标题来源：编程之美2.18 有一个无序的，元素个数为2n的正整数的数组，要求： 怎样能把这个数组切割为元素个数为n的两个数组，使得两个子数组的和尽量接近。
Github地址: https://github.com/jeanboydev/Android-BitherCompress
把注释和代码的步骤整理了一下, 变成了人话: 把切割面从World转换到Local空间 对于每个Section(SubMesh), 计算包围盒与切割面的关系 如果在背面, 移动到另一半(新产生Mesh...)里去 如果在正面, 保留不动 如果相交, 创建两个空的Section1和Section2 对于每个顶点, 计算到切割面的距离 如果顶点在正面, 添加Index到Set1里 如果顶点在背面,...添加Index到Set2里 对于每个三角形(三个index) 如果三个顶点都在Set1里, 把三角形加到Section1 如果三个顶点都在Set2里, 把三角形加到Section2 如果三角形与切割面相交..., 变成2D空间的边 根据2D边的集合生成封闭的多边形 对多边形进行三角形化, 并生成UV 把生成的截面三角形分别生成两个新的Section, 并关联切割面的材质 针对碰撞体也做一遍类似的切割操作, 生成新的凸包碰撞体...但是了解了原理后, 可以自己实现StaticMesh和SkeletalMesh的切割, 比如做全场景任意切割效果, 断肢效果等 向Metal Gear Rising致敬(虽然人家用的Havok-_-
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。
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。...从中选择最优的N个染色体继续繁殖，达到设置的繁殖代数后，获取适应度最高的个体。 需要注意的是 繁殖次数内不一定找到最优的解，繁殖的次数越多找到最优解的可能越高。
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。
给定一个无向加权图 G(V,E) ，找到一个方案将所有的节点 \{V\} 划分为两组 \{V_1\} 和 \{V_2\} ，使得这两组点之间所连接的边的权重之和最大（如果是最小切割问题就是权重和最小）。...因为在该问题中找不到能够切割4条边及以上的节点集合划分方法，因此我们认为 \{e_{1,2},e_{2,3},e_{2,4}\} 的切割方案是问题的一个解（有时候最优解不一定是唯一解）。...量子退火算法是基于绝热演化的原理而构造的一套基于退火机的组合优化问题求解方案，可以将初始态设置为一个本征能量较高的状态，最终通过缓慢降温使得系统演化到另一个目标哈密顿量的基态。...在数学上来说，只要演化的时间足够长，该算法可以保障一定能够给出目标哈密顿量的最优解。...同理，第11和第12个位置是对称的结构，都是理论最优解。因此，我们到这里就完整的利用量子绝热算法/量子退火算法解决了一个最大切割问题，并得到了两组不同的最优解。
寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 01 class 两种思路： 1 保存目前找到的最大k个数，每访问一个数，就与这k个数中的最小值比较，决定是否更...
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
动态规划算法 ——钢条切割问题 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、问题 长度为n米的钢条，需要切割成x断来贩卖。...二、分析 对于任意长度为i米的钢条，要获得最大价值，要么不需要切割整个i来售卖，要么从左开始切割i’米（这一段不再切割），使得i’米的价格加上剩余i-i’米切割后的价格的总和最大。...易知，长度为n的钢条，有2^n种切割方案，故需要计算2^n次长度的售价。 为了加快速度，可以把中间结果缓存。...lengthPrices[$i] = $salePrice; } return array($lengthPrices, $cutLength); } 上面的解法中，除了计算出每个长度的最佳售价，还计算出每个长度的最左端的切割方案...实际中，如果需要长度为n的切割方案，则根据数组可以查出第一段的切割长度，假设为i，则此时再查表，找到长度为i的钢条的第一段切割方案。以此类推，推算出最终的切割方案。
public static BestCut cutTheRod(int rodLength){ BestCut bestCutFirstPart = new BestCut();//切割的前段最好值...BestCut bestCutSecondPart = new BestCut();//切割后段最好值 System.out.println("orgrodlength"+
所以这种方案不可考。 我们想了几套不同的实线方案： 1，自己写时间服务器，缺点周期长，不好维护不同的一致性hash 2，用zookeeper来维护一致性，做好时间服务器，在指定时间后执行指定的脚本。...3，用redis 配合python或者lua来实现 4，有没有分布式的延迟队列系统 最后的讨论结果如下： 1，自己写服务器方案这个项目周期太短，方案1和方案2淘汰【淘汰】 2，用redis配合python
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。...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...对于带等式约束的极值问题，经典的解决方案是拉格朗日乘数法。 对于如下问题： 构造拉格朗日乘子函数： 在最优点处对x和乘子变量λi的导数都必须为0： 解这个方程即可得到最优解。...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。
包括：迁移方案的选择、如何跳出迁移遇到的坑、怎样修改MySQL参数获取最大性能，加入分库分表的需求如何实现？文章的最后，作者做了很多可行性的总结，码字不易，如果对您有帮助，感谢转发。...迁移方案的选择： ---- 抛开业务逻辑的因素，根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求，有不同的可选路径决定迁移方 法和工具： 迁移方法 优点 缺点 SQL LOAD 操作简单、速度快、选择数据范围灵活...分库分表方案 ---- 现在加难度加入分库分表需求。...虽然这种方式很灵活，自行控制，但也有缺点，所有业务逻辑，分库分表方案，验证都需要手动编写 下次可以在不同的平台下使用。
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。...这是有意选取的一个多峰值函数，观察SA算法是否陷入局部极小；爬山算法是怎么陷入局部极小的，SA又是怎么跳出局部极小的。...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')....5 爬山算法搜索模拟 这主要得益于SA以一定概率接收不好的解，如果标注这部分，可以认为为爬山算法。再看下，爬山算法的搜索过程，陷入局部最小，搜索提前终止，所能找到的最小值为-0.5. ?
它的最好的解决方案应该是怎样的呢？今天我们认真的讨论一下这个小问题。...所以，下面我们就来聊聊这个问题的解决方案。...所以，我们的解决方案的切入口就是整个APP的manifest文件，更确切的说应该是主题配置文件。...方案一 ：开历史倒车 这个方案就是禁止加载Preview Window，具体做法如下： style.xml <style name="APPTheme" parent="@android:style/Theme.Holo.NoActionBar...先谈谈这种<em>方案</em>的优劣，首先这种<em>方案</em>已经解决了原生preview window的单调难看的问题，在原来的基础上进一步提升了用户体验。
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