① 判断置换算法好坏的标准： 具有较低的页面置换频率。 ② 内存抖动： 页面的频繁更换，导致整个系统效率急剧下降，这个现象称为内存抖动。 一、最佳置换算法 1.作用 其所选择的被淘汰页，
统计学习方法 (李航) 维特比算法例题 的代码实现, (HMM 预测) import numpy as np num_hidden_states = 3 num_observations = 2 # 红, 黑 obs_map = {'红': 0, '白': 1} # matrix[t-1, t] ===> t-1 --> t transition_matrix = np.array([[.5, .2, .3], [.3, .5, .2],
上篇一文学会动态规划解题技巧 被不少号转载了，其中发现有一位读者提了一个疑惑，在求三角形最短路径和时，能否用贪心算法求解。所以本文打算对贪心算法进行简单地介绍，介绍完之后我们再来看看是否这道三角形最短路径问题能用贪心算法来求解。
先来先服务算法指的是按照作业/进程到达的先后顺序进行服务的，主要从“公平”的角度考虑。用于作业调度时，考虑的是哪个作业先到达后备队列；用于进程调度时，考虑的是哪个进程先到达就绪队列，是非抢占式算法，不会导致饥饿（某进程/作业长时间得不到服务）
解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问题的过程中，依据某种贪心标准，从问题的初始状态出发，直接去求每一步的最优解，通过若干次的贪心选择，最终得出整个问题的最优解，这种求解方法就是贪心算法。
分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解，就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法，简单问题可用二分法完成。
matlab中switch语句看了好几本教材上的例子都未看懂核心，不知谁能提供if-else-end语句所对应的是多重判断选择，而有时也会遇到多分支判断选择的问题。 MATLAB语言为解决多分支判断选择提供了switch-case语句。 switch-case语句的一般表达形式为： switch〈选择判断量〉 Case 选择判断值1 选择判断语句1 case 选择判
1 2 3//坐标缩小后就可以更方便的选择 double pos = (double)i / n * (n + m);//原来雕像的位置 ans += fabs(pos - floor(pos + 0.5))/(n + m);//*n+m后就选四舍五入最近的
只和邻居路由器交换信息 交换--------------路由表 邻居之间相互通气----------算计算计-----------每三十秒交换一次情报---------如果超过180s没收到邻居信息--------判定邻居没了----------并更新自己的路由表 和邻居交流然后自己合计
动态规划可以被视为一种有限状态自动机，其中每个状态代表了问题的一个子集，状态之间的转移代表了子问题之间的关联。在有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称DAG）中，每个节点代表一个状态，而边则代表了状态之间的转移关系。通过这种方式，动态规划将问题转化为在一个DAG上寻找最优路径的问题。
Need[i, j]=Max[i, j]-Allocation[i, j] #尚需要的资源量=最大资源需求量-已分配资源量
但是，当我们只有1张50的和3张20的时候，money定位60块钱就会出现问题。 会提示找不开，这种情况下我们使用贪心算法得到的答案就不是最优解，因为我们一直在尝试用最大的纸币来尽可能的使用最少的张数来解决问题。这就不是最优的。
本文在写作过程中参考了大量资料，不能一一列举，还请见谅。 贪心算法的定义： 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。 解题的一般步骤是： 1.建立数学模型来描述问题； 2.把求解的问题分成若干个子问题； 3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解； 4.把子问题的局部最
贪心算法属于比较简单的算法，它总是会选择当下最优解，而不去考虑单次递归时是否会对未来造成影响，也就是说不考虑得到的解是否是全局最优。在很多实际问题中，寻找全局最优解的代价是非常大的，这时候就可以通过求次优解来解决问题，这种思想其实在软件工程中很常见，例如React中著名的DOM Diff算法中需要对比两棵DOM树，树的完全对比时间复杂度为O(n^3)，而React团队通过只比较同层节点的策略将问题简化为O(n)，也就是说得到的结果从全局角度来说并不一定是绝对最优的，但是它可以在大多数情况下表现并不差。
该文通过给定一个非负整数数组，假定你的初始位置为数组第一个下标，目标是到达最后一个下标，并且使用最少的跳跃次数。介绍了如何使用贪心算法进行求解，并给出了相应的代码实现。同时还介绍了如何通过动态规划进一步求解该问题，并给出了相应的链接。"
它的基本思想是假设某问题的解决步骤可能有N步，且每一步的解决方法又可能有M种，那么就按照某种顺序依次试探每一步中的各种方法，一旦某一步的所有方法都失效，那么就返回上一步继续试探上一步骤的其他M−1种方法。简而言之就是从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。 1. Feature selection: All-relevant selection with the Boruta package 特征选择两种方法用于分析： （1）最少最优特征选择（minimal-optimal feature selection)识别少量特征集合（理想状况最少）给出尽可能优的分类结果； （2）所有相关特征选择（all-relevant feature selection
