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02D4-2 版本B

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02D4-2 版本B课程教案、知识点、字幕

我们来看这个算法的具体实现

可以看到,整个算法的流程

与此前的版本A大同小异

但是这个小异实际上是很本质的

我们来看有哪几点

首先我们的终止条件不再是lo和hi相等

也就是说,区间的长度未必要缩到零

而是缩短到1的时候就可以退出算法

并且通过最终的一句

比对,来确认到底是成功在lo这个位置

还是失败

一般的情况下

同样是取lo和hi的中点mi

这里不同的在于,只一次判断

正向我们此前建议的那样

这个问题实际上是问e

是不是在middle point的左侧呢?

如果是,那我们就移动右侧的界桩

如果否,那我们就移动左侧的界桩

从而达到向左或者向右深入的目的

需要注意的是

如果是向左,实际上等效于这个区间

是以mi作为右边的边界哨兵

具体来说,就是这个

反过来,如果是向右

和前面的版本A很不一样

大家如果还记得起来的话

咱们版本A这个位置实际上是mi加1

可是这里头没有加1,换而言之

它确实将mi这个点也涵盖进去了

所以这两个区间中间是无缝的

没有当前的这个元素

我们说这个算法是封闭的,可以运转

运转的非常好

而且可以完全实现此前一样的功能

与此前的版本A

如果我们要做一个对比的话

它在最好情况下

反而有所倒退

原因是在于,在这里

即使是成功的情况

它也一直要推迟到最终

只有在经过最终的这次比对之后

才会确定是否成功

而此前的版本A呢

它的最好情况是非常好的

最最好的情况莫过于

在你第一次试图做减而治之的时候

所采用的那个切分点

我们就成功命中

只需要O(1)的时间

而我们这里头,无论如何都一直要切分到最后

整个长度为N的这么样一个区间

迭代次数应该是logn来决定的

所以最好的情况,新的版本反而更坏

但是反过来最坏的情况,又会更好

因为我们这里最坏的情况不会出现那种

每一次都是向右

也就是说,每次都要花费两次比较的情况

所以最坏的情况会得到抑制

所以从总体而言

此前的那个版本

如果说它在性能上,好坏情况相差非常大的话

那么新的这个版本A

在整体性能上,它就会趋于更加的稳定

也就是说差异化不是那么大

当然这还不是它的最大的优势所在

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第零章

-选课之前

--写在选课之前

--宣传片

-考核方式

--考核方式

-OJ系统说明

--关于OJ

--1-注册与登录

--2-界面与选课

--3-提交测试

-关于课程教材与讲义

--课程教材与讲义

-关于讨论区

--关于讨论区

-微信平台

--html

-PA晋级申请

--PA晋级

--MOOC --> THU 晋级申请专区

--THU --> CST 晋级申请专区

--编程作业不过瘾?且来清华试比高!

第一章 绪论(上)

-(a)计算

--01-A-1: 计算

--01a-2: 绳索计算机

--01a-3: 尺规计算机

--01a-4: 算法

--01a-5 : 有穷性

--演示

--01a-6 : 好算法

--(a)计算--作业

-(b)计算模型

--01b-1: 性能测度

--01b-2: 问题规模

--01b-3: 最坏情况

--01b-4: 理想模型

--01b-5: 图灵机

--01b-6: 图灵机实例

--01b-7: RAM模型

--01b-8: RAM实例

-(b)计算模型--作业

-(c)大O记号

--01c-1: 主流长远

--01c-2: 大O记号

--01c-3: 高效解

--01c-4 : 有效解

--01c-5 : 难解

--01c-6: 2−Subset

--01c-7: 增长速度

-(c)大O记号--作业

第一章 绪论(下)

