随机洗牌算法有好几个，这里讲其中的一个，Fisher-Yates shuffle算法（时间复杂度为O(n)），其思路如下： （1）从数组中随机选取一个数p。
然而，随着人工智能技术逐渐融入日常生活，人们对于算法「公平性」的要求与日俱增。在本文中，来自 CMU （卡内基 · 梅隆大学）的研究人员赵晗提出了一种通过学习公平表征来实现算法公平的方法。...从广义上讲， 有关算法公平性的文献中包含两个核心的「公平性」概念： 第一个概念是「个体公平」。简而言之，它要求公平的算法以类似的方式对待相似的个体。...图 2：学习公平表征的一种算法实现。中间的表征 Z 试图骗过对抗者 A，A 的目标是识别出输入变量的群体属性是「圆形：A=0」还是「方形：A=1」。整体的网络架构可以使用梯度下降法训练。...具体而言，根据鸽巢原理，我们很容易发现任意的公平分类器必然会至少在其中一个群体上产生至少 的误差率。此外，该结论是预算法无关的，它在群体层面上成立（即使用大的训练集并不能有所帮助）。...也就是说，如果群体属性与目标无关，那么上述下界为 0，因此此时不存在效用和公平性的权衡。 如果基于可以确定 A=Y 或 A=1-Y，那么 将取到其最大值 1。
1.算法介绍 针对没有实时需求的普通进程，Linux内核使用完全公平调度器（Completely Fair Scheduler，CFS）。...为了兼顾进程优先级和公平性，完全公平调度算法引入了虚拟运行时间，如下。...完全公平调度算法使用红黑树（一种平衡的二叉树）把进程按虚拟运行时间从小到大排序，每次调度时选择虚拟运行时间最小的进程。 调度器选中进程以后分配的时间片是多少呢？...当从负载重的处理器迁移进程到负载轻的处理器的时候，迁移过来的进程的虚拟运行时间小很多，导致进程调度器在一段时间内总是选中它，对其他进程不公平。 完全公平调度算法的解决方法如下。...3.选择进程的算法 完全公平调度算法通常选择虚拟运行时间最小的进程，但是选择算法还需要考虑下面的特殊情况。
什么是博弈 博弈是指在一定的游戏规则约束下，基于直接相互作用的环境条件，各参与人依靠掌握的信息，选择各自策略（行动），以实现利益最大化和风险成本最小化的过程。...乙沉默（合作） 乙认罪（背叛） 甲沉默（合作） 两人同服刑半年 甲服刑 10 年；乙即时获释 甲认罪（背叛） 甲即时获释；乙服刑 10 年 两人同服刑 5 年 甲乙两个囚徒为了自身利益最大化（也就是游戏的赢利最大化...我们先来思考一个问题：做一件事情，你想为自身带来哪些最大化的利益？ 弄明白这个问题，我们就可以参与博弈了。可能我们的博弈对象是其他人，也可能是机器，甚至是自己。...这就是博弈的魅力所在：预测在特定的情况下，人们会做出什么样的选择，以使得（自己｜集体）利益最大化和（自己｜集体）风险成本最小化。 本文正在参加「金石计划 . 瓜分6万现金大奖」
Linux 进程调度算法经历了以下几个版本的发展： 基于时间片轮询调度算法。(2.6之前的版本) O(1) 调度算法。(2.6.23之前的版本) 完全公平调度算法。...(2.6.23以及之后的版本) 之前我写过一篇分析 O(1)调度算法 的文章：O(1)调度算法，而这篇主要分析 Linux 现在所使用的 完全公平调度算法。...分析 完全公平调度算法 前，我们先了解下 完全公平调度算法 的基本原理。 完全公平调度算法基本原理 完全公平调度算法 体现在对待每个进程都是公平的，那么怎么才能做到完全公平呢？...为了解决上面两个问题，Linux内核的开发者创造了 完全公平调度算法。...完全公平调度算法实现 有了上面的基础，现在可以开始分析 Linux 内核中怎么实现 完全公平调度算法 了。 我们先来看看怎么更新一个进程的虚拟运行时间。 1.
Apache Spark 通过将数据分布在多个节点并在每个节点上单独计算值来处理查询。然而有时节点需要交换数据。毕竟这就是 Spark 的目的——处理单台机器无...
公平概率抽奖算法工具类分享 支持按概率权重抽奖 支持奖品动态增减 支持泛型传参 返回奖品 依赖hutool工具类，可进一步改造成带库存的奖品，我这里暂时用不到库存就不改造了，有大佬改造好了请留言~ 工具类
private int WM_SYSCOMMAND = 0x112; private long SC_MAXIMIZE = 0xF030; private lo...
