编程之美代码

A. 编程之美一道思考题的延伸，求解答，c语言代码或算法均可

背包算法。

B. 关于编程之美1.1节中让CPU占用率呈正弦曲线的一个问题

的出租市场vjksdZNFckjlsDNBzjknvjks

C. 利用两个栈S1和S2来模拟一个队列.若不存在栈溢出问题,则请写出用栈的操作来实现队列的插入和删除的算法.

使用两个栈，分别依元素加入的顺序和其反序保存元素，在适当的时机将元素在两个栈中进行转移，从而模拟队列的操作。
令S1中元素的顺序为自底向上与元素添加顺序一致，S2与其相反，则：
加入队列时，若S2不空，则将S2中的元素依次出栈，每出栈一个向S1中入栈一个；将入队元素入S1栈；
从队列中取出时，若S1不空，则将S1中元素依次出栈，每出栈一个向S2中入栈一个；从S2栈顶出栈一个即队列中取出的元素。

用伪代码描述如下：
Enqueue(elem)
while(!S2.empty())

temp = S2.pop();

S1.push(temp);

S1.push(elem);

Dequeue()
while(!S1.empty())

temp = S1.pop();

S2.push(temp);

return S2.pop();

D. 编程之美 好还是剑指offer好

编程之美 好还是剑指offer好
1.13.8 Options菜单
按Alt+O可进入Options菜单, 该菜单对初学者来说要谨慎使用，该菜单有以下几个内容，如图所示：
1. Compiler：本项选择又有许多子菜单, 可以让用户选择硬件配置、存储模型、调试技术、 代码优化、对话信息控制和宏定义。这些子菜单如图所示：
1) Model：共有Tiny, small, medium, compact, large, huge 六种不同模式可由同户选 择。
2) Define：打开一个宏定义框, 同户可输入宏定义。多重定义可同分号, 赋值可用等号。
3) Code generation：它又有许多任选项, 这些任选项告诉编译器产生什么样的目标代码。
? Calling convention 可选择C或Pascal方式传递参数。
? Instruction set 可选择8088/8086或80186/80286指令系列。
? Floating point 可选择仿真浮点、数学协处理器浮点或无浮点运算。
? Default char type 规定char的类型。
? Alignonent 规定地址对准原则。

E. 微软的编程之美应该做哪些准备

微软的官方网站上写着"我们期待具有独创性、开拓性的智者加入队伍，我们的面试程序也是为网罗这样的人才专门设计。"

听似简单。但无数被微软拒之门外的哈佛博士、麻省理工精英会告诉你，微软的面试题有多"BT"。这些被称为"恶魔试题"的考题千奇百怪，无所不有。

究竟应试者需要多高的IQ、多么完备的逻辑思维，才能打动比尔·盖茨，加入他的豪华办公楼？

最近，美国作家威廉·庞德斯撰写新书《如何搬动富士山———微软的面试难题》，揭开"微软问题"的真面孔。

光聪明没用

微软公司的招聘信箱，每个月会收到1.2万份简历。如果用A4纸打印出来，能堆得比姚明还高。

不过，微软HR们并不担心加班工作，他们有比人工筛选更高效的"秘密武器"———计算机核对搜索。每封按规格投递给微软的电子简历，会经由特定程序搜索关键词，然后录入数据库。计算机"认为"有前景的简历，HR才给应聘者一个电话应答的机会。

两轮筛选出的"胜利者"能收到一张来往华盛顿州雷蒙德的微软总部的机票。打包好头脑，准备接受"眼高于顶"的面试官们一整天超高难度的"马拉松"面试吧！

"为什么啤酒罐的两端要做成凹形设计？"

"你要怎么制造M&Ms巧克力？"

"芝加哥全体大学生的体重总和是多少？"

听到这些问题少皱眉头，它们都是微软面试最典型也最小儿科的"一星级题库"。通不过这类测试，别说微软，硅谷中的其他计算机企业都不会"接收"你。

其实，早在20年前，微软还未曾开创、硅谷还是群雄争霸时，就开始流行用这些"扯淡"考题招聘。因为计算机产业的快速变动和创新，许多企业发现，光测试应聘者的IQ远远不够，高分IQ员工往往光有一副聪明脑袋，爱说不能做。

