最优装载问题 最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下...，将尽可能多的集装箱装上轮船 算法描述 可用贪心算法求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 最优装载问题（贪心算法...]; for (int i = 0; i < n; i++) { // 初始化 d[i] = new Element(w[i], i); } Arrays.sort(d); // 记录最优值...float[]{4, 2, 5, 1, 3}; x = new int[w.length]; float opt = Loading(c, w, x); System.out.println("最优值为...: 10.0 最优解为： 1, 1, 0, 1, 1 采用重量最轻者先装的贪心选择策略，可产生最优装载问题的最优解Java 源代码代码有详细注释，不懂评论下方留言
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。...代码 C++ class Solution { public: ListNode* insertionSortList(ListNode* head) { auto dummy = new...代码中的变量如下图所示： 上面的做法用C++演示。 用Java演示一下递归（自顶向下）的写法，但是空间复杂度不是 O ( 1 ) O(1) O(1)的。...代码 C++ class Solution { public: ListNode* sortList(ListNode* head) { int n = 0; for (auto p = head...代码 C++ class Solution { public: ListNode* quickSortList(ListNode* head) { if (!head || !
前言 在很多问题上是没有标准解的，我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景： 优化问题：遗传算法可以应用于各种优化问题，如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解，解决复杂的多目标优化问题。...机器学习：遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如，使用遗传算法来选择最佳特征组合，或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题：遗传算法可以用于解决约束满足问题，如布尔满足问题（SAT）、旅行商问题（TSP）等。 它可以搜索解空间，寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...代码示例：
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。...粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程： 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用，但需要注意的是，并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解，而不一定是全局最优解。...最终，算法选择的硬币数量是 {25, 25, 10, 1, 1, 1}，凑出了目标金额 63。这就是贪心算法的基本思路：每一步选择当前状态下的最优解，期望最终达到全局最优解。...最终，算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5}，它们是互相兼容的，不重叠。这就是贪心算法的基本思路：在每一步选择中，选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而，需要注意的是，贪心算法并不适用于所有问题，因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优： 在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法达到全局最优。
② 桶排序方法对应nth_count； ③ 对堆结构的调整，采用三种途径（分别对应三个程序）：利用push_heap和pop_heap、只用pop_heap、手写代码调整。
简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析....动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解....这个性质为最优子结构....适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响...,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法中
二分法 函数详见rres，此代码使该算法运行了两次 def asdf(x): rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3 return rres i=2 left=0 right...学习完该算法以后，逻辑框架基本上就有了，剩下需要明确的就是对应的python的语言。...一开始逻辑没理清楚，或者说在代码上有疏漏，导致我将left和right放在了循环体里，结果可想而知。不过也是因为这个错误，我知道pycharm中的debug怎么用，挺简单的，百度一下就出来了。...虽然代码很长，但是主要是因为print太多。本打算在开头print，最后结果会漏掉最后一部分。...就在一个半小时前，我成功搞完了最优化六大代码，纯手打，无外力。开心! 这是我第一组自己实现的python代码，就是数学公式用python语言组装起来。
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题，即最优化方法，为本文所讲述的核心。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（本文不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等）： 公式求解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想，它将一个问题分解成子问题求解，如果整个问题的某个解是最优的，则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。 推荐阅读 pandas进阶宝典 数据挖掘实战项目 机器学习入门
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种逐步构建解决方案的方法。在每一步选择中，贪心算法总是选择在当前看来最优的选择，希望通过这些局部最优选择最终能构建出全局最优解。...贪心算法的特点是简单高效，但它并不总能保证得到最优解。 一、贪心算法的基本概念 贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。...贪心算法的基本步骤通常包括以下几个： 选择：选择当前最优的选项。 验证：验证当前选择是否可行（通常包括是否满足约束条件）。 构建：将当前选择加入到最终的解决方案中。...贪心算法的适用场景 贪心算法通常适用于以下场景： 最小生成树：如Kruskal和Prim算法。 最短路径问题：如Dijkstra算法。 区间调度问题：如选择最多的不重叠区间。...四、总结 贪心算法是一种通过局部最优选择构建全局最优解的方法。虽然它不总能保证得到最优解，但在许多实际问题中表现良好。通过理解和应用贪心算法，我们可以有效地解决许多复杂的优化问题。
适配器模式 ( 类适配器 ) 代码模板 II . 适配器模式 ( 对象适配器 ) 代码模板 III . 适配器模式 代码示例 I . 适配器模式 ( 类适配器 ) 代码模板 ---- 1 ....声明适配器 ( 类适配器 ) : ① 适配器 实现 用户目标接口 : 适配器 需要实现 用户目标接口 , 在实现的接口方法中 , 需要将实际操作 委托给 被适配者 ; ② 适配器 实现 用户目标接口 代码实现说明...被适配者 的方法呢 , 这里 适配器 通过 继承 被适配者 , 获取调用 被适配者 方法的资格 ; ④ 适配器 继承 被适配者 代码实现说明 :Adapter 适配器继承了 Adaptee 被适配者...适配器模式 ( 对象适配器 ) 代码模板 ---- 1 ....声明适配器 ( 类适配器 ) : ① 适配器 实现 用户目标接口 : 适配器 需要实现 用户目标接口 , 在实现的接口方法中 , 需要将实际操作 委托给 被适配者 ; ② 适配器 实现 用户目标接口 代码实现说明
话不多说，本次代码只为募集到最优秀的答案，代码如下： int j = 0; for(int i=0; i<100; i++){ j = j++; } System.out.print(j); 你觉得最后会输出多少呢
mode = 'all',nodesize =5,seed = 5201314 ) ML.Dev.Prog.Sig() 可选 all, single 和 double三种模式. all 为所有10种算法...以及 组合 . single 为用10种算法中的一种. double 为两种算法的组合，一般情况下使用 all 模式.
