LQR (linear quadratic regulator)即线性二次型调节器
STL 排序/算数/集合算法 C++ 的排序算法是一组将无序序列排列成有序序列的模板函数或与排序相关的模板函数,排序算法一般要求容器提供随机访问迭代器,这里将分别学习常用的排序算法,集合中/交集/并集/...: 该算法中包括了求数组元素想加之和,求内积,求阶乘,等常用的数学算法....,其实迭代器也是一种特殊的适配器,这里会先学习适配器的概念,然后在研究流迭代器....函数对象适配器: 通过绑定参数实现对函数对象的适配,使之可以传递参数....: 函数则无法直接绑定参数,但可以将函数指针适配为函数对象,然后再传递参数.
缺点：时间复杂度高，最坏情况下为 O(n^2)，不适合大数据集。 鸡尾酒排序： 优点：通过双向遍历优化了排序过程，减少了遍历次数。...缺点：时间复杂度与冒泡排序相同，最坏情况下为 O(n^2)，在某些情况下比冒泡排序稍快。...稳定性：鸡尾酒排序是一个稳定的排序算法，即相等元素的相对顺序不会改变。 时间复杂度：最坏情况下为 O(n^2)，最好的情况下为 O(n)（当数组已经排序时）。...然而，鸡尾酒排序的时间复杂度和冒泡排序相同，最坏情况下为 O(n^2)，因此在处理非常大的数据集时，仍然不如一些更高效的排序算法（如快速排序、归并排序）适用。...鸡尾酒排序的主要优点是相对于普通的冒泡排序，它能够在某些情况下表现得更好，尤其是在数据接近有序的情况下。
优点：空间紧凑。 缺点：可能产生外部碎片。 链式存储： 通过指针表示逻辑关系。 优点：灵活，无碎片。 缺点：额外占用存储空间，访问速度较慢。 索引存储： 建立附加的索引表。...优点：检索速度快。 缺点：需额外存储空间，增删操作复杂。 散列存储（哈希存储）： 通过关键字计算存储地址。 优点：增删查快。 缺点：可能存在冲突，需要处理冲突。 3....1.2 算法与算法评价 1.2.1 算法的基本概念 算法定义 算法（Algorithm）是求解特定问题的步骤描述，是由有限条指令组成的序列，每条指令表示一个或多个操作。...1.2.2 算法效率的度量 时间复杂度 定义：算法执行的时间，取决于问题规模 n。 频度：语句在算法中被执行的次数。...时间复杂度公式：T(n)=O(f(n))，表示算法中基本运算次数的数量级。 分类： 最好时间复杂度：算法运行最快的情况。 最坏时间复杂度：算法运行最慢的情况（通常考虑最坏复杂度）。
插入排序 部分内容摘自《算法基础——打开算法之门》 首先先上代码 public class 插入排序 { public static void main(String[] args) {...最坏情况： 当内层循环每次都执行了最大次数，会发生最坏情况，现在判定条件t[j]>key每次都为真并且每次都执行到j最坏情况。...因此最坏情况下时间复杂度为O(n2)。 选择排序与插入排序的优缺点： 当数组基本有序时，插入排序更好些。选择排序的优点在于每次移动的次数是固定的，而插入排序最坏情况下移动的次数可能会达到n2次。
优缺点 LARS是一个适用于高维数据的回归算法。 优点： 特别适合于特征维度n 远高于样本数m的情况。...算法的最坏计算复杂度和最小二乘法类似，但是其计算速度几乎和前向选择算法一样 可以产生分段线性结果的完整路径，这在模型的交叉验证中极为有用 缺点： 由于LARS的迭代方向是根据目标的残差而定，所以该算法对样本的噪声极为敏感
爬山算法是一种简单且常用的优化算法，它通过不断地选择局部最优解来逼近全局最优解。尽管其简单易实现，但在处理某些复杂问题时，爬山算法也存在一些局限性。...本文将介绍爬山算法的基本原理、实现步骤以及其优缺点，并讨论如何在实际应用中提高其性能。 爬山算法的基本原理 爬山算法的核心思想是从一个初始解出发，反复移动到邻域中的更优解，直到达到某个终止条件。...current_state: current_state = neighbor else: break return current_state 优点...简单易实现：爬山算法逻辑简单，不需要复杂的数据结构和算法支持。...改进方法 为了解决爬山算法的局限性，可以采用以下几种改进方法： 随机重启爬山算法：多次随机选择初始解，并独立运行爬山算法，从中选择最好的解。
