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
,而有些节点总是处于很闲的状态),最优性 路由算法分类 • 按转发方式和数据副本数量划分 1.全路路由(广播路由)算法:如洪泛算法,按照所有路径广播转发(中间转发节点以及目标节点都会送到很多重复数据...典型算法为距离向量路由算法、链路状态路由算法等 ☆可以静态路由和动态路由结合起来使用,此时静态路由的优先级别较高 自适应路由算法工作过程 测量(获取)有关路由选择的网络度量参数(选择最优,比如是要求传播距离最短...更新路由表的算法 根据新路由表执行分组的转发 路由算法设计最优化原则 如果路由器J在路由器I到K的最优路由上,那么从J到K的最优路由一定落在同一路由上 汇集树 从所有的源节点到一个给定的目的节点的最优路由的集合形成了一个以目的节点为根的树...png 1A的全路由表以及分层路由表.png ☆分层路由功能大部分时候性能是比较好的,可以选择最优路径,但是有时也会选择到非最优路径。...每个节点都会了解其他节点的局部拓扑,因此就会了解整个网络的拓扑结构,这时当前节点就能找到到目的节点的最优路由 链路状态路由算法 • 使用32位序号。
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。
旁路由一般选择单网口的设备安装OpenWrt,也可以使用群晖主机虚拟一个OpenWrt软路由。...主路由:192.168.10.1 旁路由:192.168.10.200 第一步:设置OpenWrt旁路由 1、登录OpenWrt后台,关闭DHCP,DHCP由主路由分配。...关闭OpenWrt旁路由的dhcp,把分配IP的任务交给主路由爱快完成。...2、修改默认LAN ip为192.168.10.200(“200”可修改为任意数字) 3、然后旁路由lan 的ipv4网关填写主路由IP,也就是旁路由网关填写:192.168.10.1, 4、DNS随便填一个就行比如...:114.114.114.114 5、这样旁路由设置完成,接下来设置主路由。
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...
文章目录 一、路由算法 二、路由算法 分类 三、静态路由算法 四、动态路由算法 五、动态路由算法 分类 六、分层次的路由选择协议 一、路由算法 ---- 路由算法 : 选择数传输的 “最佳路由” , 该...: 静态路由算法 动态路由算法 三、静态路由算法 ---- 静态路由算法 : ① 特点 : 是 非自适应 路由算法 ; ② 路由配置 : 管理员 手工配置 路由信息 ; ③ 优点 : 简单...-- 动态路由算法 : ① 特点 : 是 自适应 路由算法 ; ② 路由配置 : 路由器之间 彼此交换 路由信息 ; 按照路由算法优化出路由表项 ; ③ 优点 : 路由信息更新快 ; 适用于大型网络 ,...及时响应链路费用 和 网络拓扑变化 ; ④ 缺点 : 算法复杂 , 网络负担较高 ; ⑤ 适用场景 : 用于 大型商业网络 ; 五、动态路由算法 分类 ---- 动态路由算法 分类 : ① 全局性 动态路由算法...: 链路状态路由算法 OSPF , 所有的路由器掌握着 完整的网络拓扑 和 链路费用信息 ; ② 分散性 动态路由算法 : 距离向量路由算法 RIP , 路由器只掌握 物理连接的 相邻路由器 和 链路费用
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
所谓的路由算法: 寻找最小费用路径的算法。 路由算法的分类 静态路由 vs 动态路由 静态路由就是所有路由信息由人工静态配置好,以后需要更新的话,就要重新配置。...,也就是对网络的全局有一个了解 最有代表性的就是链路状态(LS)路由算法。...有的路由算法只需要路由器只掌握物理相连的邻居以及链路费用。通过邻居间信息交换、运算的迭代过程来更新路由信息。 最有代表性的就是距离向量(DV)路由算法。 链路状态路由算法 ?...image.png 层次路由 我们前面的算法是将网络抽象成一张图,但实际上,网络都是很大的,节点数量远超过我们想象,如果我们单纯的使用以上的算法显然是不可行的。...image.png 转发表由AS内部路由算法与AS间路由算法共同配置 AS内部路由算法设置AS内部目的网络路由入口(entries) AS内部路由算法与AS间路由算法共同设置AS外部目的网络路由入口 假设
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
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。
大家好,今天瑞哥给大家分享路由器原理及常用的路由协议、路由算法。...寻径即判定到达目的地的最佳路径,由路由选择算法来实现。由于涉及到不同的路由选择协议和路由选择算法,要相对复杂一些。...为了判定最佳路径,路由选择算法必须启动并维护包含路由信息的路由表,其中路由信息依赖于所用的路由选择算法而不尽相同。...44 路由算法 路由算法在路由协议中起着至关重要的作用,采用何种算法往往决定了最终的寻径结果,因此选择路由算法一定要仔细。通常需要综合考虑以下几个设计目标: 最优化:指路由算法选择最佳路径的能力。...从本质上来说,链路状态算法将少量更新信息发送至网络各处,而距离向量算法发送大量更新信息至邻接路由器。 由于链路状态算法收敛更快,因此它在一定程度上比距离向量算法更不易产生路由循环。
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. ?
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。...但希尔排序是非稳定排序算法。...所以shell排序是不稳定的排序算法。...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
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。
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。
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