N维空间中的爬山:寻找邻居 - 腾讯云开发者社区

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【算法】禁忌搜索算法(Tabu Search，TS)超详细通俗解析附C++代码实例

1.1 先从爬山算法说起爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。...1.2 再到局部搜索算法局部搜索算法是从爬山法改进而来的。局部搜索算法的基本思想：在搜索过程中，始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索。同样，局部搜索得到的解不一定是最优解。...他们制定了下一步去哪里寻找的策略。这就是禁忌搜索。 02 思想和过程 2.1 基本思想标记已经解得的局部最优解或求解过程，并在进一步的迭代中避开这些局部最优解或求解过程。...（当兔子们再寻找的时候，一般地会有意识地避开泰山，因为他们知道，这里已经找过，并且有一只兔子在那里看着了。这就是禁忌搜索中“禁忌表（tabu list）”的含义。）...禁忌长度t 的选取可以有多种方法，例如t=常数，或t=√n，其中n为邻域中邻居的个数；这种规则容易在算法中实现。

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n维空间的多面体的有向测度和重心

缘起在《三维凸包》中我们学习了如何求三维空间中的点集凸包，本文来论述二维、三维甚至高位几何体的测度和重心的计算. 所谓测度，对于二维，指的是面积，对于三维，指的是体积....关于三维多面体的重心，我们将在下面一般的 n 维空间多面体的体积和重心中做出一般性的论述. n 维空间多面体的体积和重心显然，我们需要考虑 n 维空间的多面体对应的三角剖分....这里就不得不提及数学中单纯形的概念. 单纯形是二维三角形和三维四面体的一种泛化，一个 n 维单纯形是指包含 n + 1 个顶点的凸多面体....此时，多面体的面是 n - 1 维空间（更一般的，是 n - 1 维流形），而每个 n - 1 维面又由若干 n - 2 维面构成，如此不断分解，直至二维面由若干顶点构成....至此，n维空间的多面体的有向测度+重心问题已经得到了圆满的解决.

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干货 | 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂

对于某些计算起来非常复杂的优化问题，比如各种NP-难问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，是一种近似算法，以时间换精度的思想。...尽管各个算法在优化过程中的细节存在差异，但在优化流程上呈现出很大的共性。它的基本原理是在邻近解中迭代，使目标函数逐步优化，直至不能再优化为止。...例如：对于一个bool型问题，其当前解为：s = 1001，当将邻域动作定义为翻转其中一个bit时，得到的邻居解的集合N(s)={0001,1101,1011,1000}，其中N(s) ∈ S。...同理，当将邻域动作定义为互换相邻bit时，得到的邻居解的集合N(s)={0101,1001,1010}。...伪代码中N_k和N_l代表的邻域集合，分别是给Shaking和VND使用的，这两点希望大家要格外注意，区分开来哈。这两个邻域集合可以是一样的，也可以不一样。

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寻找员工中的“懒蚂蚁”

日本北海道大学进化生物研究小组对三个分别由30只蚂蚁组成的黑蚁群的活动进行了观察。结果发现。大部分蚂蚁都很勤快地寻找、搬运食物，少数蚂蚁却整日无所事事、东张西望，人们把这少数蚂蚁叫做“懒蚂蚁”。...从“懒蚂蚁”现象中可看出，蚁群的成功基于多方面的：合理的分工合作、各尽其长、各显其能，但“懒蚂蚁”更显重要。而对于面对激烈市场竞争的企业来说，拥有“懒蚂蚁”式的员工也至关重要。...在企业中，哪些员工是属于“懒蚂蚁”式员工？...在四类人才中，只有核心人才是形成企业核心能力的关键要素。 Snell认为核心人才是具有学习与创新、适应市场的战略能力的人力资本，这与“懒蚂蚁”的特点相符合。所以，“懒蚂蚁”式员工相当于企业的核心人才。...这些“懒蚂蚁”式员工能够思考、观察市场环境和内部经营状况，跳出狭窄的视野，看到企业未来的发展方向并作出一个长远的战略规划。比如，企业中的管理者即起着懒蚂蚁的功用，他们身上明显具备着懒蚂蚁的精神。

