贪心算法 这个时候，可能大都会想到两种算法：动态规划算法和贪心算法。 这里容我偷个懒，采用简单易行的贪心算法。至于动态规划算法的解法感兴趣的小伙伴们可以自己试试看。...至于贪心算法的核心理念： 每一步都采取最优的做法。用专业术语来讲就是：每一步都选择局部最优解，进而希望最终获得一个全局最优解。...] args) { // 初始化变量，通过减去余额优惠卷等计算出实际需要购买的点券数量 int money = getMoney(); // 根据贪心算法得到如何购买的点券集合...List buy = getHowMoney(money); // 输出购买策略 prin(buy,money); }...buy.forEach(b->{// 遍历点券集合输出即可 System.out.print(b + " "); }); } /** * 根据贪心算法求出购买点券的策略
np.arange(min(ma_list), max(ma_list)+1, 1)) # 设置图例字体大小 plt.legend(['profit_list'], loc='best') plt.title("均线最优参数
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。
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
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。...调度和排程问题：遗传算法可以应用于解决调度和排程问题，如作业车间调度、员工排班、交通信号优化等。 它可以找到最佳的任务分配和调度策略，从而提高效率和降低成本。...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。
目录 朴素的贪心法(上)最优化策略 常见贪心法归类 何为“朴素”贪心 最优化策略:取石子 取石子(改) 最优化策略适用条件 最优化策略:分析步骤 例题:机器工厂(USACO) 步骤1:划分阶段和决策...步骤2:验证最优子结构/无后效性 步骤2.5:修改决策 步骤2.5:重新验证最优子结构/无后效性 步骤3:最优化策略 步骤3:最优化策略(改进) 代码:机器工厂（C++） 朴素的贪心法(上)最优化策略...常见贪心法归类 1.最优化策略——每一次都采用当前最优决策 2.构造法——通过总结和归纳找到规律，直接推导出答案 3.二分答案——通过答案反推，验证合法性从而确定最优解 何为“朴素”贪心 所谓“...朴素”，就是可以通过确定性的贪心步骤得出最优解 有些问题很难通过确定性贪心步骤得到最优解，但可以通过在贪心时加入随机因素(不是每次都选最优策略，而是几种较好策略中随机选择一种)，来得到近似最优解...当随机次数足够多时，这个近似最优解就会无限逼近最优解这个方法称为随机贪心法，后续会 最优化策略:取石子 每次都选取最大~ 取石子(改) 由于条件限制，不能做到每次都拿最多，如果第一次拿3，第二次拿
石头剪子布属于一种 zero-sum game，即一个人的 loss 是另一个人的 gain。
尽管所有商品的优化策略都优于标准策略，但它们的表现各有不同。例如，天然气的优化策略年增加值为13.8%，而黄金由于其曲线几乎呈直线且整个时期处于升水状态，优化策略的年增加值仅为0.3%。...图表4展示了优化策略相对于标准策略在不同商品上的历史表现。它显示了优化滚动策略（左侧）与最近期货合约滚动策略（右侧）的对比，并突出了优化策略相对于标准方法的价值增加、跟踪误差和信息比率。...优化的空头策略通过在升水市场中选择正确的合约来最大化收益或最小化损失。与标准空头策略相比，四种商品（原油、天然气、取暖油和大豆）的优化空头策略表现更佳。...图表6比较了10种商品的优化和标准空头策略的表现。它揭示了优化策略在某些商品上能够显著提高回报，同时在风险方面通常比标准策略更稳定。...多空策略结合了多头和空头策略，旨在在每种商品上同时持有长短期和空头头寸。这种策略通过识别每月每种商品的最佳到期日来进行优化。图表7展示了多空策略在商品上的表现，除了天然气外，所有商品的回报都是正的。
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。...贪心算法的解题思路贪心算法的基本思想可以简单概括为以下几个步骤：制定选择策略： 在每一步中，根据某个标准选择一个元素。这个选择通常是基于当前局部最优的判断。...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。