笔者邀请您，先思考： 1 机器学习算法的优缺点分析？ 从Logistic回归开始，然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。...奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。 根据我自己的经验，只有神经网络和梯度增强决策树（GBDT）正在工业中广泛使用。...优点和缺点 这里讨论最流行的算法。 有关机器学习算法的完整列表，请查看cheatsheet。 朴素贝叶斯 超级简单，只是做了一堆计数。...另一个主要优点是，由于它们使用装袋或提升构成的，这些算法可以非常好地处理高维空间以及大量的训练实例。...神经网络 优点 很好地拟合具有大量输入特征的非线性数据 广泛应用于工业 许多开源实现 缺点 神经网络仅适用于数值输入，具有常数值的向量和具有非缺失数据的数据集。
极客时间 - 数据结构与算法之美 - 04 | 复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度 最好、最坏时间复杂度 略，比较容易分析。 平均时间复杂度 需考虑概率来计算。
在日常的生活当中，大家会遇见关于函数的问题，模拟退火算法就算是启发性算法的一种，下面我们对于模拟退火算法有一个简单的介绍。 image.png 一、模拟退火算法是什么?...模拟退火算法是一种通用概率验算法，它可以接受当前一个比当前解要差的解，所以是有可能脱离这个局部的最优解，从而可以在一个很大的范围内搜寻命题的最优解，模拟退火算法也可以解决TSP的问题。...模拟退火算法来源于物理中固体退火原理，它是基于概率的一种算法，也是一种通用的优化算法。...二、模拟退火算法的优点 每一种算法的存在，必定就有它的可取之处，模拟退火算法的收敛速度是比较慢一点的，但是精确程度却是可以通过不断的计算而得到提高，从而达到全局的最优解。...在上面我们已经向大家介绍了关于模拟退火算法是什么，模拟退火算法的优点是什么，相信大家在阅读完之后，能够加深对模拟退火算法的了解，学会应用模拟退火算法，有助于我们解决相应的问题。
一、函数适配器简介 1、函数适配器概念 在 STL 中 预定义了很多 函数对象 , 如果要 对 函数对象 的 参数 / 返回值 进行 计算 或 设置 , 可以 使用 " 函数适配器 " 实现上述需求 ;..." 函数适配器 " 可以 将 已存在的 函数对象 转化为 另一种符合要求的 函数对象 ; " 函数适配器 " 定义在 头文件 中 ; 2、函数适配器分类 " 函数适配器 "...第二个 参数 绑定到一个特定的值 , 从而创建一个新的一元函数对象 ; C++ 11 弃用 , 建议使用 std::bind 绑定适配器 ; 组合适配器 : unary_negate 组合适配器 :...bool 类型 布尔值 ; 3、函数适配器辅助函数 函数适配器 的 创建构造 需要很复杂的类型声明 , 为了方便开发 , C++ 的 STL 标准模板库 中提供了 " 函数适配器辅助函数 " , 可以...无需显示声明类型 , 就可以 实现 函数适配器 的创建 ; 常用的 " 函数适配器辅助函数 " : bind1st 函数 : 辅助构造 std::binder1st 绑定适配器 实例对象 , 可以 为