2018 06 21 模拟退火算法 模拟退火算法 ( simulated anneal , SA) 求解最优化问题常用的算法，今天应用 SA 解决一元多次函数最小值的例子解释 SA 算法。...(-ΔT/kT) 接受 S′ 作为新的当前解 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序，终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。...3 SA 算法代码 代码详细解释 sa函数的参数 y 代表 一元多次函数，后面3个为算法的调节参数，break_cond是连续多少次没有搜索到好解时的跳出条件, k 控制选择概率，step是迭代时步的控制参数...T,T_max 是解空间的取值范围，i 是迭代次数，best是初始最优解，设为在 T处，break_i是控制跳出的次数，每当取到最优解则置为0. 评价函数选用min(s,s')....以下两行是展示搜索过程的代码，不是算法的代码。
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题，即最优化方法，为本文所讲述的核心。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等，对于这些算法，我们后面会专门有文章进行介绍）： 公式解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想，它将一个问题分解成子问题求解，如果整个问题的某个解是最优的，则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题，即最优化方法，为本文所讲述的核心。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...除鞍点外，最优化算法可能还会遇到另外一个问题：局部极值问题，即一个驻点是极值点，但不是全局极值。如果我们对最优化问题加以限定，可以有效的避免这两种问题。...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想，它将一个问题分解成子问题求解，如果整个问题的某个解是最优的，则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。
算法是面试考察的重点，基础算法更是基础，只有打好了基础才可能在此之上深入学习。这里总结了最常见的排序算法，每个都进行了详细分析，大家可以好好研究吸收。...但希尔排序是非稳定排序算法。...所以shell排序是不稳定的排序算法。...性能分析： 平均时间复杂度为线性的 O(n+C) 最优情形下，桶排序的时间复杂度为O(n)。桶排序的空间复杂度通常是比较高的，额外开销为O(n+m)（因为要维护 M 个数组的引用）。...关于稳定性： 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
前言 本文主要针对适配 iPhoneX列出一些关键点，仔细阅读可完美适配 iPhoneX，其中还有一些是适配 iOS11的， 话不多少，开始正餐。 iPhoneX概况一览 ?...从图中我们可以看出： status bar 从20 变成了 44 导航条高度依然是 44 顶部的总体高度变成 88 安全区域距离页面底部需要保留 34pt，系统自带的 Tabbar已经适配好了...，但是自己的页面书写代码就要注意了，以前可以触底的，现在要保留34pt 距离了。...没有适配 iPhoneX的触底页面 旧工程如何在iphoneX全屏显示 只需要在LaunchImage中添加一个尺寸为1125 × 2436的启动图，并且工程使用LaunchImage加载启动图的，而不是使用...#define kTopHeight (kStatusBarHeight + kNavBarHeight) 适配中遇到的其他问题 Pushde的时候列表/页面发生向下偏移 这是一个 iOS11适配的问题
该篇文章收录专栏—趣学算法 ---- 目录 一、贪心算法 （1）介绍 （2）注意事项 （3）性质 1）贪心选择 2）最优子结构 二、最优装载问题 （1）古董重量排序 （2）贪心策略选择 模板代码 （...1）分析 （2）伪代码 代码优化 （1）分析 （2）伪代码 三、 程序实现 ---- 一、贪心算法 （1）介绍 贪心算法总是做出当前最好的选择，期望通过局部最优解选择，从而得到全局最优的解决方案。...2）有可能得不到最优解，而是得到最优解的近似值。 3）选择什么样的贪心策略直接决定了算法的好坏。...（3）性质 人们通过实践发现，利用贪心算法求解的问题往往具有两个重要的性质：贪心选择和最优子结构。只要满足这两个性质，就可以使用贪心算法。...贪心算法通过一系列的局部最优解（子问题的最优解）得到全局最优解（原问题的最优解），如果原问题的最优解和子问题的最优解没有关系，则求解子问题没有任何意义，无法采用贪心算法。
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