先来先服务算法指的是按照作业/进程到达的先后顺序进行服务的，主要从“公平”的角度考虑。用于作业调度时，考虑的是哪个作业先到达后备队列；用于进程调度时，考虑的是哪个进程先到达就绪队列，是非抢占式算法，不会导致饥饿（某进程/作业长时间得不到服务）
统计学习方法 (李航) 维特比算法例题 的代码实现, (HMM 预测) import numpy as np num_hidden_states = 3 num_observations = 2 # 红, 黑 obs_map = {'红': 0, '白': 1} # matrix[t-1, t] ===> t-1 --> t transition_matrix = np.array([[.5, .2, .3], [.3, .5, .2],
平均寻道长度是磁盘调度算法的性能指标之一，用于评估磁头在访问磁盘上的数据时的平均移动距离。
它的基本思想是假设某问题的解决步骤可能有N步，且每一步的解决方法又可能有M种，那么就按照某种顺序依次试探每一步中的各种方法，一旦某一步的所有方法都失效，那么就返回上一步继续试探上一步骤的其他M−1种方法。简而言之就是从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
作业调度算法 1、FCFS算法（先来先服务算法）：算法每次从后备作业队列中选择最先进入该队列的一个或几个作业，将它们调入内存，分配必要的资源，创建进程并放入就绪队列。FCFS调度算法的特点是算法简单，但效率低；对长作业比较有利，但对短作业不利（相对SJF和高响应比）；有利于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型作业。 2、SJF算法（短作业优先算法）：从后备队列中选择一个或若干个估计运行时间最短的作业，将它们调入内存运行。SJF调度算法的平均等待时间、平均周转时间最少；但对长作业非常不利。 3、HRN算法（
用于作业调度时，考虑的是哪个作业先到达后备队列；用于进程调度时，考虑的是哪个进程先到达就绪队列
① 判断置换算法好坏的标准： 具有较低的页面置换频率。 ② 内存抖动： 页面的频繁更换，导致整个系统效率急剧下降，这个现象称为内存抖动。 一、最佳置换算法 1.作用 其所选择的被淘汰页，
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
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，就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法，简单问题可用二分法完成。
matlab中switch语句看了好几本教材上的例子都未看懂核心，不知谁能提供if-else-end语句所对应的是多重判断选择，而有时也会遇到多分支判断选择的问题。 MATLAB语言为解决多分支判断选择提供了switch-case语句。 switch-case语句的一般表达形式为： switch〈选择判断量〉 Case 选择判断值1 选择判断语句1 case 选择判
CPU 在计算机系统中是非常重要的，但是早期的时候非常简单，是因为它像其他资源一样被一个作业所独占，不存在什么处理及分配或者调度的问题，但是随着各种多道程序的设计以及不同类型的操作系统的出现，不同的CPU的管理方法将会为用户提供不同性能的操作系统
基础数据结构 例题 例题1 UVa11995 AC I Can Guess the Data Structure! ADT 题解 例题2 UVa11991 AC Easy Problem from Rujia Liu 排序或者善用STL 题解 例题3 LA3135 AC Argus 优先队列；模拟 题解 例题4 UVa11997 AC K Smallest Sums 优先队列；有序表合并 题解 例题5 LA3644 AC X-Plosives 并查集
建立一个队列，退出队列中的元素，然后把这个队列对应下一组元素放入队列中，没有下一组则结束。
综上即FCFS算法对长作业有利，对短作业不利（例如上面例题种P3作业的带权周转时间达到了很大的8）
贪心算法属于比较简单的算法，它总是会选择当下最优解，而不去考虑单次递归时是否会对未来造成影响，也就是说不考虑得到的解是否是全局最优。在很多实际问题中，寻找全局最优解的代价是非常大的，这时候就可以通过求次优解来解决问题，这种思想其实在软件工程中很常见，例如React中著名的DOM Diff算法中需要对比两棵DOM树，树的完全对比时间复杂度为O(n^3)，而React团队通过只比较同层节点的策略将问题简化为O(n)，也就是说得到的结果从全局角度来说并不一定是绝对最优的，但是它可以在大多数情况下表现并不差。
软考中级(软件设计师)——数据结构与算法(上午10分题)(下午15分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——数据结构与算法(上午10分题)(下午15分) 数组与矩阵(★★) 稀疏矩阵 线性表(★★★★★) 链表的基本操作 队列与栈 广义表(★★) 二叉树遍历 反向构造二叉树 哈夫曼树 图(★★) 完全图 拓扑排序 时间复杂度与空间复杂度(★★★★★) 深度优先·广度有限 ---- 数组与矩阵(★★) 数组的下标从0开始。 一维数组a[n]：a[i]的存储地址为: a+i*len 二维数组a[m]
设想我们现在以第一视角身处一个巨大的迷宫当中，没有上帝视角，没有通信设施，更没有热血动漫里的奇迹，有的只是四周长得一样的墙壁。于是我们只能自己想办法走出去。如果迷失了内心，随便乱走，那么很可能会被四周完全相同的景色绕晕在其中，这时只能放弃所谓的侥幸，而去采取下面这种看上去很盲目但实际上会很有效的方法。
上篇一文学会动态规划解题技巧 被不少号转载了，其中发现有一位读者提了一个疑惑，在求三角形最短路径和时，能否用贪心算法求解。所以本文打算对贪心算法进行简单地介绍，介绍完之后我们再来看看是否这道三角形最短路径问题能用贪心算法来求解。
贪心算法（又称贪婪算法）是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。
Need[i, j]=Max[i, j]-Allocation[i, j] #尚需要的资源量=最大资源需求量-已分配资源量
严蔚敏那本教材上的说法：一个深度为k，节点个数为 2^k – 1 的二叉树为满二叉树。这个概念非常好理解，
图中由上至下，位价越来越低，速度越来越慢，容量越来越大。 磁盘、磁带属于辅助存储器。
上周我们一起聊了贪心法的原理，并且一起解析了两道例题。可能因为标题起的不好，很多小伙伴当成广告了。错过的小伙伴可以点一下下方的传送门，回顾一下上期的内容。