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寻找数组中第二小的元素

排序算法中效率最高的时间复杂度为O(nlnogn) public static void main(String[] args) { int arr[]={-4,-4,56,34,76,34,23,4,75,87,50,3,5,6...时间复杂度为O(n) public static void main(String[] args) { int arr[]={-87,-97,23,90,12,-87,-87};...接下来遍历原数组，把每一个元素放到第二个数组对应的下标处，5就放在下标为5的地方（实际过程中要减1，因为是数组从0开始）。放的过程中增加元素值用来统计这个元素出现的次数。这一过程算法复杂度是O(N)。...第二部的算法复杂度是O(M)，M是前数组的最大值。总的算法复杂度O(N)+O(M); 方法五：第五种方法是用二叉堆来做。对大小为N的数组构建二叉堆的算法复杂度是O(N)。...然后每次下滤的算法复杂度是O(logN)，一共下滤K次，算法复杂度是O(N+K*logN)。

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Android N 中的ART

我们知道在Android N 中对其 ART做了比较大的变化。...N 上做此变化的其目的是为了在安装时间、内存占用、电池消耗和性能之间获得最好的折衷。 ART是在Android KitKat引入并在Lollipop中设为默认的运行方式。...在Lollipop和Marshmallow（译者注：Android 6.0）中，大的应用需要数分钟才能安装完。为了改变这种状态，Android N实现了一个混合模式的运行环境。...对同一个应用可以编译数次，或者找到变“热”的代码路径或者对已经编译的代码进行新的优化，这取决于分析器在随后的执行中的分析数据。...ab-ota(系统升级)与bg-dexopt(后台编译)使用的是[speed-profile]，即只根据“热代码”的profile配置来编译。这也是N中混合编译的核心模式。

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一日一技：小内存使用最小堆从大量数据中寻找最小的N个数

如今，我们的硬盘空间远远大于内存。所以很容易出现硬盘中放得下的数据，在内存中放不下的情况。现在我们有一个100GB的文本文件，它的内容如下： 19930021-913287607653.........这些数字是没有顺序的。现在我需要从这个100GB的文件里面，找到最大的100个数字。电脑内存为1GB。由于内存非常小，因此不可能把全部数据读入内存，先排序再取最大的100个数。...维护一个长度为100的列表，如果列表不满100，就把新来的数字加入进去；如果列表已经满了100，那么如果这个新来的数字小于列表里面的最小值，就直接丢弃；如果大于列表里面的最小值，那么就把原来的最小值丢弃...Python的 heapq实现的是一个最小堆，最小堆有如下性质：根节点始终是最小的最小堆是完全二叉树每个节点的两个子节点都不会比它小所以，我们只需要维护一个有100个节点的最小堆即可。...由于最小堆的根节点一定是最小值，所以只需要比较新来的数字与根节点的大小即可，当新来的数字比根节点大时，就移除根节点，把它加入堆里面，然后heapq会自动跳转堆的结果，使这个堆仍然是最小堆。

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寻找矩阵中的路径

前言给定一个矩阵和一个字符串，如何从矩阵中寻找出这个字符串在矩阵中的路径？本文就跟大家分享下如何使用回溯法来解决这个问题，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。...2,2 位置的元素是e，与目标值匹配，所有字符寻找完毕，该路径存在与矩阵中保存每一步已找到元素在矩阵中的索引 [2,2]位置 [1,2]位置 [1,1]位置 [0,1]位置最终路径为：[0][1]...、[1][1]、[1][2]、[2][2] 思路分析通过上述举例，我们可以总结出下述思路：寻找一个切入点，从第一个字符开始寻找其在矩阵中的位置进入矩阵后，每一步都会有4个移动方向：下、上、右、左...实现代码我们分析出思路后，接下来我们来看下实现代码，代码分为2部分：主函数，用于参数规则判断、寻找切入点、返回找到的路径寻找路径函数，用于在矩阵中寻找每一个字符主函数主函数接受2个参数：路径矩阵...、列是否超越矩阵的界限矩阵中要寻找的行、列位置的元素与要寻找的字符不相等则直接返回false 判断所有字符是否都查找完成完成的话则存储行、列索引，返回true 未完成则保存当前行、列处的值、修改该位置的值为