dream.blog.csdn.net/article/details/129652513 ④ C 解华为机试题：https://dream.blog.csdn.net/article/details/129658432 本期题目：最优调度策略...并返回总的消耗资源数 规则是：相邻的用户不能使用相同的调度策略 例如： 第一个用户使用 A 策略 则第二个用户只能使用 B 和 C 策略 对单的用户而言，不同的调度策略对系统资源的消耗可以规划后抽象为数值...例如 某用户分别使用ABC策略的系统消耗，分别为15 8 17 每个用户依次选择当前所能选择的对系统资源消耗最少的策略,局部最优 如果有多个满足要求的策略，选最后一个 输入 第一行表示用户个数 N 接下来表示每一行表示一个用户分别使用三个策略的资源消耗... resA resB resC 输出描述 最优策略组合下的总的系统消耗资源数 示例一 输入 3 15 8 17 12 20 9 11 7 5 输出 24 说明 1号用户使用B策略 2号用户使用C...通过这种测试，华为可以筛选出最优秀的人才，为公司的长期发展提供坚实的人才基础。 华为 OD 机试是一种公平、公正、公开的测试方式，所有应聘者都有机会参加。
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
枚举法的条件 虽然枚举法本质上属于搜索策略，但是它与后面讲的回溯法有所不同。...“直译”，因此比较直观，易于理解； ⑵由于枚举算法建立在考察大量状态、甚至是穷举所有状态的基础上，所以算法的正确性比较容易证明 枚举法的缺点: 枚举算法的效率取决于枚举状态的数量以及单个状态枚举的代价，...y2=1;y2<=n;y2++) 考察状态左上角为(x1,y1)右下角为(x2,y2)内矩形的元素之和； 设map为数字矩阵；sum为当前矩形内元素的和；best为最优解...++)//计算当前矩形内元素的和 for(y=y1;y<=y2;y++)sum=sum+map[x][y]； if(sum>best)best=sum；//调整最优解...(x2,y2)内矩形的元素之和，可以改为： sum=s[x2][y2]-s[x1-1][y2]-s[x2][y1-1]+s[x1-1][y1-1]; if(sum>best)best=sum；//调整最优解
前言 论文的内容主要是求解高频交易者的最优执行策略，其特点在于： （1）对隐藏订单进行了建模； （2）考虑高频交易者捕捉价格趋势的需求，因而高频交易者除了make策略还将考虑take策略。...模型基本假定 为了得到高频交易者的最优行为策略，首先介绍文章模型的基本设置，包括3大部分，一是资产价格的建模，二是高频交易者行为的建模，包括Make和Take两种策略行为，三是订单成交的规则。...作者证明了原优化目标(3.5)和下面的目标(3.6)是一致的： 这个式子指在时间t下，给定t时刻下的初始状态，高频交易者的最优解。...文章接下来的部分就是解决这个问题，用到了一些超出我能力范围的数学知识，所以不会写在这篇文章里，值得说明的是，虽然整个问题涉及了很多参数，但实际上，包含隐藏单的出现概率这些参数都是外生估计的，整个核心的问题是求解最优的策略...（在不同环境下如何合理使用take和make混合策略）。
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。...对于强化学习，我们要找到一个最优的策略，即状态s到动作a的映射函数（确定性策略，对于非确定性策略，是执行每个动作的概率）： 使得任意给定一个状态，执行这个策略函数所确定的动作a之后，得到的累计回报最大化...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。
的确，近期的研究发现当前最优的深度强化学习算法对超参数选择过于敏感，缺乏稳定性，且可复现性差。...该论文重点研究深度策略梯度方法，这是一种广泛使用的深度强化学习算法。研究目标是探索这些方法的当前最优实现多大程度上体现了通用策略梯度框架的关键基元。...置信域：研究发现深度策略梯度算法有时会与置信域产生理论冲突。实际上，在近端策略优化中，这些冲突来源于算法设计的基础问题。...探索最优化 landscape 策略梯度算法的另一个基础假设是对策略参数使用一阶更新可以带来性能更好的策略。因此接下来我们就来看该假设的有效性。 ?...价值网络在策略梯度方法中的真正作用是什么？ 最优化 Landscape。由上一章可知，现代策略梯度算法的最优化 Landscape 通常无法反映底层真正奖励的 Landscape。
训练完成之后，神经网络逼近的是最优Q函数 ? 其中s为状态，a为动作。运行时选择在这种状态下最优的动作执行，即Q函数值最大的动作。这种方法的原理如下图所示。 ?...无法表示随机策略，某些问题的最优策略是随机策略，需要以不同的概率选择不同的动作。而DQN之类的算法在实现时采用了贪心策略，显然无法实现这种按照概率执行各种候选动作的要求。...2.这种方法输出值（各个动作的最优Q函数值）的微小改变会导致某一动作被选中或不选中，这种不连续的变化会影响算法的收敛。...这很容易理解，假设一个动作a的Q函数值本来在所有动作中是第2大的，把它增加0.0001，就变成第最大的，那这种微小的变化会导致策略完全改变。因为之前它不是最优动作，现在变成最优动作了。...策略梯度算法的基本思想 相比之下，策略梯度算法是一种更为直接的方法，它让神经网络直接输出策略函数π（s），即在状态s下应该执行何种动作。
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