查找数组(序列)中最大值或最小值的算法有很多,接下来我们以 {3,7,2,1} 序列为例讲解两种查找最值的算法,一种是普通算法,另一种是借助分治算法解决。
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶的全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重,提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
然后我们再通过我制作的gif,配上数据再了解一下过程。假设我们的待排序数组还是[5, 1, 3, 7, 6, 2, 4]。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力,注重过程,挖掘背后的原理,刨根问底。本着严谨和准确的态度,目标是撰写实用和启发性的文章,欢迎您的关注。 0 — 回顾 利用了6天时间,细细总结了8个常用排序算法的原理到源码兑现,如果您对排序算法感兴趣或者想了解这些算法用到的思想,比如分治法,递归调用,堆排序等,然后尽量学着将这些思想用到工作的coding中去,请参考之前推送: 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到希尔排序做的那些改进 归并排序算法的过程图解
爬山算法是人工智能算法的一种,特点在于局部择优,所以不一定能够得到全局最优解,尽管效率比较高。使用爬山算法寻找序列最大值的思路是:在能看得到的局部范围内寻找最大值,如果当前元素已经是最大值就结束,如果
排序在应用开发中很常见,如对商品按价格、人气、购买数量等排序,便于使用者快速找到数据。
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一:编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二:选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三:主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题(HFSP)一:问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题(HFSP)二:算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题
我初学时,“脑思维”差点绕在 2 个循环结构的世界里出不来了。当时,老师要求我们死记冒泡的口诀,虽然有点搞笑,但是当时的知识层次只有那么点,口诀也许是最好的一种学习方式。
零、前言 最大子序列和问题 这个问题是《数据结构和算法分析》一书中的一个问题,书中给了四种算法 我感觉它是入手算法很不错的一个问题,本文算法源于书中,但文中包含了我的分析和理解 2.题目的分析
1. 题目 查找数组(序列)中最大值或最小值的算法有很多,接下来我们以 [12,16,7,9,8] 序列为例讲解两种查找最值的算法。 2. 分治算法 分治算法解决问题的思路是:先将整个问题拆分成多个相互独立且数据量更少的小问题,通过逐一解决这些简单的小问题,最终找到解决整个问题的方案。 3. 普通循环对比获取最大值和最小值 如果列表没有值,直接返回-1; 将列表中的第一个值赋值给min和max,默认最大和最小; 循环列表,获取当前值和min或max进行对比; 当 min > cur_value,
在 N * N 的网格中,我们放置了一些与x,y,z 三轴对齐的 1 * 1 * 1 立方体。每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。现在,我们查看这些立方体在xy、yz 和 zx平面上的投影。
当问题规模n0是性能交叉点时,性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合,而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表,这可以提高时间效率。
堆排序的基本思想是将待排序的数组构建成一个最大堆或最小堆,然后通过堆的删除操作将堆顶元素逐个取出,得到一个有序序列。
因疫情影响,部门 2021 年会以线上直播的形式进行,通过微信小程序展开。为活跃年会氛围,年会直播间会有抢红包环节。因产品要求,红包金额要随机生成,所以这里涉及到指定红包总额、数量和最大最小值情况下如何生成红包金额。
当然,输入的位宽可能会影响最终的解题思路和最终的实现可能性。但位宽在一定范围内,譬如8或者32,解题的方案应该都是一致的,只是会影响最终的频率。后文针对这一题目做具体分析。(题目没有说明重复元素如何处理,这里认为最大值和次大值可以是一样的,即计算重复元素)
在介绍模拟退火算法之前,先介绍一下爬山法。爬山法是一种贪心算法。其目标是要找到函数的最大值,若初始化时,初始点的位置在C处,则会寻找到附近的局部最大值A点处,由于A点出是一个局部最大值点,故对于爬山法来讲,该算法无法跳出局部最大值点。若初始点选择在D处,根据爬山法,则会找到全部最大值点B。这一点也说明了这样基于贪婪的爬山法是否能够取得全局最优解与初始值的选取由很大的关系。
今天主要来聊两个问题:给一个数组,如何同时求出最大值和最小值,如何同时求出最大值和第二大值?