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寻找蛋白结构中的紊乱残基

紊乱残基，分析蛋白结构的时候，经常遇见的一个点，以前的，我觉得蛋白结构就是结构，唯一的稳定的，直到我亲眼遇到了几个坑。...好吧开始用的biopython，编程语言还是python 直接代码：我懒得排版，你们就简单看拿个蛋白：1h10 ?...大致看来没什么区别，在cartoon显示中，假如出现什么值得注意的地方，那事情就有点难办了 #建造一个mmcif解析器 from Bio.PDB.MMCIFParser import MMCIFParser...H_MSE resseq=63 icode= > 1 1 #查看一些细节，pymol也可以，更加直观 #基本到残基这个级别剩下的足够自己操作以及解决了

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寻找大小为n的数组中出现次数超过n2的那个数

问题描述: 在一个大小为n的数组中，其中有一个数出现的次数超过n/2，求出这个数。...空间复杂度需要看输入的数据规模，空间复杂度O(N)。...所以这些都不是最优解，我们先分析一下这个题目，设该数出现的次数为x，则x满足，n/2+1n;所以我们可以想到如果该数和其余的数全部相抵消的话，至少还剩1个，我们从前往后遍历，设key为第一个数...，则说明key已经用完了，所以需要重新初始化key为另一个数，再重复以上步骤，因为一定有一个数大于n/2，所以遍历到最后剩下的那个数，就是要求的数。...#include #include using namespace std; /*在大小为n的数组中寻找次数超过n/2的数*/ int find_data(vector

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【算法】变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)超详细一看就懂的解析

对于某些计算起来非常复杂的最优化问题，比如各种NP完全问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，是一种近似算法（Approximate algorithms...尽管各个算法在优化过程中的细节存在差异，但在优化流程上呈现出很大的共性。它的基本原理是在临近解中迭代，使目标函数逐步优化，直至不能再优化为止。...例如：对于一个bool型问题，其当前解为：s = 1001，当将邻域动作定义为翻转其中一个bit时，得到的邻居解的集合N(s)={0001,1101,1011,1000}，其中N(s) ∈ S。...同理，当将邻域动作定义为互换相邻bit时，得到的邻居解的集合N(s)={0101,1001,1010}。...之前我们把局部搜索比喻作爬山的过程，那么每变换一次邻域，也可以理解为切换了搜索的地形（landscape）。

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可视化算法VxOrd论文研读

物体的位置是通过在二维空间中的连通图的能量最小化来确定的。对每个数据元素的X、Y坐标的赋值是一个我们称之为序化的过程。本文的主要主题是我们的序化过程的稳定性。...模拟退火算法的原理概述爬山法是一种贪婪的方法，其目标是要找到函数的最大值，若初始化时，初始点的位置在C处，则会寻找到附近的局部最大值A点处，由于A点出是一个局部最大值点，故对于爬山法来讲，该算法无法跳出局部最大值点...其目标是要找到函数的最大值，若初始化时，初始点的位置在C处，则会寻找到附近的局部最大值A点处，由于A点出是一个局部最大值点，故对于爬山法来讲，该算法无法跳出局部最大值点。...这个数字被用来增加表中的值,所以最后,我们有一个柱状图展示了在这两个序列中的没有共同邻居的基因数量,有多少有一个共同邻居的基因数量,等等,一直到在两个序列中都有相同的60个邻居的基因数量。...例如，如果这两个序列是完全随机的，那么第二个序列中的一个基因的邻居就会从所有其他基因中随机抽取。

