为distance[1->2]+distance[2->3])此时依次把到各点的距离重新更新。循环往复，我们将依次找到的点连接起来就是最短路径。
此外，我还了解到了此算法的不同表现形式。比如说在堆优化的代码里用邻接表存储边的权值，而不用堆优化则用邻接矩阵存储。同时他们在更新distance时也有差异，堆优化使用优先队列取出最短距离，同时将更新的距离重新返回队列中，而不用堆优化则用choose函数选择最短边。
今天又是被算法大佬打击道心的一天，被bug折磨得不知天地为何物了code.juejin.cn
在我看来，dijkstra算法的关键主要有两点：1.找到可达距离最近的点2.更新可达距离。在算法中，我们会选定一个起点，并以起点所能达到的另一个简单初始化到各个点的距离数组：如果有可以到达的边，距离就是边的权重。如果节点之间并没有便可以直达，两点距离就是设定值MAX，点到自身的距离为0。随后我们可以由距离的比较得出下一个距离最短的节点。同时，因为有了新节点的加入，到各个点的最短距离发生变化（例如由1无法到达的3节点，通过新加入的2节点可以到达，distance就由MAX变为distance[1->2]+distance[2->3])此时依次把到各点的距离重新更新。循环往复，我们将依次找到的点连接起来就是最短路径。
此外，我还了解到了此算法的不同表现形式。比如说在堆优化的代码里用邻接表存储边的权值，而不用堆优化则用邻接矩阵存储。同时他们在更新distance时也有差异，堆优化使用优先队列取出最短距离，同时将更新的距离重新返回队列中，而不用堆优化则用choose函数选择最短边。
今天又是被算法大佬打击道心的一天，被bug折磨得不知天地为何物了
code.juejin.cn
展开
评论
2
今天又刷了两道题，向竞赛迈出了一步！！！
前几天学了并查集和最小生成树，因此刷了相关的题。
做了一道判断生成树唯一性的题。思路是先对全部边生成最小生成树，记录下使用过的边，再用循环依次舍弃已经遍历过的边，在此基础上重新生成最小生成树，如果两次得来的生成树的权值和相同的话，就可以得出生成树是否唯一。
前几天学了并查集和最小生成树，因此刷了相关的题。
做了一道判断生成树唯一性的题。思路是先对全部边生成最小生成树，记录下使用过的边，再用循环依次舍弃已经遍历过的边，在此基础上重新生成最小生成树，如果两次得来的生成树的权值和相同的话，就可以得出生成树是否唯一。
评论
点赞