将长度为 n 的数组升序排序后,则第 i 个位置的数字是该数组的第 i 小的量,称之为第 i 顺序统计量
理解和掌握堆(Heap)数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构,常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用,包括最小堆和最大堆,以及它们的应用场景。
做算法题了,题的难度我们分为“士,尉,校,将”四个等级。这个算法题的模块是篇幅比较小的那种模块。首先是给出一道题的描述,之后我会用我的想法来做这道题,今天算是算法题的第一道题,先来试试水。
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第一趟:我们找出最大值9和最后一个数字2进行交换。就变成了 [4 2 3 1 7 9],这样我们就把最大值放在最后了。
有多高,以我目前不多的面试来看,在所有遇到的面试算法题中,出现原题的概率大概能有6成,如果把基于原题的变种题目算上,那么这个出现概率能到达9成,10题中9题见过。
初接触动态规划者,理解其思想精髓会存在一定的难度,本文将通过一个案例,抽丝剥茧般和大家聊聊动态规划。
基于很多同学在面试的过程中被问到一些基础的算法,导致整个面试过程不理想,而基础的算法和数据结构往往都是一些大公司任职的基本要求,这也严重影响拿offer的成功率。接下来的一段时间我将陆续对一些简单的基础的算法和数据结构进行详细说明。我将从排序算法说起,下面从冒泡排序开始说起。
没错,正如在图1中所见到的那样,今天给大家介绍爬山算法。顾名思义,爬山就是我们日常所理解的爬山运动,而目的就是要登上山顶,想要到达山顶,每一步应该是向着山顶迈进的,经过一步一个脚印终于到达了山顶,就能真正体会到什么是“山登绝顶我为峰”豪迈姿态。当然了也别忘了“山外青山楼外楼”,也许所登山峰在当地是最高峰,但再高也没有珠穆朗玛峰。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (56)-- 算法导论6.3 2题
给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
树的直径是树中任意两个节点之间最长路径的长度。在本文中,我们将深入讨论树的直径问题以及如何通过深度优先搜索(DFS)算法来解决。我们将提供Python代码实现,并详细说明算法的原理和步骤。
在 N * N 的网格中,我们放置了一些与x,y,z 三轴对齐的 1 * 1 * 1 立方体。每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。现在,我们查看这些立方体在xy、yz 和 zx平面上的投影。 投影就像影子,将三维形体映射到一个二维平面上。在这里,从顶部、前面和侧面看立方体时,我们会看到“影子”。返回所有三个投影的总面积。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
在图像处理中,我们可以看到很多函数都是带有半径这个参数的,不过99%的情况下这个半径其实都是矩形的意思,在目前我所实现的算法中,也只有二值图像的最大值和最小值我实现了圆形半径的优化,可以参考:SSE图像算法优化系列二十五:二值图像的Euclidean distance map(EDM)特征图计算及其优化 一文,这里通过特征图实现了圆形半径算法的O(1)算法。
以前的博文大部分都写的非常详细,有很多分析过程,不过写起来确实很累人,一般一篇好的文章要整理个三四天,但是,时间越来越紧张,后续的一些算法可能就以随记的方式,把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述,并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了。
这个不是lintcode里的题目,但是感觉很经典,放在这里。 给定一个数组,在这个数组中找到最大值和最小值。 最近在看一点算法书,看到分治法经典的金块问题,实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做,先把数据都分成两两一组,如果是奇数个数据就剩余一个一组。 如果是偶数个数据,就是两两一组,第一组比较大小,分别设置为max和min,第二组来了自己本身内部比较大小,用大的和max进行比较,决定是否更新max,小的同样处理,以此类推。 如果是奇数个数据,就把min和max都设为单个的那个数据,其他的类似上面处理。 书上说可以证明,这个是在数组中(乱序)找最大值和最小值的算法之中,比较次数最少的算法。 瞄了一眼书上的写法,还是很简单的,一遍过。
模拟退火算法原理 爬山法是一种贪婪的方法,对于一个优化问题,其大致图像(图像地址)如下图所示: 其目标是要找到函数的最大值,若初始化时,初始点的位置在CC处,则会寻找到附近的局部最大值AA
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (62)-- 算法导论6.5 1题
直接选择排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是每一次从未排序部分选出最小(或最大)的一个元素,存放到排序序列的起始位置,然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小(或最大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。这种算法的时间复杂度为O(n^2),其中n是待排序元素的数量,因此在处理大数据集时效率较低。然而,它的实现简单,对于小规模的数据排序是一个不错的选择。
每一步的时间可能不一致 , 有些步需要花费少量时间 , 有些步需要花费大量时间 ,
可能很多同学不知道pooling是什么意思,pooling是深度学习中的一个术语,翻译过来叫做池化。池化的目的是压缩张量的规模,张量可以理解成是矩阵。
爬山法是一种贪婪的方法,对于一个优化问题,其大致图像(图像地址)如下图所示:
给定一个数组,求如果排序之后,相邻两数的最大差值。要求时间复杂度O(N),且要求不能用非基于比较的排序。
今天的算法可能有点难,但是如果我们只需要会使用 RMQ 问题的 ST 算法模板,这种程度就已经可以了!因为 RMQ 问题除了最优解的 ST 算法,剩下的都是高级数据结构的应用,例如:线段树、树状数组、Splay、Treap 甚至是主席树(额,我什么都没有暗示,业界就是这个名字)。好了今天我们从两个角度来解决这个问题。ST 算法和线段树。当然如果你对高级数据结构感兴趣,我也会在以后的文章中更新这个系列。
给你一个整数数组 nums,找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值,在这种情况下,返回 任何一个峰值 所在位置即可。
我们在解决算法问题时,经常会用到递归。递归在较难理解的同时,其算法的复杂度也不是很方便计算。而为了较为简便地评估递归的算法复杂度,Master公式。
前面的两篇文章分别讲述了基础的排序算法,以及应用更加广泛的 O(nlogn) 的排序算法,今天再来看看几种特殊的线性排序算法,之所以叫线性,是因为他们的主要思想都不是基于数据比较,而且时间复杂度接近 O(n)。
给你一个整数数组 nums,请你选择数组的两个不同下标 i 和 j,使 (nums[i]-1)*(nums[j]-1) 取得最大值。
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