于是，老板们开始寻求可以考查"全方位解决能力"的招聘题目，"读取"应聘者逻辑思维能力、想象力和解决问题的能力"指数"。这就是"怪考题"的老祖宗们。

为比尔设计浴室

如今，在"巨无霸"微软的推动下，这类考题愈出愈冷僻。

来看看最近比尔·盖茨最中意的考题———为他设计一个浴室。

很异想天开？可以随便回答？这么想的话你铁定无法通过微软面试！用心分析题目，应试者可以得出2个答题关键———一是要考虑符合比尔·盖茨身份、职业、性格的浴室设计方案；二是至少要提出一些让比尔·盖茨欣赏但他自己却从未想到过的设计理念。否则，比尔·盖茨干吗雇你为他设计浴室？

被微软接受的合理设计理念于是诞生了。

能够自动上锁的智能医药箱：用来存放家用药品，以便无大人陪伴的孩子进入浴室、偶遇意外时能够得到及时救治。

自动记事本：在浴室里产生奇思妙想，却又因为手湿，无法使用PDA。那么，或许比尔·盖茨需要一个声音识别设备，当他说出诸如"比尔的备忘录"等代码后，设备可以录下信息，并自动将信息发送到电子邮箱，以备随时取用。

一面物像非对称的镜子：镜子背后安装了视频屏幕，屏幕连接着四周围隐蔽的摄像机。这样，站在镜子面前，你能轻易看到你的背面图像和侧面图像，穿衣服、剪头发或者挤掉背后的暗疮就方便多了。

"面临不确定时的行动力"而非"想象力"，才是微软设计这道考题的真正目的。

答对了未必得分

更令人抓狂的是：有时，应试者即使给出了题目的正确答案，却依旧无法得分。

比如"地球上有多少这样的点：你先朝南走一公里，再向东一公里，再向北1公里，这时你回到了你的起点上。"

首先你想，这不是四方形少了一个边吗？回到起点简直不可能！

然后，很快想到"极点"这个特殊地点———从北极点出发，任何方向都是南。于是从北极点出发，向三个方向分别走一公里，回到极点。于是你庆幸自己找到了答案，而且是惟一的答案。因为这样的事情在南极点上不能发生，南极点已经不能再向南了。

考官面无表情，在你的答卷上批下"汤团"一个，你和回答"没有这个点"的朋友们站在同一个叫做"淘汰"的阵营。

答案的关键正是在南极点上。

假定你站在离开南极点一公里多一些的地方走向南极。走完向南的一公里后，你还未曾达到南极点，但已经非常接近。于是你继续向东，因为实在离南极点太近，你发现不断向东走的路线形成了一个以南极为圆心，与赤道平行的圆，它的周长刚好一公里。这样一来，你回到了圆形的出发点。往北一公里后，你回到原点。这样一来，答题的点增加到了无数。

完了吗？并没有，你还可以增加一些点，比如，那个圆形的周长恰好是1/2公里、1/4公里、1/8公里......

只有回答出后面两类答案的人，才有资格被微软留下来
精简修改过的Windows XP普遍删除了

F. C#注重编程之美，代码的优雅，总结几个平常

关于这个问题,刚开始我也是啊，几乎都看不懂，到了最后我才明白，原来这本书是给有编程基础的人看的，所以，现在我就冲着一门编程语言来学习，我学的是C语言，先学习基础的知识，然后再根据网上的实例去自己写出来作品，比如小的计算器，还有小的播放器，......写这些东西的时候，用到了好多的知识，最后我再拿起编程之美来看，才发现有点眉目了，呵呵呵.....学习是一点一点的进行的，特别是编程，不要急于求成。我问过熊猫烧香的制作者李俊，他就跟我说，不要急，一点一点的来........祝你好运，呵呵....希望我的回答能够帮到你.....

G. 《编程之美》里的代码是什么语言写的 大部分是c语言吗

大部分都是C语言,如果你有不懂的地方,可以直接到网上搜索书中章节的标题,网上有很多人讨论的,可以从别人那里获取新的方法.另外书中有些方式可能已经过时了,或者不是最优解.就比如第一篇让CPU占用率曲线听你指挥,其实对于多核已经不太适用了.但网上的人也有改进的程序.

