1.比较笨的枚举算法思想 2聪明—点的递推算法思想 3.充分利用自己的递归算法思想 4.各个击破的分治算法思想 5.贪心算法思想并不贪婪 6.试探法算法思想是—种委婉的做法 7.迭代算法 8.模拟算法思想
作者：心叶 本文对应github地址：https://github.com/yelloxing/...
但如果你看过《事实》这本书，你就不会被大脑中的惯性思维所影响。只要我们理解算法思想的关键点，多做题练习并加深理解记忆。其实算法思想就像切菜一样简单。
分治算法思想很大程度上是基于递归的，也比较适合用递归来实现。顾名思义，分而治之。一般分为以下三个过程：
数据结构和算法是程序的 2 大基础结构，如果说数据是程序的汽油，算法则就是程序的发动机。
各位朋友好久不见呢。最近由于刚入职，作为职场萌新，所以大部分时间都花在了工作上。因而也没有太多时间来写文章啦，这篇文章也是定题了许久，迟迟没有落笔。等之后工作慢慢稳定，业务熟练起来，文章更新频率就会高起来的！还请朋友们持续关注哦～
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贪心算法是一种优化问题的解决方法，它每步选择当前状态下的最优解，最终希望通过局部最优的选择得到全局最优解。在本文中，我们将深入讲解Python中的贪心算法，包括基本概念、算法思想、具体应用场景，并使用代码示例演示贪心算法在实际问题中的应用。
最近在刷算法题目，突然重新思考一下大二时学习的算法分析与设计课程，发现当时没有学习明白，只是记住了几个特定的几个题型；现在重新回归的时候，上升到了方法学上了；感觉到了温故知新的感觉；以下总结自童咏昕老师的算法设计与分析课程和韩军老师的算法分析与设计课程；当我们遇到一个问题的时候，我们先想出一个简单的方法，可以之后再在这个方法的基础上进行优化；
我们要找到一个函数的谷底，可以通过不断求导，不断逼近，找到一个函数求导后为0，我们就引入了一个概念
模拟退火算法是一种启发式算法，用于在解空间中寻找问题的全局最优解。它模拟物体退火的过程，通过接受可能使目标函数增加的解，有助于跳出局部最优解，最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的模拟退火算法，包括基本概念、算法思想、调度策略以及使用代码示例演示模拟退火算法在实际问题中的应用。
前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 他们的性能比较： 下面，利用Python分别将他们进行实现。 直接插入排序 算法思想： 直接插入排序的核心思想就是：将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较，如果选择的元素比已排序的元素小，则交换，直到全部元素都比较过。 因此，从上面的描述中我们可以发现，直接插入排序可以用两个循环完成： 第一层循环：遍历待比较的所有数组元素 第二层循环
陈浩然，北大在读，个人网站：chrer.com，里面记录了机器学习、深度学习的系统学习笔记，欢迎大家访问，感谢分享！
在最短路径的问题中，局部最优解即当前的最短路径或者说是在当前的已知条件下起点到其余各点的最短距离。关键就在于已知条件，这也是Dijkstra算法最精妙的地方。我们来解释一下。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第二篇，讲了第三节有模型的强化学习，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
上一篇数据结构与算法 --- 排序算法（一）中，学习了冒泡排序，插入排序，选择排序这三种时间复杂度为
想要学习算法、应付笔试或者应付面试手撕算法题，相信大部分人都会去刷 Leetcode，有读者问？如果我在 leetcode 坚持刷它个 500 道题，以后笔试/面试稳吗？
动态规划是1957年理查德·贝尔曼在《Dynamic Programming》一书中提出来的，八卦一下，这个人可能有同学不知道，但他的一个算法你可能听说过，他和莱斯特·福特一起提出了求解最短路径的Bellman-Ford 算法，该算法解决了Dijkstra算法不能处理负权值边的问题。
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
以前也零零碎碎发过一些排序算法，但排版都不太好，又重新整理一次，排序算法是数据结构的重要部分，系统地学习很有必要。
这是《算法图解》的第九篇读书笔记，主要内容是动态规划的简介。 1.动态规划定义 动态规划指的是在约束条件下，将问题划分为若干子问题并对其求出最优解，同时将子问题的答案存储起来，以减少重复计算相同子问题的次数，最终求出问题最优解的算法思想。 2.与分治法及贪婪算法的区别 贪婪算法是自上而下地逐步求解局部最优解，不依赖于子问题。 分治法实施的前提是子问题相互独立，相互独立的子问题避免分治法重复计算相同的子问题。 而分治法则能解决子问题不独立、局部最优解的求解依赖于子问题的问题。 3.动态规划的后续学习 由于
互联网公司面试，笔试环节或第一面往往都是现场做编程题。很多面试的老铁反映说，败在了编程题上，去不了自己心仪的公司，拿不到想要的待遇。
