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算法分析】回溯法详解+范例+习题解答

算法分析】回溯法详解+范例+习题解答 1.回溯法 1.1回溯法的设计思想 1.2回溯法的基本思想 1.3回溯法的空间复杂度 2.范例 2.1 0-1背包问题 2.2 装载问题 2.2.1 基本思想 2.2.2...3.习题 3.1 子集树【时间复杂度O(2^n^)空间复杂度O(n)】 3.2排列树【时间复杂度O(n!)...空间复杂度O(n)】 3.3子集以及排序 4.书后习题 1.回溯法 1.1回溯法的设计思想 以深度优先方式搜索问题解的算法【回溯法是优化的暴力遍历,即一棵树在特定条件作为剪枝函数,树可以提前截掉,省去一些子节点...在任何时刻,算法只保存从根结点到当前扩展结点的路径。如果解空间树中从根结点到叶结点的最长路径的长度为h(n),则回溯法所需的计算空间通常为O(h(n))。...按照国际象棋的规则,皇后可以攻击之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子。n后问题等价于在n×n格的棋盘上放置n个皇后,任何2个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线上。

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    算法分析】动态规划详解+范例+习题解答

    算法分析】动态规划详解+范例+习题解答 1.动态规划Dynamic Programming 1.1子问题的重叠性质 1.2 动态规划【自底向上】和分治法【自顶向下】的适用情况 1.3动态规划的基本思想...3.1 矩阵相乘 4.书后习题 1.动态规划Dynamic Programming 1.1子问题的重叠性质 递归算法求解问题时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。...2.范例 2.1 矩阵连乘问题 给定n个矩阵{ A_1 , A_2 ,…, A_n },其中 A_i A_i+1 是可乘的,i=1,2 ,…,n-1。...: 算法matrixChain的主要计算量取决于算法中对r,i和k的3重循环。...2.4 备忘录方法 备忘录方法的控制结构直接递归方法的控制结构相同,区别在于备忘录方法为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看,避免了相同子问题的重复求解。

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    算法分析】分治法详解+范例+习题解答

    2.3.3 复杂度分析【最坏logn】 2.3 Strassen矩阵乘法 2.3.1基本思想 2.3.2 复杂度分析【n^log7^ =n ^2.81^】 2.4 大整数乘法 2.4.1基本思想 3.习题...复杂度 4.书后习题 2-4 大整数乘法的O(nm ^log(3/2)^) 2-5 2-27 以中位数为基准的选择问题 2-31 1.分治法(Divide-and-Conquer) 1.1分治法的设计思想...,可以进行两个n位大整数的乘法运算 2.4.1基本思想 为了降低时间复杂度,必须减少乘法的次数 XY = ac 2n + (ad+bc) 2n/2 + bd 3.习题 3.1 指定序号元素查找 1,查找数组...设计算法,找出数组a[n]中序为k的数。 设计算法,输出数组a[n]中所有序为奇数的数。...p, k ); else return Search(a, p+1, high, k-p ); 3.6.1复杂度 平均时间复杂度情况下,是Θ(n) 最坏时间复杂度O(n2) 4.书后习题

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    算法分析】贪心法详解+范例+习题解答

    【贪心法】动态规划详解+范例+习题解答 1.贪心法 1.1贪心法重要特征 1.2 贪心算法 1.3贪心算法的基本要素 1.4贪心算法和动态规划算法的差异 2.范例 2.1 找回钞票问题 2.1.1 基本思想....习题 4.书后习题 1.贪心法 1.1贪心法重要特征 用局部最优代替整体最优 往往简单,且高效 并非总能得到最优解 贪心法:用局部最优代替整体最优 不同贪心准则得到的解很可能不同 贪心算法并不总能求得问题的整体最优解...若区间[si, fi)区间[sj, fj)不相交,则称活动i活动j是相容的。...背包问题: 0-1背包问题类似,所不同的是在选择物品i装入背包时,可以选择物品i的一部分,而不一定要全部装入背包,1≤i≤n。...3.习题 4.书后习题 4-1,4-3, 4-5