H. 电子版的 代码大全或者编程之美

I. 求不连续子数组最大和的值

这是一道典型的动态规划问题，书中循序渐进地通过分析给出了一个时间复杂度为O(N)空间复杂度为O(1)的最优解。我在面试时碰到了这道题的一道有趣变体，即同样给定一个数组，写一个在其中找出不连续子数组和的最大值，也就是说子数组里的任意相邻的两个元素，在原数组里都必须是不相邻的才行。同样以数组{1, -2, 3, 5, -1, 2}为例，则和最大的不连续子数组是{1, 5, 2}，函数返回值是8。
显然，最直接的思路我们可以采用穷举法，对于此类寻找符合条件的子数组的问题，无非就是对原数组上每位元素是否属于子数组做一次遍历判断。由于每位元素都有属于和不属于子数组两种可能性，那么穷举的时间复杂度为O(2^N)。即使考虑“不连续”这个限制条件，即某位元素被选中属于子数组后，则其相邻元素就一定不能被选中，也对时间复杂度的数量级不会有太多影响。因此很明显，这绝对是个愚蠢的答案……
从《编程之美》一题中得到启发，我们是不是也可以用动态规划的方法来解这道题呢？假设从原数组a第i位开始的最大不连续子数组和为m[ i ]，那么它的值有两种可能，一种是当前元素a[ i ]与隔一位上子问题解m[ i+2 ]之和（由不连续性质决定），另一种是不包含当前元素而直接等于前一位上子问题解m[ i+1 ]，那么我们可以写出递推公式为：m[ i ] = max(a[ i ] + m[ i+2 ], m[ i+1 ])。
等等，也许你要说，好像这个递推式有漏洞啊，因为前一位上的解m[ i+1 ]本身就有可能是包含或不包含a[ i+1 ]，假如m[ i+1 ]不包含a[ i+1 ]，那么岂不是还要考虑a[ i ]+m[ i+1 ]这种可能性呢？
这个递推式真的经不起推敲吗？我们不妨重新整理一下思路：由于原数组上每一元素都有取与不取两种可能，那么也就对应有包含和不包含该元素的两个子数组的最大和。对于原数组a中第i位上的元素，假设包含a[ i ]元素的子数组最大和为s[ i ]，而不包含元素a[ i ]的子数组最大和为ns[ i ]，因此所要求的不连续子数组最大和m[ i ] = max(s[ i ], ns[ i ])。那么根据题意我们可以整理出递推关系如下：
s[ i ] = max(a[ i ] + ns[ i+1 ], a[ i ] + m[ i+2 ])
ns[ i ] = m[ i+1 ]
m[ i ] = max(a[ i ] + ns[ i+1 ], a[ i ] + m[ i+2 ], m[ i+1 ])
有趣的地方在于ns[ i ] = m[ i+1 ]这一项上，根据它我们可以得到ns[ i+1 ] = m(i+2)，也就是说假如m[ i+1 ]不包含a[ i+1 ]的话，那么它一定等于m[ i+2 ]，所以a[ i ]+ns[ i+1 ]等价于a[ i ] + m[ i+2 ]，递推式m[ i ] = max(a[ i ] + m[ i+2 ], m[ i+1 ])是正确的！
从《编程之美》给出的解法中得到启发，我们也只需要使用两个变量来记录m[ i+2 ]和m[ i+1 ]的值就行了，而且同样只需要O(N)的复杂度就可以解这道题，代码如下：
int maxsum(int* a, int n)
{
int m2 = 0;
int m1 = a[ n-1 ];
for(int i = n - 2; i >= 0; i--)
{
if(m2 < 0) m2 = 0; //处理最后一位为负数或全为负数的情况
int tmp = m1;
m1 = max(a[ i ] + m2, m1);
m2 = tmp;
}
return m1;
}

我的做法：
s[0]=a[0]
s[1]=max{a[0],a[1]}
s[i]=max{s[i-1],s[i-2]+a[i]}, i>=2
int maxSum(int a[],int n){
assert(n>0);
if(n==1)
return a[0];
if(n==2)
return max(a[0],a[1]);

int* s=new int[n];
s[0]=a[0];
s[1]=max(a[0],a[1]);
for(int i=2;i<n;i++){
s[i]=max(s[i-1],s[i-2]+a[i]);
}
int ms=INT_MIN;
for(int i=0;i<n;i++){
if(s[i]>ms)
ms=s[i];
}
delete []s;
return ms;
}