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
“最短路径算法:Dijkstra算法，Bellman-Ford算法，Floyd算法和SPFA算法等。从某顶点出发，沿图的边到达另一顶点所经过的路径中，各边上权值之和最小的一条路径叫做最短路径。”
LRU-K中的K代表最近使用的次数，因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题，其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。
提升是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的，那么就称为梯度提升(Gradient boosting)提升技术的意义：如果一个问题存在弱预测模型，那么可以通过提升技术的办法得到一个强预测模型。
存储器的层次： 分为寄存器、主存（内存）和 辅存（外存）三个层次。 主存：高速缓冲存储器、主存储器、磁盘缓冲存储器， 主存又称为可执行存储器； 辅存：固定磁盘存储器、可移动的外部存储器； 其可长期保存数据，但不能被处理器直接访问。 此处针对的是在OS层面上对主存（内存）的管理。 内(主)存储器管理的主要功能：① 逻辑地址到物理地址的转换 ② 内存（主存）空间的分配与回收 ③ 内存信息（数据）的共享与保护 ④ 内存的逻辑扩充（虚拟存储器的实现）
先来说遗传算法的思想：遗传算法是模拟生物的遗传、变异、选择、进化来对问题的解进行优化，可以理解为将一组初始解看成是“基因”，在求解的开始设置一个过滤器，对“基因”进行筛选，通过如果目前生成的“基因”暂不满足上述条件，那么“基因”就要开始“变异”，在迭代过程中通过产生的随机数，对“基因”进行更改，达到“变异”的目的，也就是”遗传“给了下一代。而因为变异的随机性，计算机能够相当大的范围内对问题的解进行搜索，直至随着迭代的代数继续增加而解几乎不再变化为止。这时，我们可以说，我们的得到了进化后的最优解。
运用贪心算法求解问题时，会将问题分为若干个子问题，可以将其想象成俄罗斯套娃，利用贪心的原则从内向外依次求出当前子问题的最优解，也就是该算法不会直接从整体考虑问题，而是想要达到局部最优。只有内部的子问题求得最优解，才能继续解决包含该子问题的下一个子问题，所以前一个子问题的最优解会是下一个子问题最优解的一部分，重复这个操作直到堆叠出该问题的最优解。
刷过Leetcode的都知道，每道题的解法可能不止一种，其中不乏让我们望尘莫及的。不过，这些解法花些时间，我们也能看懂，但是我们常常感叹，我们当初怎么就想不到呢！
插入排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是将待排序的元素逐个插入到已排序序列中的适当位置，直到全部元都插入完毕。插入排序包直接插入排序和希尔排序。
分治法更注重将问题分解成独立的子问题，并通过将子问题的解合并来得到原问题的解，时间复杂度较低；而回溯法更注重尝试和回溯的过程，在解空间中搜索符合条件的解，可能需要遍历所有的可能解，时间复杂度较高。在选择使用哪种算法思想时，需要根据具体问题的特点和要求进行选择。
01 前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 排序算法.png 他们的性能比较：
我们号已经写了 动态规划算法，回溯（DFS）算法，BFS 算法，贪心算法，双指针算法，滑动窗口算法，现在就差个分治算法没写了，今天来写一下，集齐七颗龙珠，就能召唤神龙了~
①初始化： 将粒子随机分为数量相等的两组，为每组粒子初始化位置， 速度，全局最优粒子、和个体历史最优数组。
标准模板库 STL 算法 都定义在 <algorithm> , <numeric> 和 <functional> 三个头文件中 ;
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种,希望能够帮助大家进步!!!
算法设计与分析是计算机科学领域中的重要课题，主要涉及设计高效的算法，并对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。通过算法设计与分析，可以提高算法的效率和性能，从而解决实际问题。
对于一般概率模型的学习策略，我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计，但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数（观测变量）的基础之上的。当模型中有隐变量/潜在变量（数据不可观测的变量）时，往往会给极大化似然函数带来困难（隐变量可能会使得似然很难，包含有和或者积分的对数，难以利用传统的方法求得解析解）。
时隔好几天，终于更新了，最近看了很多大厂面试题和相关要求，其中关于常用算法的考察几乎是必须的，但是对于常见算法的学习，只单单的记住某几个程序肯定是不可以的，这就需要深入的对算法的定义、思想、原理及解题上下功夫。
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