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    算法分析】分支限界法详解+范例+习题解答

    算法分析】分支限界法详解+范例+习题解答 1.分支限界法 1.1分支限界法回溯法的不同 1.2 分支限界法基本思想 1.3 常见的两种分支限界法 2.范例 2.1 单源最短路径问题 2.2.1 基本思想...3.习题 4.书后习题 1.分支限界法 1.1分支限界法回溯法的不同 求解目标 回溯法 的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有解, 分支限界法 的求解目标则是找出满足约束条件的一个解,或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解...算法从图G的源顶点s和空优先队列开始。结点s被扩展后,它的儿子结点被依次插入堆中。此后,算法从堆中取出具有最小当前路长的结点作为当前扩展结点,并依次检查当前扩展结点相邻的所有顶点。...2.2.2 剪枝策略 在算法扩展结点的过程中,一旦发现一个结点的下界不小于当前找到的最短路长,则算法剪去以该结点为根的子树。 在算法中,利用结点间的控制关系进行剪枝。...此时可终止算法。 3.习题 4.书后习题

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    【经典书】实用数学优化:基本优化理论基于梯度的算法

    本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。介绍了优化的基本原理,重点介绍了基于梯度的数值优化策略和算法,可用于求解光滑和有噪声的不连续优化问题。...一个特殊的Python模块以电子方式提供(通过springerlink),它使文本中的新算法易于访问并直接适用。数值例子和练习包括鼓励高级到研究生水平的学生计划,执行,并反映数值调查。...(i)作者认为,引入数学优化的主题最好通过经典的基于梯度的方法来完成,(ii)目前流行的使用非梯度方法的趋势相反,如遗传算法(GA),模拟退火,粒子群优化和其他进化方法,作者认为,在许多情况下,这些搜索方法在计算上过于昂贵...根据作者的经验,通过明智地使用基于梯度的方法,可以解决带有数值噪声和多重最小值的问题,而且只需要花费遗传算法等搜索技术的一小部分计算成本。...材料的呈现不太严格,但希望是正确的,应该提供必要的信息,让科学家和工程师选择适当的优化算法,并成功地将它们应用到各自感兴趣的领域。

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    postgresql SQL 优化 -- 理论原理

    这里写的是一个系列,关于POSTGRESQL SQL 优化的问题,这篇是这个系列的第二篇,第一篇可以在文字的末尾的连接中找到,之前有同学提出,希望有一个历史文字的连接。...1 一个SQL 是如何转换成数据库系统可以识别的语句 2 对于转换的语句,数据库系统是怎么对如何解释SQL语句进行工作的 3 最终根据什么方式来对给定的语句执行的计划,进行语句的执行和返回结果 任何的程序语言有类似的过程...但这里面程序语言的不同之处在于程序语言在经过编译器编译后的程序Coding 是可以被执行的,而SQL 进行编译后的命令依然是命令而非直接可以执行的代码。...此时就体现了一个数据库(单体)数据库是否优秀的关键,如何找到将上面的命令用什么样的方式,怎么个先来后到的,那些条件在什么时间对收集上来的数据起作用,这就是体现数据库中 算法的精妙之处,截止目前ORACLE...以上也说明另一个问题,执行计划有时虽然一样,但最终每次执行的时间是不一样的,有时DBA 进行SQL 的优化,只是在测试环节中测试优化后的结果还是不错的,但将他放到实际的生产环节中,发现并不和自己在测试环节中测试的结果一样

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    分类算法 -- KNN算法理论python实现)

    参考链接: K means聚类Python–简介 分类算法 – KNN算法  KNN(K-Nearest Neighbor)是一个分类算法,属于有监督学习。...理论说明  1.1 算法概论  假设我们已知n个样本的特征和标签(即所属分类),并以此作为样本集A。 ...当输入一个没有标签的样本b时,我们可以通过比较新样本b样本集A中的数据对应的特征,然后提取出最为相似的k个数据。  最后我们选取k个相似的数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 ...1.2 算法步骤  Step 1:计算已知类别的样本集A中的所有样本新样本b之间的距离 Step 2:按照距离的递增次序,对样本集A中的样本进行排序 Step 3:选取当前样本b距离最近的k个样本...根据经验,我们一般会让k小于样本集A中样本数量的平方根  ②距离的度量  在算法中,我们明确说明了要计算已知类别的样本集A中的所有样本新样本b之间的距离。那我们需要选择哪种距离呢?