-(d)算法分析

--01d-1: 算法分析

--01d-2: 级数

--01d-3: 循环

--01d-4: 实例:非极端元素+起泡排序

--01d-5: 正确性的证明

--01d-6: 封底估算-1

--01d-7: 封底估算-2

-(d)算法分析--作业

-(e)迭代与递归

--01-E-1: 迭代与递归

--01-E-2: 减而治之

--01-E-3: 递归跟踪

--01-E-4: 递推方程

--01-E-5: 数组倒置

--01-E-6: 分而治之

--01-E-7: 二分递归:数组求和

--01E-8 二分递归:Max2

--01E-09: Max2:二分递归

-(e)迭代与递归--作业

-(xc)动态规划

--01XC-1: 动态规划

--01XC-2: Fib():递推方程

--01XC-3: Fib():封底估算

--01XC-4: Fib():递归跟踪

--01XC-5: Fib():迭代

--01XC-6: 最长公共子序列

-- 演示

--01XC-7: LCS:递归

--01XC-8: LCS:理解

--01XC-9: LCS:复杂度

--01XC-A: LCS:动态规划

-(xc)动态规划--作业

-本章测验--作业

第二章 向量(上)

-(a)接口与实现

--02A-1 接口与实现

--02A-2 向量ADT

--02A-3 接口操作实例

--02A-4 构造与析构

--02A-5 复制

-(a)接口与实现--作业

-(b)可扩充向量

--02B-1 可扩充向量

--02B-2 动态空间管理

--02B-3 递增式扩容

--02B-4 加倍式扩容

--02B-5 分摊复杂度

-(b)可扩充向量--作业

-(c)无序向量

--02C-1 概述

--02C-2: 循秩访问

--02C-3 插入

--02C-4 区间删除

--02C-5 单元素删除

--02C-6 查找

--02C-7 唯一化

--02C-8 遍历

-(c)无序向量--作业

-(d1)有序向量:唯一化

--02D1-1 有序性

--02D1-2 唯一化(低效版)

--02D1-3 复杂度(低效版)

--02D1-4 唯一化(高效版)

--02D1-5 实例与分析(高效版)

-(d1)有序向量:唯一化--作业

-(d2)有序向量:二分查找

--02D2-1 概述

--02D2-2 接口

--02D2-3 语义

--02D2-4 原理

--02D2-5 实现

--02D2-6 实例

--02D2-7 查找长度

-(d2)有序向量:二分查找--作业

第二章 向量(下)

-(d3)有序向量:Fibonacci查找

--02D3-1 构思

--02D3-2 实现

--02D3-3 实例

--02D3-4 最优性

-(d3)有序向量:Fibonacci查找--作业

-(d4)有序向量:二分查找(改进)

--02D4-1 构思

--02D4-2 版本B

--02D4-3 语义

--02D4-4 版本C

--02D4-5 正确性

-(d4)有序向量:二分查找(改进)--作业

-(d5)有序向量:插值查找

--02D5-1 原理

--02D5-2 实例

--02D5-3 性能分析

--02D5-4 字宽折半

--02D5-5 综合对比

-第二章 向量(下)--(d5)有序向量:插值查找

-(e)起泡排序

--02 E-1 构思

--02E-2 改进

--02E-3 反例

--02E-4 再改进

--02E-5 综合评价

-(e)起泡排序--作业

-(f)归并排序

--02F-1 归并排序:构思

--02F-2 归并排序:主算法

--02F-3 二路归并:实例

--02F-4 二路归并:实现

--02F-5 二路归并:正确性

--02F-6 归并排序:性能分析

-(f)归并排序--作业

-本章测验--作业

第三章 列表

-(a)接口与实现

--03A-1 从静态到动态

--03A-2 从向量到列表

--03A-3 从秩到位置

--03A-4 实现

-(a)接口与实现--作业

-(b)无序列表

--03B-1 循秩访问

--03B-2 查找

--03B-3 插入与复制

--03B-4 删除与析构

--03B-5 唯一化

-(b)无序列表--作业

-(c)有序列表

--03C-1 唯一化·构思

--03C-2 唯一化·实现

--03C-3 查找

-(c)有序列表--作业

-(d)选择排序

--03D-1 构思

--03D-2 实例

--03D-3 实现

--03D-4 推敲

--03D-5 selectMax()

