java进阶-常用数据结构以及算法思想

常用数据结构

算法思想

package com.cn.learn;

import com.cn.entity.Goods;
import org.junit.Test;

import java.util.*;

/**
* 描述:算法学习
*
* @outhor hjx
* @create 2017-12-05 11:09
*/
public class LearnArithmeticTest{

private static int count = 0;
/**
* 递推的经典算法
* 1.兔子数列demo
* 斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci[1]  ）
* 以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上
* 斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义：F（0）=0，F（1）=1，F（n）=F(n-1)+F(n-2)（n≥2，n∈N*）
* 在现代物理、准晶体结构、化学等领域，斐波纳契数列都有直接的应用
*
* 2.Hanoi塔
*设hn为n个盘子从a柱移到c柱所需移动的盘次。
* 显然，当n=1时，只需把a 柱上的盘子直接移动到c柱就可以了，
* 故h1=1。当n=2时，先将a柱上面的小盘子移动到b柱上去;
* 然后将大盘子从a柱移到c 柱；最后，将b柱上的小盘子移到c柱上，共记3个盘次，故h2=3。
* 以此类推，当a柱上有n(n2)个盘子时，总是先借助c柱把上面的n-1个盘子移动到b柱上，
* 然后把a柱最下面的盘子移动到c柱上；再借助a柱把b柱上的n-1个盘子移动到c柱上；总共移动hn-1+1+hn-1个盘次。
*　∴hn=2hn-1+1 边界条件：h1=1
* and so on;
*/
@Test
public void learn1(){
int n = 3;
System.out.println("经历了多少个月:"+n);
System.out.println(calc(n));
System.out.println("罗盘:"+n);
System.out.println(hanoi(n));
}

public static int calc(int month){
if (month == 1 || month == 2){
return 1;
}else{
return calc(month-1) + calc(month-2);
}
}

public static int hanoi(int n){
if (n == 1){
return 1;
}else{
return 2*hanoi(n-1)+1;
}
}

/**
* 递归算法
* hanoi 算移动
*
*/
@Test
public void learn2(){

move(4,"A","B","C");
System.out.println("移动次数 :"+count);
}

/**
*  算移动次数以及如何移动
* @param n     总数
* @param p1    1
* @param p2    2
* @param p3    3
*/
public void move(int n,String p1,String p2,String p3){

if (n == 1){
System.out.println("从 "+p1+" ----> "+p3);
count += 1;
}else{
move(n-1,p1,p3,p2);
System.out.println("从 "+p1+" ----> "+p3);
count += 1;
move(n-1,p2,p1,p3);
}

}

/**
* 穷举法
* 例子 鸡兔同笼
*/
@Test
public void learn3(){
calc03(21,94);
}
/**
* 例子 鸡兔同笼
* @param head 头的个数
* @param foot 腿的个数
*
*/
public void calc03 (int head,int foot){
int chicken,rabbit;
boolean flag = false;
for(chicken = 0;chicken<=head;chicken++){
rabbit = head - chicken;
if(chicken*2+rabbit*4 == foot){
flag = true;
System.out.println(String.format("鸡有"+chicken+"只，兔子有"+rabbit+"只"));
}
}
if (flag == false){
System.out.println(head + "个头的数量和"+foot+"个腿的数量不对！");
}

}

/**
* 贪心算法
* 例子 经典的背包问题(不包括0-1背包问题)
*/
@Test
public void learn04(){
List<Goods> list = new ArrayList<Goods>();
Goods goods1 = new Goods(1,5,20);
Goods goods2 = new Goods(2,2,10);
Goods goods3 = new Goods(3,3,10);
Goods goods4 = new Goods(4,2,4);
Goods goods5 = new Goods(5,7,100);
Goods goods6 = new Goods(6,2,5);
list.add(goods1);
list.add(goods2);
list.add(goods3);
list.add(goods4);
list.add(goods5);
list.add(goods6);
Collections.sort(list);

}

/**
* 位运算
* 都是基础
* 由位运算操作符衍生而来的有：
* &= 按位与赋值
* |=  按位或赋值
* ^= 按位非赋值
* >>= 右移赋值
* >>>=
d81b
无符号右移赋值
* <<= 赋值左移
*/
@Test
public void dynamic(){
/**
* 左移   运行结果是20
*/
System.out.println(5<<2);
/**
* 右移   运行结果是1
*/
System.out.println(5>>2);
/**
* 无符号右移
* 结果是536870911 高位补0所以变成正的
*/
System.out.println(-5>>>3);
/**
* 与 &   运行结果是1
*/
System.out.println(5&3);
/**
* 或 | 运行结果 7
*/
System.out.println(5|3);
/**
* 非 ~ 结果为-6
*/
System.out.println(~5);
/**
* 异或 ^ 结果为6
*/
System.out.println(5^3);