1.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的解的合并。
最坏适应算法（WF）和最优适应算法（BF）的区别就是分配空间时，最坏适应算法优先将大的主存块分配，而最优适应算法时将最小的且大于所需空间的主存块分配出去，如下图：
新买的笔记本E431装了最新版的Eclipse，搞定了Android开发环境，可是logcat里查看东西居然仅仅显示level，没有错误的具体信息。我本身也不是一个愿意折腾图形界面，更喜欢纯命令行的操作，因此今天在明昊师兄的建议下，果断放弃Eclipse的logcat，投奔adb shell下运行logcat。
是计算机系统的一种系统软件，由它统一管理计算机系统的资源和控制程序的执行。
在上一节中，我们通过例题学习了二叉树的DFS（深度优先搜索），其实就是沿着一个方向一直向下遍历。那我们可不可以按照高度一层一层的访问树中的数据呢？当然可以，就是本节中我们要讲的BFS（宽度优先搜索），同时也被称为广度优先搜索。
1 2 3//坐标缩小后就可以更方便的选择 double pos = (double)i / n * (n + m);//原来雕像的位置 ans += fabs(pos - floor(pos + 0.5))/(n + m);//*n+m后就选四舍五入最近的
深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止（属于盲目搜索）。
其中*p指向的并不是把 “abcdef” 放到了指针p中，而是将首字符的地址放到了指针p中。这是很多人常犯的错误。
我们可能认为先计算num/2，接着计算5*(1 + num++)，但是编译器可能先计算第二项，递增num,然后再计算num/2时结果可能偏大。
然而，仅仅掌握好它们不足以应付大厂的算法面试的。为了达到对时间和空间复杂度的理想要求，本节课探究高级数据结构，它们的实现要比那些常用的数据结构要复杂得多。其中重点介绍：
对于贪心算法，我们要先将问题简化，然后依据贪心算法的理念，例如可以一起进行的事情，让他们一起进行。可以用一个条件完成的，就用一个条件完成。贪心算法就像人的贪心理念一样，先将可以贪的贪干净，然后在考虑特殊的情况，这样可以很好地进行代码的编写。
时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个数学函数，它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间。算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。
本文在写作过程中参考了大量资料，不能一一列举，还请见谅。 贪心算法的定义： 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。 解题的一般步骤是： 1.建立数学模型来描述问题； 2.把求解的问题分成若干个子问题； 3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解； 4.把子问题的局部最
四种调度算法，可以通过一个生活中的例子来理解：假设你是一家餐厅的经理，需要决定哪些订单先做哪些后做。你的目标是确保顾客满意并且高效地使用厨房资源。
在上一篇文章中[2]，我们介绍了单调栈这种特殊的栈结构，单调栈是一种非常适合处理 “下一个更大元素问题” 的数据结构。今天，分享到单调栈的孪生兄弟 —— 单调队列（Monotonic Queue）。类似地，单调队列也是在队列的基础上增加了单调的性质（单调递增或单调递减）。那么单调队列是用来解决什么问题的呢？
自变量趋于有限值时函数的极限 极限的描述： 极限的定义： 推论： 极限的实际含义： 左极限 右极限 单侧极限 极限存在的定理 课后例题 例题4、例题5 例题4： 自变量趋于无穷大时函数的极限 描述性定
上一篇 已经讲到了 DFS 一些基础的点，由于 DFS 太重要了，不得不再往前深挖一步！
第1章 绪论 1．1 目的 1．2 历史 1．3 应用 1．4 生物学的启示 参考文献 第2章 神经元模型和网络结构 2．1 目的 2．1 理论和实例 2．2．1 符号 2．2．2 神经元模型 2．2．3 网络结构 2．3 小结 2．4 例题 2．5 结束语 习题 第3章 一个说明性实例 3．1 目的 3．2 理论和实例 3．2．1 问题描述 .3．2．2 感知机 3．2．3 hamming网络 3．2．4 hopfield网络 3．3 结束语 习题 第4章 感知机学习规则 4．1 目的 4. 2 理论和
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127206.html原文链接：https://javaforall.cn
一、 A LeetCode Grinding Guide (C++ Version) 作者：谷歌的高畅 背景：作者在美国卡内基梅隆大学攻读硕士学位时，为准备实习秋招，整理 Leetcode 上的题目
《算法零基础100讲》(第19讲) 进制转换(一) - 入门_英雄哪里出来-CSDN博客https://blog.csdn.net/WhereIsHeroFrom/article/details/120875977
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型，并
A*算法是一种很常用的路径查找和图形遍历算法。它有较好的性能和准确度。今天小编就为大家演示一遍A*算法的运算过程并用A*求解SCIO2005骑士精神的例题。
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们要思考需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 机器学习 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们要思考需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 机器学习 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风
很多学习完《操作系统原理》这门课程的小伙伴都应该对“FCFS（先到先服务）”、“SJF（短作业优先）”等调度算法原理比较熟悉。但是在实际做题的时候，往往一不小心就把概念搞错，不容易区分“作业调度”和“进程调度”的区别。下面我主要针对这两个概念进行解析并给出经典习题解答。 PS：本博客并不详解每种调度算法的原理，因此有这方面需求的小伙伴可以直接pass了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