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干货 |【算法】禁忌搜索算法(Tabu Search，TS)超详细通俗解析附C++代码实例

1.1 先从爬山算法说起爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。...1.2 再到局部搜索算法局部搜索算法是从爬山法改进而来的。局部搜索算法的基本思想：在搜索过程中，始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索。同样，局部搜索得到的解不一定是最优解。...他们制定了下一步去哪里寻找的策略。这就是禁忌搜索。 Part2 思想和过程 2.1 基本思想标记已经解得的局部最优解或求解过程，并在进一步的迭代中避开这些局部最优解或求解过程。...（当兔子们再寻找的时候，一般地会有意识地避开泰山，因为他们知道，这里已经找过，并且有一只兔子在那里看着了。这就是禁忌搜索中“禁忌表（tabu list）”的含义。）...禁忌长度t 的选取可以有多种方法，例如t=常数，或t=[√n]，其中n为邻域中邻居的个数；这种规则容易在算法中实现。

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流形学习概述

n维空间中的m维流形就是具有m维几何形状的一个子集，在这里，m小于n。在一般的流形学习算法中，我们并没有过多的用到微分几何，拓扑等复杂的数学理论，因此在本文中我们不对流形的数学理论做过多的阐述。...假设有一个N维空间中的流形M，即M为N维欧氏空间的一个真子集： ? 流形学习降维算法要实现的是如下映射： ? 其中nN。即将N维空间中流形M上的点映射为n维空间中的点。...是一个人工设定的阈值。第二种方法是使用近邻规则，如果节点i在节点j最近的n个邻居节点的集合中，或者节点j在节点i最近的n个邻居节点的集合中，则认为二者距离很近。...这里的目标是寻找一个变换矩阵A，将这些样本点映射到更低维的 ? 空间，得到向量y1,...,ym，使得yi能够代表xi，其中ln： ? 假设 ? ，其中M是 ? 空间中的一个流形。...如果两个数据点之间的距离小于指定阈值或者其中一个节点在另外一个节点的邻居集合中，则两个节点是联通的。假设有N个样本，则邻居图有N个节点。

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【算法】迭代局部搜索(Iterated local search)探幽

局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。因为对于很多复杂的问题，求解最优解的时间可能是极其长的。因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，局部搜索就是其中一种。...产生初始解的邻居解，然后根据某种策略选择邻居解。一直重复以上过程，直到达到终止条件。不同局部搜索算法的区别就在于：邻域动作的定义以及选择邻居解的策略。这也是决定算法好坏的关键之处。...比如：对于一个bool型问题，其当前解为：s = 1001，当将邻域动作定义为翻转其中一个bit时，得到的邻居解的集合N(s)={0001,1101,1011,1000}，其中N(s) ∈ S。...同理，当将邻域动作定义为互换相邻bit时，得到的邻居解的集合N(s)={0101,1001,1010}. 02 简单局部搜索在开始我们的迭代局部搜索之前，还是先来给大家科普几个简单局部搜索算法。...它在局部搜索得到的局部最优解上，加入了扰动，然后再重新进行局部搜索。 3.2 过程描述注：下文的局部搜索(或者LocalSearch)指定都是简单局部搜索。指上文介绍的三种中的任意一种。

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寻找合适的研发效能度量指标（中）

上篇中，咱们尝试回答了最近几年 “软件研发效能” 为什么会成为业界的热词 “Buzzword” ，有哪些合适的软件研发效能度量指标这两个问题。...此定律在现实中的故事: 在法国殖民时期的越南，鼠患成灾，所以当地政府想出办法: 鼓励民众一起动手灭鼠并奖励灭鼠的民众，民众只需要上交死老鼠的尾巴就可以获得奖励。...review 过程中可以优化的点，加速 pull request 的过程。...开始计时了，从而了解开发过程中是否有和BA、QA沟通中的阻塞，有可优化的点。...希望能在您使用研发效能的指标与度量过程中带来帮助，通过设定的指标和对应的度量，找到软件研发过程中的阻塞，从而制定对应的行动，有效的落地到管理实践和技术实践。 ----

