递归

注：写的循环起初过于冗长，导致循环超时。 另：十六进制的转化实在是毫无头绪，顾不来献丑了。 解决方法：循环超时根本原因在于代码写错或循环条件有误，导致循环出不来，可以先在纸上算一遍，在写代码

diff() 函数用于在 Matlab 中查找差异和近似导数。语法：diff(x) 用于查找向量或矩阵的相邻元素之间的差异。如果输入是向量，则差值将是输入向量的相邻值之间的差值

记得之前在 Matrix67 的博客上看过一个用三台摄影机制作分形图形的视频。原理很简单，每台摄影机都拍摄同一块大屏幕的内容，而大屏幕分三块，每块都显示摄像机拍摄的内容。这个想法太巧妙了，不用任何复杂的数学推导和编程就能画出复杂的图形

1.算法第二章的主要思想是递归和分治，递归最重要的是终止的条件和如何将它拆成简单的问题，而分治则是将一个复杂的问题拆成若干个规模较小的相同问题，将每个小的问题解决才合并。可以有效的降低时间复杂度，并且将问题简单化了，能很好的优化算法。 2.关于结对编程：以前大一下学期的时候我们是小组编程，那个时候感觉我就是在等大佬带，自己的参与感并不强，经常跟不上大佬的思路，现在是一对两人来编程的话参与感强烈了很多，有不懂的也可以直接问，让我有了自己不那么划水的感觉，我还是很喜欢这种形式的，能够跟人讨论，互相帮助，感觉很不错

动态规划 把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划 算法应用 最长公共子 分治算法 分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解，就可得到原 穷举算法 穷举法的基本思想是根据题目的部分条件确定答案的大致范围，并在此范围内对所有可能的情况逐一验证，直到全部情况验证完毕。若某个情况验证符 递归算法 递归算法是把问题转化为规模缩小了的同类问题的子问题

关于两个字符串s1s2的差别，可以通过计算他们的最小编辑距离来决定。 设A、B为两个字符串，狭义的编辑距离定义为把A转换成B需要的最少删除（删除A中一个字符）、插入（在A中插入一个字符）和替换（把A中的某个字符替换成另一个字符）的次数，用ED（A，B）来表示。直观来说，两个串互相转换需要经过的步骤越多，差异越大

在广义上来说，所有递归的算法都属于分治法。无非是将问题分解成一个规模更小的问题，还是将问题分解成若干个，甚至和输入规模多项式级别的子问题。那么对于前者，有些作者称作是减治法，后者称作分治法

我的思路很简单，有一组依次排列的字母，需要从中选N个 那么只需要N个数记录自己的选择， 那么问题转换为求下标，下标数组满足2个条件: 1、每个下标最大不超过26 2、下标数组中，前面的下标必须比后面的小（因为不是全排列而是有序字典排列） 程序只打印了下标，没打印对应的字母 当N>6的时候排列数量是很恐怖的，你自己体会~ num为N，你可以自己改，只提供一个思路~ 字符串的排列和组合代码 C++ 以下代码用于求一组字母的排列和组合，思路：求组合时，采用递归的思路，当求数组的n个元素的组合时，首先将数组分为两部分，第一个元素和其余元素，当第一个元素在生成的组合中时，则在其余元素中求n-1的组合；当第一个元素不再生成的组合中时，则在其余元素中求n的组合。主函数用于调用上面描述的递归函数，用一个循环生成1到数组长度的所有组合，具体功能由子函数实现并打印出来。求排列时：也是采用递归思路，把一个字符 算法分析视频讲座涵盖分析算法的基础知识，包括解析组合学，是所有程序员都应当认真学习的

如图，分治法顾名思义，就是分而治之，把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题通过递归的解的合并。 分--将问题分解为规模更小的子问题; 治--将这些规模更小的子问题逐个击破; 合--将已解决的子问题合并，最终得出原问题的解; 问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决； 问题可以分解为若干个规模较小的相同子问题; 问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法的提出就是为了解决可分解的大型复杂的问题，如果问题无法分解递归，分治法是不适合用于该问题的

对象库：原始文件，日志消息，作者信息，日期，以及其他的版本或者分支的信息。 文件的每一个版本表示为一个“块”。二进制大对象，可以包含任意数据的变量或者文件