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    深入解析多目标优化技术:理论、实践优化

    本文旨在为资深的机器学习和深度学习从业者提供一个全面的多目标优化技术指南,包括其基础理论、主要难点、详细说明以及具体的Python代码实现。 二、多目标优化技术的基础 1....每种算法都有其独特之处,适用于不同类型的多目标问题。 3. 多目标优化单目标优化的比较 虽然多目标优化单目标优化在核心目标——寻找最优解——上相似,但它们在处理问题的方式上存在显著差异。...在单目标优化中,通常有一个明确的最优解,而在多目标优化中,则需要在多个目标之间找到一个平衡点。这使得多目标优化更加复杂,因为它需要考虑目标间的权衡和交互效应。 三、多目标优化的难点挑战 1....对于一些特别复杂或者规模特别大的问题,即使是最先进的算法和计算资源也可能难以应对。 3. 真实世界应用中的挑战 在理论研究中,多目标优化问题往往被简化或抽象化,以便于分析和求解。...高级技巧实践建议 多目标优化: 在机器学习中,我们经常需要同时考虑多个目标,如准确度、模型复杂度、运行时间等。 遗传算法可以通过非支配排序(如NSGA-II)来优化多个目标。

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    激光slam理论实践_SLAM算法

    激光SLAM笔记(1)——激光SLAM框架和基本数学理论 1、SLAM分类 1.1、基于传感器的分类 1.2、基于后端的分类 13、基于图的SLAM 2、激光SLAM算法(基于优化算法) 2.1...2、激光SLAM算法(基于优化算法) 2.1、激光SLAM算法的流程   基于图优化方法的激光SLAM和视觉SLAM的流程相同,只是其中用到的算法不同 2.2、激光SLAM常用算法 一、数据预处理...不同系统之间的时间同步 二、帧间匹配算法(激光SLAM核心部分)   帧间匹配算法直接影响激光SLAM的效果,后端优化只是消除该过程所积累的误差,帧间匹配估计的位姿越准确,后期建图效果越好。...在匹配算法上,其先利用CSM分支定界的方法,快速实现初步定位,然后利用基于概率地图得分的优化方法,实现精确的位姿求解。   ...Optimal RBPF:Gmapping的进一步优化 基于图优化的方法: Cartographer:算法Karto-SLAM原理类似,更完整,使用CSM+SBA Viny-SLAM:作者也没有仔细看过这篇论文

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    算法:贪心算法二分查找-理论实战

    对于兑换36元的零钱,也就是找36的子结构最优解,贪心算法会按照20>10>5>1这个方式进行。 我们把金额和面值都改一下,面值为10 6 1 ,兑换金额为13 。 ?...按照贪心算法,会选择第一种,我们知道第二种才是最优的。 但是我们看问题更多的是从整体到细节,局部的最优解组合起来成为整体的最优解,这样的情况是很少的,所以也意味着贪心算法的适用情况是很少的。...因为贪心算法一般没有测试所有可能的解。贪心法容易过早做决定,因而没法达到最佳解。 贪⼼算法动态规划的不同在于它对每个⼦问题的解决⽅案都做出选择,不能回退。...这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。 ? 二分查找算法有一个使用前提。...题解:就是求平方根,一种比较简单的办法就是二分算法,为什么呢?这道题有二分算法的的使用前提吗? 这个平方根的可能解是由零开始递增的直到x ,那么存在上下界,也具有快速访问数字的情况。