--03D-6 性能

-(d)选择排序--作业

-(e)插入排序

--03E-1 经验

--03E-2 构思

--03E-3 对比

--03E-4 实例

--03E-5 实现

--03E-6 性能分析

--03E-7 平均性能

--03E-8 逆序对

-(e)插入排序--作业

-(xd)习题辅导:LightHouse

--03X D 习题辅导:LightHouse

-本章测验--作业

第四章 栈与队列

- (a)栈接口与实现

--04A-1 栈

--04A-2 实例

--04A-3 实现

- (a)栈接口与实现--作业

-(c1)栈应用:进制转换

--04C1-1 应用

--04C1-2 算法

--04C1-3 实现

-第四章 栈与队列--(c1)栈应用:进制转换

-(c2)栈应用:括号匹配

--04C2-1 实例

--04C2-2 尝试

--04C2-3 构思

--04C2-4 实现

--04C2-5 反思

--04C2-6 拓展

-(c2)栈应用:括号匹配--作业

-(c3)栈应用:栈混洗

--04C3-1 混洗

--04C3-2 计数

--04C3-3 甄别

--04C3-4 算法

--04C3-5 括号

-第四章 栈与队列--(c3)栈应用:栈混洗

-(c4)栈应用:中缀表达式求值

--04C4-1 把玩

--04C4-2 构思

--04C4-3 实例

--04C4-4 算法框架

--04C4-5 算法细节

--04C4−6A 实例A

--04C4−6B 实例B

--04C4−6C 实例C

--04C4-6D 实例D

-(c4)栈应用:中缀表达式求值--作业

-(c5)栈应用:逆波兰表达式

--04C5-1 简化

--04C5-2 体验

--04C5-3 手工

--04C5-4 算法

-第四章 栈与队列--(c5)栈应用:逆波兰表达式

-(d)队列接口与实现

--04D-1 接口

--04D-2 实例

--04D-3 实现

-第四章 栈与队列--本章测验

第五章 二叉树

-(a)树

--05A-1 动机

--05A-2 应用

--05A-3 有根树

--05A-4 有序树

--05A-5 路径+环路

--05A-6 连通+无环

--05A-7 深度+层次

-(a)树--作业

-(b)树的表示

--05B-1 表示法

--05B-2 父亲

--05B-3 孩子

--05B-4 父亲+孩子

--05B-5 长子+兄弟

-第五章 二叉树--(b)树的表示

-(c)二叉树

--05C-1 二叉树

--05C-2 真二叉树

--05C-3 描述多叉树

-(c)二叉树--作业

-(d)二叉树实现

--05D-1 BinNode类

--05D-2 BinNode接口

--05D-3 BinTree类

--05D-4 高度更新

--05D-5 节点插入

-(d)二叉树实现--作业

-(e1)先序遍历

--05E1-1 转化策略

--05E1-2 遍历规则

--05E1-3 递归实现

--05E1-4 迭代实现(1)

--05E1-5 实例

--05E1-6 新思路

--05E1-7 新构思

--05E1-8 迭代实现(2)

--05E1-9 实例

-(e1)先序遍历--作业

-(e2)中序遍历

--05E2-1 递归

--05E2-2 观察

--05E2-3 思路

--05E2-4 构思

--05E2-5 实现

--05E2-6 实例

--05E2-7 分摊分析

-第五章 二叉树--(e2)中序遍历

-(e4)层次遍历

--05E4-1 次序

--05E4-2 实现

--05E4-3 实例

-第五章 二叉树--(e4)层次遍历

-(e5)重构

--05E5-1 遍历序列

--05E5-2 (先序|后序)+中序

--05E5-3 (先序+后序)x真

-(e5)重构--作业

-本章测验--作业

第六章 图

-(a)概述

--06A-1 邻接+关联

--06A-2 无向+有向

--06A-3 路径+环路

-(a)概述--作业

-(b1)邻接矩阵

--06B1-1 接口

--06B1-2 邻接矩阵+关联矩阵

--06B1-3 实例

--06B1-4 顶点和边

--06B1-5 邻接矩阵

--06B1-6 顶点静态操作

--06B1-7 边操作

--06B1-8 顶点动态操作

--06B1-9 综合评价

-(b1)邻接矩阵--作业

-(c)广度优先搜索

--06C-1 化繁为简

--06C-2 策略

--06C-3 实现

--06C-4 可能情况

--06C-5 实例

--06C-6 多连通

--06C-7 复杂度

--06C-8 最短路径

-(c)广度优先搜索--作业

-(d)深度优先搜索

--06D-1 算法

--06D-2 框架

--06D-3 细节

--06D-4 无向图

--06D-5 有向图

--06D-6 多可达域

--06D-7 嵌套引理

-(d)深度优先搜索--作业

-第六章 图--本章测验

02D4-2 版本B笔记与讨论

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