这里写目录标题一、LCR023.相交链表二、142.环形链表II一、LCR023.相交链表给定两个单链表的头节点headA和headB，请找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点，返回null。提示：listA中节点数目为mlistB中节点数目为n0100如果listA和listB没有交点，intersectVal为0如果listA和listB有交点，intersectVal==listA[skipA+1]==listB[skipB+1]进阶：能否设计一个时间复杂度O(n)、仅用O(1)内存的解决方案？分析这道题比较容易想到的是，创建一个hash表，然后循环依次A，将A的所有节

  欢迎回到：遇见蓝桥遇见你，不负代码不负卿！目录一、广度优先搜索算法（BFS） 典例一：二叉搜索树的范围和方法一：DFS解法方法二：BFS解法典例二：二叉树的层序遍历典例三：二叉树的层序遍历II典例四：岛屿数量方法一：DFS解法 方法二：BFS解法五、易错误区六、蓝桥结语：遇见蓝桥遇见你，不负代码不负卿！【前言】搜索算法在蓝桥中考的还是很频繁的，之前发表了二叉树数据结构以及深度优先搜索章节，前面还是比较简单的，这里的广度优先搜索可能稍微复杂那么一丢丢，因为要用到队列，不过我们可以使用STL容器也是很方便就解决了。 【声明】：由于前半部分是基础知识点定义部分，所以前面一小半部分的赘述笔者是参考

文章目录一、二元谓词1、二元谓词简介2、std::sort算法简介3、代码示例-为std::sort算法设置二元谓词排序规则一、二元谓词1、二元谓词简介"谓词(Predicate)"是一个返回布尔bool类型值的函数对象/仿函数或Lambda表达式/普通函数,可用于对某个条件进行检查;"谓词(Predicate)"类型:普通函数函数指针重载了函数调用操作符的函数对象/仿函数,有operator()函数;"谓词(Predicate)"通常被设计成可以接受一定数量的参数一元谓词:接受一个参数二元谓词:接受两个参数谓词的函数体中根据传入的参数进行计算,并返回true或false布尔值;"二元谓词"就

动态规划1.0动态规划---斐波那契数列模型1.第N个泰波那契数2.三步问题3.使用最小花费爬楼梯4.解码方法动态规划---斐波那契数列模型1.第N个泰波那契数题目链接->Leetcode-1137.第N个泰波那契数Leetcode-1137.第N个泰波那契数题目：泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数Tn的值。示例1：输入：n=4输出：4解释：T_3=0+1+1=2T_4=1+1+2=4示例2：输入：n=25输出：1389537提示：0答案保证是一个32位整数，即answer思路：状态表

参考：代码随想录300.最长递增子序列1.dp[i]的定义本题中，正确定义dp数组的含义十分重要。dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度为什么一定表示“以nums[i]结尾的最长递增子序”，因为我们在做递增比较的时候，如果比较nums[j]和nums[i]的大小，那么两个递增子序列一定分别以nums[j]为结尾和nums[i]为结尾，要不然这个比较就没有意义了，不是尾部元素的比较那么如何算递增呢。2.状态转移方程位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列+1的最大值。所以：if(nums[i]>nums[j])dp[i]=max(dp[i]

一.贪心算法的定义        贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。    贪心算法的结果是最优解的最好近似。优点：简单，高效。缺点：可能不是正确的或最优的解二.引例当一个问题具有最优子结构性质时，可以用动态规划求解。也可以用贪心算法来求解。哈夫曼编码：每次选择集合中权值最小的两个子树构成一棵树。思想：贪心选择思想。三.贪心算法的基本步骤与实现1.建立数学模型来描述问题；2.把求解的问题分成若干个子问题；3.对每一个子问题求解，得到子问题的局部最优解；4.把子问题的局部最优解合成原来问题的解。四.贪心算

排序算法是计算机科学领域中非常重要的基础算法之一，主要应用于数据处理中，将未排序的数据按照一定规则排列，以便后续的计算和数据分析。目前常用的排序算法有多种，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序等。本文将逐一介绍每一种排序算法的具体实现方法、优缺点以及时间复杂度等。一、冒泡排序冒泡排序是一种简单易懂的排序算法，它的基本思路是将待排序的元素比较相邻的两个数，如果前面的数大于后面的数，则交换它们的位置。这样一轮比较下来，最大的数就会被移动到数列的末尾。接下来，再对剩下的数列进行相同的操作，直到排序完成。冒泡排序的具体实现如下：voidbubble_sort(intarr[],intl

目录问题来源一、会场安排问题1.问题描述2.算法设计(问题分析、建模、算法描述)3.算法源码（C++）4.测试数据及运算结果5.算法分析(分析算法的时间复杂度和空间复杂度)二、最优装载问题1.问题描述2.算法设计(问题分析、建模、算法描述)3.算法源码（C++）4.测试数据及运算结果5.算法分析(分析算法的时间复杂度和空间复杂度)三、单源最短路问题（Dijkstra算法）1.问题描述2.算法设计(问题分析、建模、算法描述)3.算法源码（C++）4.测试数据及运算结果5.算法分析(分析算法的时间复杂度和空间复杂度)总结问题来源《算法设计与分析》教材实验作业——贪心算法一、会场安排问题1.问题描述

基于A*算法的路径规划实践1.机器人路径优化问题描述1.1机器人路径优化问题综述  路径最优规划是移动机器人系统中最重要的组成部分之一,分为点到点的路径规划和全覆盖路径规划。点到点的路径规划是按照走路线最短、行走时间最短等一定的评价标准进行，在其工作空间中找到一条从起始点到目标点的能避开障碍物的最优路径。根据是否给定全局的环境可主要划分为全局路径规划和局部路径规划。本文主要研究给定环境下进行的路径的规划，在进行全局路径规划过程中,要找到一条从起点到终点的最优路径,首先进行整体环境建模,在此基础上通过搜索算法进行最短路径规划。  在给定环境的情况下需要对全局环境进行建模，环境建模方法通常有栅格法

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法     神经网络预测     雷达通信    无线传感器     电力系统信号处理        图像处理         路径规划     元胞自动机     无人机🔥内容介绍路径规划一直是无人机航迹任务中的重要问题，特别是在面临目标和威胁的情况下。为了解决这一问题，研究人员们提出了许多不同的路径规划算法，其中蚁群算法是一种备受关注的方法。本文将介绍基于蚁群算法实现无人机航