转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/52598085 ---- 提出问题 一般情况属性表单没有最大化，...最小化按钮，如下图所示： ?...但是我们有时候需要最大化最小化，这就需要重新定义和实现Dialog的一些功能。 解决方案 实现 WM_CREATE 的消息响应函数，然后重新实现对话框的样式设置。...CBCGPPropertySheet::OnCreate(lpCreateStruct) == -1) return -1; // TODO: 在此添加您专用的创建代码 //添加最大化最小化框...Next 问题 可以看出，属性页表单 最大化了，但是 下面的 属性页面 没有最大化，这是下一步要解决的问题。
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
目前用于精确最小化的最快强多项式算法[LSW15]在时间O~（n3⋅EO+ n4）中运行，其中EO表示评估任何集合上的函数的成本。...对于范围为[-1,1]的函数，最佳ε-加法近似算法[CLSW17]在时间O~（n5 / 3 /ε2⋅EO）中运行。在本文中，我们提出了近似子模块最小化的经典和量子算法。...我们的经典结果改进了[CLSW17]的算法并且在时间O~（n3 / 2 /ε2⋅EO）中运行。据我们所知，我们的量子算法首次尝试将量子计算用于子模块优化。...算法在时间O〜（n5 / 4 /ε5/2⋅log（1 /ε）⋅EO）运行。量子结果的主要成分是从时间O（Tn ---√）的支持大小n的任何离散概率分布中采用高概率T独立元素进行采样的新方法。...此问题的先前量子算法具有复杂度O（Tn - √）。
意思就是给出n本书然后要分成k份，每份总页数的最大值要最小。问你分配方案，假设最小值同样情况下有多种分配方案，输出前面份数小的，就像字典序输出从小到大一样的意思。...这里用到贪心的方法，定义f(x)为真的条件是满足x为最大值使n本书分成k份，那么就是求x的最小值。...小于全部值的合，不断的二分再推断是否成立，成立就取左半边，不成立说明太小了就取右半边，写的时候还是没有把二分法理解透彻，我还怕会丢失那个值还特意去保存，其实二分法最后结束得出来的x或y（二个数是相等的）就是每份的最大值...而怎样确定这个最大值是否成立就是用贪心的方法，尽量的往右边拓展直到大于最大值的前一个为止。假设份数还没分完就到最后一个了，那就肯定是成立的。反之，假设份数分完了还没到最后一个那就是不成立。...还有两点要特别注意， 求和的时候会超int范围，由于一个最大可达1×10^8，而最多有500个，超过了4×10^9了。所以要用long long。
隐藏标题栏: 隐藏标题栏后，最大化、最小化、关闭按钮 就相当于隐藏了。...设置窗口以最大化方式显示 main_gui_window w; w.setWindowState(Qt::WindowMaximized); w.show(); 或者在构造函数里设置 this->setWindowState
反事实遗憾算法是一种自我演绎的AI模型。本质是两个AI代理人互相对抗，从头开始学习游戏。...这个算法令人兴奋的是，随着游戏的进行它将越来越接近游戏的最佳策略，即纳什均衡。它已经在许多游戏和领域证明了自己，最有趣的是扑克特别是无限德州扑克。这是我们目前拥有的最好的扑克AI算法。...遗憾匹配 遗憾匹配（RM）是一种寻找最大限度地减少对游戏每个步骤决策遗憾的算法。顾名思义，它从过去的行为学习告知未来决策，通过赞同它后悔以前没有采取的行为。 在这个模式中，既有积极的遗憾和消极的遗憾。...在任何双人零和博弈中，当两个玩家都坚持遗憾匹配时，他们的平均策略收敛于纳什均衡，即两者都能够最大化自己预期的效用： ? 但现在已经有足够的数学抽象了。...在本教程中，我们将编写一个实现RM算法完猜拳游戏的简单程序。我们假设读者有Python编程语言的基础知识，最好是接触过Numpy。 我们首先导入本程序所需的模块。
算法描述 系数：☆☆ 爱丽丝和鲍勃有不同大小的糖果棒：A[i] 是爱丽丝拥有的第 i 根糖果棒的大小，B[j] 是鲍勃拥有的第 j 根糖果棒的大小。
问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？...输出格式 每组数据输出1行，为最大的乘积。
问题描述： （这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的） 输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合 例如说
问题描述 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) 例子： 5,9,8,3,15 那么排序后的数，3,5,8,9,15，因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想： 1）找出数组的最大值max和最小值min 2）将区间均等的划分为 N + 1份，即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1）找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {
输出格式 输出文件仅一行包含一个整数，表示要求的最大的结果 样例输入 5 2 1 2 3 4 5 样例输出 120 样例说明 (1+2+3)*4*5=120...] sum = new long[20]; static long[][] dp = new long[20][20]; /* * dp[i][j]代表前i个数中有j个乘号的最大值
作者：董钰舜 单位：弗吉尼亚大学 图数据挖掘算法已经在很多领域得到应用，但大多数图数据挖掘算法都没有考虑到算法的公平性。...因此，如何使当前的图数据挖掘算法产生尽可能公平的预测以辅助人们决策成为了一个关键的问题。 在不同的工作中，算法公平性的定义可能是不同的。同时，提升算法公平性的方法也与公平性的定义相互耦合。...此外，还有一些集体公平性的定义是与具体的图数据挖掘算法耦合的。比如，在节点表示学习，图聚类和影响力最大化算法中，图数据挖掘算法的集体公平性都有不同的定义。更多内容见综述原文。...在推荐系统中，用户公平性和流行公平性是最为广泛研究的两类算法公平性。...提升图数据挖掘算法公平性的方法 在本篇综述中，我们将图数据挖掘中实现算法公平性的方法划分为以下六类。 图2. 图数据挖掘中提升算法公平性的方法分类 2.1 正则化 图3.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
