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。...交叉：选择的染色体和另一个替换基因。 变异：选择的染色体自己发生变异。 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。
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
) { cout << val << " "; } }; void test01() { vector v = { 4,7,2,7,8,7,9,7,10 }; cout << "替换前...："; for_each(v.begin(), v.end(), p()); cout << "\n替换后: "; replace(v.begin(), v.end(), 7, 520); for_each...孙悟空2", 19); person p3("孙悟空3", 20); person p4("猪八戒", 20); vector v = { p1,p2,p3}; cout << "替换前...因为要查找与p1值相符的元素，所以涉及到了比较，如果是自定义数据类型，要重载==,返回值为bool replace(v.begin(), v.end(), p1, p4); cout << "\n替换后
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...
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。
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
题目 请实现一个函数，把字符串中的每个空格替换成"%20"。例如输入“We are happy.”，则输出“We%20are%20happy.”。...若从前往后依次替换，在每次遇到空格字符时，都需要移动后面O(n)个字符，对于含有O(n)个空格字符的字符串而言，总的时间效率为O(n2)。...转变思路：先计算出需要的总长度，然后从后往前进行复制和替换，，则每个字符只需要复制一次即可。时间效率为O(n)。
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...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
二、元素替换算法 - replace 函数 1、函数原型分析 在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了 replace...元素替换算法函数 用于 将 一个容器中的 指定迭代器范围 的 元素 中 将 指定的 A 值 替换为 B 值 ; replace 元素替换函数 将 输入容器 的 [ 起始迭代器, 终止迭代器 ) 范围...内的 元素 指定的 A 值 替换为 B 值 ; replace 元素替换算法 函数原型 如下 : template void replace...replace 元素替换算法函数 用于 将 一个容器中的 指定迭代器范围 的 符合要求的 元素 替换为 新的 值 ; replace 元素替换函数 将 输入容器 的 [ 起始迭代器, 终止迭代器 )...范围 内的 元素 中 符合要求的 元素 替换为 新的 值 ; replace_if 替换符合要求的元素算法 函数原型 如下 : template <class ForwardIterator, class
题目： 实现一个函数，把字符串中的每一个空格替换成”%20”。例如输入”We are happy.”，则输出”We%20are%20happy.”。...解题思路： 首先我们需要先想清楚一点，函数就要求输出替换后的结果，没有说是在原数据上替换，还是可以申请内存，创建一个新的字符串？...后者可以让问题变得简单，用比较直接的方式就可以实现一个时间复杂度为O(n)的代码，首先我们先遍历一遍字符串，找到到底有多少个空格以计算出替换后的长度，在上面的例子中，替换前是14，替换后是18，创建一个长度为...虽然这种方法得到了一个时间复杂度为O(n)的算法，但是一样牺牲了空间复杂度啊，要是我们只考虑在原数据上替换，而不新建数组呢？...用直接修改原数据的方法，从后向前替换空格！就酱： ? 这种方法的话，计算替换后的长度就有了一个新的作用，它告诉我们原数据中最后一位放在新数据的哪一位。
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。
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. ?
替换空格： 请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。...思路： 1.先循环一遍，找出该字符串中" "空格的个数count 2.因为要把" "空格替换成 "%20"，所以，要倒着数，最后一个空格后面的元素要移动到2*count位置 3.继续往前遍历，倒数第二个空格后面直到最后空格之间的元素...{ $count++; } } //倒叙遍历，字符先复制到后面，空格所在位置替换成目标
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。...super T>> void insertionSort(T [] a) 对于函数中出现的比较等操作，可以替换为a.compareTo(b)， 如果a.compareTo(b) < 0 则代表a <...但希尔排序是非稳定排序算法。...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
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。
，或者说优化算法来求解最优的模型。...3)算法 算法便是对应上面最后一步最优模型的具体求解方法，称为最优化算法。 优化算法小结 在机器学习模型求解过程中，一般采用迭代法。...而当优化函数为凸函数时，找到的局部最小值就是全局最小值，该点对应的参数集便是全局最优解。...3)高斯-牛顿法 高斯-牛顿法是一种针对模型优化策略为非线性最小二乘法(LMA)时所设计的特定最优化算法。...6)L-BFGS算法 BFGS法比较适合于解决参数规模适中的无约束最优化问题，而当参数维度特别大时，由于上述获得的近似矩阵随着迭代更新次数的增加将越来越变得稠密，便将导致存储空间不足和计算复杂度过高的问题
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