上一节，我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法的复杂度，得出结论，通常来说，使用最坏情况来评估算法的复杂度完全够用了。 但是，有些算法是不能使用最坏情况来评估算法的复杂度的。 那么，有哪些算法呢？...本节，我们将从动态数组以及快速排序这两个个例入手来分析不能使用最坏情况评估复杂度的情形。...按照上一节的说法，按照最坏情况来评估，最坏情况是插入元素时正好数组满了需要扩容的时候，此时，需要创建一个额外的数组，同时有一个遍历原数组的过程。...后记 好了，本节，我们通过两个案例来说明了并不是所有的算法都使用最坏情况来评估它的复杂度。...到现在为止，我们都是使用的大O来表示算法的复杂度，但是，在其它书籍中，你可能还见过Θ、Ω等表示法，它们又是什么意思呢？ 下一节，我们接着聊。
数据结构与算法面试：基于比较的排序算法时间复杂度最坏情况下是 O(nlogn)，请问有没有更快的算法？...（提示：计数排序、基数排序） 简介：基于比较的排序算法时间复杂度最坏情况下是 O(nlogn)，请问有没有更快的算法？...（提示：计数排序、基数排序） 基数排序是一种时间复杂度O(nlogn)的排序算法，其中d是数组a中最大数字的位数。如果数字长度d较小，那么基数排序要比比较排序更快。...int i = 0; i < a.size(); ++i) { cout << a[i] << " "; } cout << endl; return 0; } 该算法借助..."桶"和"计数"两种数据结构，实现了时间复杂度O(dn)的基数排序算法。
本小节主要介绍算法时间复杂度的三种不同程度：最坏时间复杂度、最优时间复杂度以及平均时间复杂度，并且介绍几种时间复杂度的基本计算规则。...一 最坏时间复杂度 算法的本质就是解决问题的思路，而对于不同类型规模的数据来说，解决问题的思路可能相同，但是算法最终执行的基本操作数可能是不同的。...对应于排序算法而言： 处理有序序列的情况下，算法效率最高称为最优时间复杂度； 处理序列中每个元素都无序的情况下，算法的效率最低称为最坏时间复杂度； 还有一种称之为平均时间复杂度，是最优时间复杂度与最坏时间复杂度的平均...总的来说，分析算法时，存在几种可能的考虑： 算法完成工作最小需要多少基本操作，即最优时间复杂度； 算法完成工作最多需要多少基本操作，即最坏时间复杂度； 算法完成工作平均需要多少基本操作，即平均时间复杂度...而且，对于平均情况的计算，也会因为应用算法的实例分布可能并不均匀而难以计算。 我们主要关注算法的最坏情况，亦即最坏时间复杂度。 ?
下面列出了几种常用的分区分配算法： 最先适配法(nrst-fit)：按分区在内存的先后次序从头查找，找到符合要求的第一个分区进行分配。...下次适配法(循环首次适应算法 next fit)：按分区在内存的先后次序，从上次分配的分区起查找(到最后{区时再从头开始}，找到符合要求的第一个分区进行分配。...该算法的分配和释放的时间性能较好，使空闲分区分布得更均匀，但较大空闲分区不易保留。 最佳适配法(best-fit)：按分区在内存的先后次序从头查找，找到其大小与要求相差最小的空闲分区进行分配。...从个别来看，外碎片较小；但从整体来看，会形成较多外碎片优点是较大的空闲分区可以被保留。 最坏适配法(worst- fit)：按分区在内存的先后次序从头查找，找到最大的空闲分区进行分配。...由此可见，在最坏的情况下，可能需要对 2^k的空闲分区进行 k 次分割才能得到所需分区。
O(n + k) O(n + k) 适用于已知数据范围（例如小范围的整数） 优点：时间复杂度为O(n + k)，适用于范围较小的整数；不依赖于元素比较，速度较快。...O(nk) O(n + k) 适用于整型数据，特别是当数字位数较少时 优点：适用于特定范围的整数，时间复杂度较好，尤其适合处理具有固定长度的字符串或整数。...O(n + k) O(n + k) 适用于数据分布均匀的情况，特别是浮点数或小范围整数 优点：适用于数据分布均匀的情况，可以非常高效。缺点：数据分布不均匀时性能较差，需要额外的存储空间。...而归并排序在最坏情况下也能保证 O(n log n) 的时间复杂度，相对更加稳定。不过，快速排序在实际应用中，由于其常数因子较小，通常速度更快，但要注意避免最坏情况的发生。...优化算法：尝试对已有的算法进行优化，例如快速排序中选择更好的基准元素，减少最坏情况的发生。 学习数据结构：了解堆这种数据结构，掌握堆排序的原理和实现。