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寻找数组中的重复数字

它的规则如下：给定一个长度为n的数组，数组中每个元素的取值范围为：0~n-1 数组中某些数字是重复的，但是不知道哪些数字重复了，也不知道重复了几次求数组中任意一个重复的数字实现思路这个问题的实现思路有三种...返回找到的重复数字时间复杂度分析：调用快速排序其时间复杂度为O(nlog(n))，数组排序完成后只需遍历数组找到相邻的就退出，因此总的时间复杂度为O(nlog(n)) 空间复杂度分析：空间复杂度分析...返回找到的重复数字时间复杂度分析：遍历数组，判断哈希表中是否包含当前遍历到的元素时，都可以用O(1)的时间复杂度完成，所有元素遍历完就需要n个O(1)，因此总的时间复杂度为O(n) 空间复杂度分析：...由于需要一个额外的哈希表来存储数据，情况最坏时数组的所有元素都会放进哈希表中，因此总的空间复杂度为：O(n) 使用哈希表辅助实现时，我们将时间复杂度降低了，但是代价是用了O(n)的空间存储哈希表，我们用空间换取了时间...动态排序法实现根据题意可知，数组中元素的取值范围在0~n-1，那么就可以得到如下结论：如果数组中没有重复元素，那么第i号元素的值一定是当前下标(i) 如果数组中有重复元素，那么有些位置可能存在多个数字

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python中时间的加n和减n运算

好多朋友都遇到过python推算时间的问题，有些把时间转换成整数做推算，这样遇到特殊的时间和日期就会出现错误，在python中时间的推算很简单，主要就是用到datetime.timedelta方法...，进行时间的加n减n运算： >>>import datetime >>> d1 = datetime.datetime.now() >>> d1.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"

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寻找网络中的hub节点

，让我加深了这方面的理解，所以还是决定写一下所以这并不是一篇Cytoscape教程，而是一片探索性的文章，我也没有把推文标题写成寻找PPI中的hub基因，有需要的同学可以参考上面给出的其他内容我这里一开始是用的是...该算法寻找具有最大子图的节点，这些节点在网络中具有重要的连接。...Radiality: 这段是AI给的，我看原文公式看看不懂在网络分析中，径向度是一种用于衡量节点在网络中的中心性的指标。它关注的是节点与其可达邻居之间的距离关系。...，寻找在信息流中具有关键作用的基因。...因此，Bottleneck方法寻找的是在网络中起到关键枢纽作用的基因。 Stress: 压力中心性衡量节点对网络内信息流的影响。它考虑通过特定节点的最短路径的数量。

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寻找闹市中的艺术净土

这次带大家寻找在中国香港闹市中的书店，它们总是能令人心境变得平静，带着好奇心与求知欲沉浸在知识海洋中。...我喜欢去寻找一些有意思的书店，可以接触到不一样的事物，也许是它们的氛围感染了我，或是有一些特色书籍值得我去搜寻。大家比较熟知的书店品牌可能有这些：这些书店都有各自的定位和对特定事物的态度。...现今的我们总是容易陷入信息混乱的社会生活中，麻木、焦虑、注意力不集中导致我们的思维就这样在现实与虚拟中游离。...这里寻找到的艺术类书籍比较怀旧，80、90年代的书很多，文学、平面设计工具类居多，需要耐心慢慢搜寻呢。...一家书店可以经营下去，就需要有自己的个性，比如书种，氛围，甚至多元化阅读体验，书文化其实很感染人, 我们也需要更多的知识来丰富自己。寻找艺术净土不曾停下脚步，花点时间感受。

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