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    算法:深度、广度优先搜索算法剪枝-理论

    ---- 深度优先搜索算法(DFS) 百度百科:事实上,深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止...简单讲就是一路走到底,再换支路,二叉树的中序遍历就是利用深度优先搜索算法。 我们同样的拿一个二叉树的中序遍历看一看,加深记忆。 ? 如果是图的结构,利用深度优先搜索算法,一定要记住去重,防止死循环。...BFS并不使用经验法则算法。从算法的观点,所有因为展开节点而得到的子节点都会被加进一个先进先出的队列中。...算法中剪枝也是类似概念,当广度或者深度优先搜索算法后面走的路径很多的时候,怎么充分利用资源,把不需要的路径去掉。...百度百科:AlphaBeta剪枝算法是一个搜索算法旨在减少在其搜索树中,被极大极小算法评估的节点数。 ? 记住,在使用搜索算法时,找到问题中的限制信息或者一些特征,把问题简单化,剪去不需要的路径。

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    谁能想到,求值的算法还能优化

    其实不然,其中的细节操作十分精妙,渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少,但如果深究算法的执行速度,仍然有优化空间。...接下来,我们想办法优化这两个算法,使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢?肯定是因为没有充分利用信息,存在冗余计算。...对于这个问题,还有另一种优化方法,那就是分治算法。大致的思路是这样: 先将数组分成两半,分别找出这两半数组的最大值和最小值,然后max就是两个最大值中更大的那个,min就是两个最小值中更小的那个。...PS:其实这个分治算法可以再优化,比较次数可以进一步降到 n + log(n),但是稍微有点麻烦,所以这里就不展开了。...首先,分治算法是一种比较常用的套路,一般都是把原问题一分为二,然后合并两个问题的答案。如果可以利用分治解决问题,复杂度一般可以优化,比如以上两个问题,分治法复杂度都是1.5n,比一般解法要好。

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    分布式理论协议算法 第三弹 BASE理论

    ---- 文章目录 一、BASE 理论概述 1、CAP 的三选二伪命题 2、Base 理论简介 二、BASE 理论的内容 1、基本可用(Basically Available) 2、软状态(Soft State...) 3、最终一致性(Eventually Consistent) 三、BASE 理论总结 ---- 一、BASE 理论概述 1、CAP 的三选二伪命题 CAP 理论回顾:CAP 理论,也被称为 CAP...传统 ACID 特性相反,不同于 ACID 的强一致性模型,BASE 提出通过牺牲强一致性来获得可用性,并允许数据段时间内的不一致,但是最终达到一致状态。...因此在设计中,ACID 和 BASE 理论往往又会结合使用。 ---- 三、BASE 理论总结 总体来说 BASE 理论面向的是大型高可用、可扩展的分布式系统。...传统 ACID 特性相反,不同于 ACID 的强一致性模型,BASE 提出通过牺牲强一致性来获得可用性,并允许数据段时间内的不一致,但是最终达到一致状态。

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    在线机器学习算法理论实践

    Online Learning的优化目标 如上图所示,Online Learning训练过程也需要优化一个目标函数(红框标注的),但是和其他的训练方法不同,Online Learning要求快速求出目标函数的最优解...,μD]T Σ=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢σ210⋮00σ22⋮0……⋱…00⋮σ2D⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥ Y是一维变量,是w特征向量x的内积,加入方差为β2的扰动: p(y∣w)=N(y∣xTw,β2) 根据上面的式子可以得出...流程如下: FTRL算法就是在FTL的优化目标的基础上,加入了正规化,防止过拟合: w=argminw∑i=1tfi(w)+R(w) 其中,R(w)是正规化项。...代理损失函数需要满足几个要求: 1 代理损失函数比较容易求解,最好是有解析解 2 优化代理损失函数求的解,和优化原函数得到的解差距不能太大 为了衡量条件2中的两个解的差距...当然这个损失必须满足一定的条件,Online Learning才可以有效,就是: limt→∞Regrettt=0 随着训练样本的增多,这两个优化目标优化出的参数的实际损失值差距越来越小。

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