优化算法性能：在一些排序算法、查找算法等需要频繁进行数值交换操作的场景中，使用值交换算法可以提高算法的性能。例如，在冒泡排序算法中，通过值交换算法可以减少比较和交换的次数，从而加快排序过程。...值交换算法对于排序算法的性能有何影响 值交换算法在排序算法中的性能影响取决于具体的实现方式和算法的复杂度。...优点：实现简单，代码易于理解和实现。 缺点：时间复杂度较高，最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，不适用于大规模数据排序。...优点：平均情况下时间复杂度为O(nlogn)，性能较好；内存占用较少。 缺点：最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，不稳定排序算法。...优点：适用于小规模数据排序；对于已经接近有序的数据，插入排序性能较好。 缺点：最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，不适用于大规模数据排序。
然而，在最坏情况下，时间复杂度可达到O(n^2)，空间复杂度可达到O(n)。尽管存在最坏情况，但快速排序在大多数情况下仍然是一种高效的排序算法。...通过优化措施，可以降低最坏情况的出现概率，提高算法的实际性能。...缺点：最坏情况下效率较低，需要额外的空间。 适用场景：适用于大规模数据集，特别是需要快速排序的情况。 归并排序： 优点：稳定且效率较高，适用于大规模数据集。 缺点：需要额外的空间。...堆排序： 优点：效率较高，适用于大规模数据集。 缺点：需要额外的空间。 适用场景：适用于大规模数据集，特别是需要高效的排序算法。 希尔排序： 优点：效率较高，适用于中等规模的数据集。...优点：内存消耗较小，适用于大型图。 缺点：不一定能找到最短路径，容易陷入死循环。 根据具体的问题需求和数据特点，选择合适的搜索算法可以提高效率和解决问题。
目录 1.前言2.算法2.1 算法剖析2.2 代码 1.前言 ? 我们有了像Q-learning这么伟大的算法，为什么还要瞎折腾出一个Actor-Critic？...2.算法 2.1 算法剖析 ? 我们把算法分成两部分，Actor和Critic，他们都能用不同的神经网络来代替。...Google DeepMind为了解决这个问题，修改了Actor Critic的算法，将之前在Atari上获得成功的DQN网络加入进Actor Critic系统中，这种新算法叫做 Deep Deterministic...Policy Gradient，成功地解决了在连续动作预测上学不到东西的问题，这个算法我们会在下一篇文章介绍。...这套算法是在普通的Policy Gradient的基础上修改的，如果对Policy Gradient算法那不了解的可以看一下我之前的文章。
这必须将程序自己计算的时间与开发人员自己计算的时间相比较：在特定的情况下往往有更方便、快速的算法来计算这些，跟在ASM中使用的算法相比，必须能够处理所有情况。...但是如果我们想要处理所有可能发生的情况，我们就必须作最坏的打算2。 2：最坏的情况 给出最佳的操作栈不是必要的。给出任何大于等于最佳操作栈大小的值就可以，尽快这样会浪费线程执行栈的内存。...这会对检测指令集序列的转换产生影响，但这种影响实际上是一个优点。 事实上，如果我们移除的一个指令是一个跳转指令的目标，那么会发生什么？...在这两种情况下，可以在模式匹配算法中，将标签和帧作为指令处理。...因此解决方案是在匹配算法中完全忽视他们。 一个更加复杂的示例 上一个示例可以很容易的延用到更加复杂的指令序列。
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