System.out.println(8>>2);
}

/**
* 动态规划(问题建模)
* 1.最优子结构
* 2.边界
* 3.状态转移方程
*  简单的动态规划问题
*  问题1:有一座高度是10级台阶的楼梯，从下往上走，每跨一步只能向上1级或者2级台阶。要求用程序来求出一共有多少种走法。
*  问题2:有一个国家发现了5座金矿，每座金矿的黄金储量不同，需要参与挖掘的工人数也不同。参与挖矿工人的总数是10人。
*  每座金矿要么全挖，要么不挖，不能派出一半人挖取一半金矿。要求用程序求解出，要想得到尽可能多的黄金，应该选择挖取哪几座金矿？
*  400金/5人 500金/5人 200金/3人 300金/4人 350金/3人
*/
@Test
public void learndynamic(){
//问题1
System.out.println(calcDynamic01(10));
}
/**
* 问题1:有一座高度是10级台阶的楼梯，从下往上走，每跨一步只能向上1级或者2级台阶。要求用程序来求出一共有多少种走法。
* n为楼梯的高度
* 问题建模:
* 1.最优子结构
*  F(10) = F(9)+F(8)
* 2.边界（当楼梯为1或者2时可以直接得出结论）
*  F(1) = 1
*  F(2) = 2
* 3.状态转移方程
*  F（n） = F(n-1)+ F(n-2)
* @param n
*/
public int calcDynamic01(int n){

if (n < 1){ return 0;}
if (n == 1){ return 1;}
if (n == 2){ return 2;}
int a = 1;
int b = 2;
int temp = 0 ;
for(int i=3;i<=n;i++){
temp = a+b;
a = b;
b =temp;
}
return  temp;
}

/**
* 有一个国家发现了5座金矿，每座金矿的黄金储量不同，需要参与挖掘的工人数也不同。参与挖矿工人的总数是10人。
* 每座金矿要么全挖，要么不挖，不能派出一半人挖取一半金矿。要求用程序求解出，要想得到尽可能多的黄金，应该选择挖取哪几座金矿？
* 400金/5人 500金/5人 200金/3人 300金/4人 350金/3人
* 问题建模：
* 1.最优子结构
* 四金矿 10工人 或者 四金矿 10-3工人
* F(5,10) = MAX(F(4,10),F(4,10-P(4))+G(4))
* 2.边界
* 当N=1,W>=P[0]时，F(N.W) = G[0]
* 当N=1,W<P[0]时，F(N.W) = 0
* 3.状态转移方程
* F(n,w) = F(n-1,w) (n>1, w<p[n-1]) ----> F(n,w) = max(F(n-1,w), F(n-1,w-p[n-1])+g[n-1]) (n>1, w>=p[n-1])
*
* @param n 金矿数量
* @param w 工人数
* @param g 黄金量
* @param p 金矿用工量
* @return 最大值
*/
public int calcGold(int n,int w,int[] g,int[] p){
int[] preResult = new int[p.length];
int[] results = new int[p.length];
for(int i=0;i<=n;i++){
if (i<p[0]){
preResult[i] = 0;
}else{
preResult[i] = g[0];
}
}
// 外层循环 金矿数量 内层循环 工人数量
for (int i=0;i<n;i++){
for (int j=0;j<=w;j++){
if (j<p[i]){
results[j] = preResult[j];
}else{
results[j] = Math.max(preResult[j],preResult[j-p[i]]+g[i]);
}
}
preResult = results;
}
return results
;
}

/**
* 动态规划
* 核心理解
* 1.最优子结构
* 总价值 tab(i+1) = max( tab(i) + v(i+1) , tab(i) ) 寻找最优解子结构
* 重量   j(i+1) = j(i) + w(i+1)
* 2.边界
* 3.状态转移方程
* total[i][j] = max(total[i-1][j-weight[i]]+value[i],total[i-1][j]) ({i,j|0< i <=n,0<= j <=packMax})
* 0-1 背包问题
*/
@Test
public void pack(){
//物品重量
int[] weight = {5,2,3,2,7,2};
//物品价值
int[] val = {20,10,10,4,100,5};
//背包容量
int m = 15;
//物品个数
int n = val.length;
//f[i][j]表示前i个物品能装入容量为j的背包中的最大价值
int[][] f = new int[n+1][m+1];
int[][] path = new int[n+1][m+1];
//初始化第一列和第一行
for(int i=0;i<f.length;i++){
f[i][0] = 0;
}
for(int i=0;i<f[0].length;i++){
f[0][i] = 0;
}
/**
* 通过公式迭代计算
*/
for(int i=1;i<f.length;i++){
for(int j=1;j<f[0].length;j++){
if(weight[i-1]>j){
f[i][j] = f[i-1][j];
}else{
if(f[i-1][j]<f[i-1][j-weight[i-1]]+val[i-1]){
f[i][j] = f[i-1][j-weight[i-1]]+val[i-1];
path[i][j] = 1;
}else{
f[i][j] = f[i-1][j];
}
}
}
}
for(int i=0;i<f.length;i++){

for(int j=0;j<f[0].length;j++){
System.out.print(f[i][j]+" ");
}
System.out.println();
}
int i=f.length-1;
int j=f[0].length-1;
while(i>0&&j>0){
if(path[i][j] == 1){
System.out.print("第"+i+"个物品装入 ");
j -= weight[i-1];
}
i--;
}

}

}