今天和大家分享的是我系统学习的第一大类算法：排序算法，以前我在写博客的时候总会说：排序算法是我的初恋，所以我的印象很深。
用于作业调度时，考虑的是哪个作业先到达后备队列；用于进程调度时，考虑的是哪个进程先到达就绪队列
如果从一个合法编码 A 编导另外一个合法编码 B，最少要变动两位，则码距就是 2。
什么是归并排序？ 归并排序是复杂度为O(nlog(n))的排序算法，运用了分治法的思想，虽然一般直接使用sort()，不需要自己写排序，但归并排序的典型应用如 逆序对问题。
信息学中解算法题跟数学中解应用题十分类似，大致分为以下四个步骤：题意理解与模型建立、算法设计与复杂度分析、代码编写、调试。
请问：9点上班，几点出门 答：(30+4*45+150)/6=60 再问：想把现有50%概率提高到85%需要多长时间出来？
枚举法的基本思想 枚举法的基本思想是根据提出的问题枚举所有可能状态，并用问题给定的条件检验哪些是需要的，哪些是不需要的。能使命题成立，即为其解。 枚举结构：循环+判断语句。 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。因为适用枚举法求解的问题必须满足两个条件： ⑴可预先确定每个状态的元素个数n； ⑵状态元素a1，a2，…，an的可能值为一个连续的值域。 枚举法的框架结构 设ai1—状态元素ai的最小值；aik—状态元素ai的最大值(1≤i≤n)，即a11≤a1≤a1k，a2
BFS算法和DFS算法属于图论算法的范畴，DFS在前面回溯中，可以去看一下。 BFS算法用于寻找两点之间的最短路径。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说递归函数及例题_递归树求解递归式例题,希望能够帮助大家进步!!!
希望上海疫情尽早过去，其实有一段稳定的时间是比较适合沉淀一下技术的，多少还是自己有些散漫，近期应该会恢复更新《手撕MySQL》系列文章。这篇文章通过一道经典例题：最长公共子序列，给大家讲讲动态规划，并且给出一道LeetCode周赛动态规划题作为练手并讲解，相信看完文章之后，你会对动态规划有更深的理解。
自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。 “计划”的主要目的： 1、想通过这样的方式监督自己更
时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个数学函数，它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间。算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。
作业调度算法 1、FCFS算法（先来先服务算法）：算法每次从后备作业队列中选择最先进入该队列的一个或几个作业，将它们调入内存，分配必要的资源，创建进程并放入就绪队列。FCFS调度算法的特点是算法简单，但效率低；对长作业比较有利，但对短作业不利（相对SJF和高响应比）；有利于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型作业。 2、SJF算法（短作业优先算法）：从后备队列中选择一个或若干个估计运行时间最短的作业，将它们调入内存运行。SJF调度算法的平均等待时间、平均周转时间最少；但对长作业非常不利。 3、HRN算法（
基础数据结构 例题 例题1 UVa11995 AC I Can Guess the Data Structure! ADT 题解 例题2 UVa11991 AC Easy Problem from Rujia Liu 排序或者善用STL 题解 例题3 LA3135 AC Argus 优先队列；模拟 题解 例题4 UVa11997 AC K Smallest Sums 优先队列；有序表合并 题解 例题5 LA3644 AC X-Plosives 并查集
自变量趋于有限值时函数的极限 极限的描述： 极限的定义： 推论： 极限的实际含义： 左极限 右极限 单侧极限 极限存在的定理 课后例题 例题4、例题5 例题4： 自变量趋于无穷大时函数的极限 描述性定
自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。
第1章 绪论 1．1 目的 1．2 历史 1．3 应用 1．4 生物学的启示 参考文献 第2章 神经元模型和网络结构 2．1 目的 2．1 理论和实例 2．2．1 符号 2．2．2 神经元模型 2．2．3 网络结构 2．3 小结 2．4 例题 2．5 结束语 习题 第3章 一个说明性实例 3．1 目的 3．2 理论和实例 3．2．1 问题描述 .3．2．2 感知机 3．2．3 hamming网络 3．2．4 hopfield网络 3．3 结束语 习题 第4章 感知机学习规则 4．1 目的 4. 2 理论和
Problem Description 用1,2,…,n表示n个盘子，称为1号盘，2号盘,…。号数大盘子就大。经典的汉诺塔问 题经常作为一个递归的经典例题存在。可能有人并不知道汉诺塔问题的典故。汉诺塔来源于 印度传说的一个故事，上帝创造世界时作了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按大小 顺序摞着64片黄金圆盘。上帝命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱 子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一回只能移动一个圆盘。我们 知道最少需要移动2^64-1次.在移动过程中发现，有的圆盘移动次数多，有的少 。 告之盘 子总数和盘号，计算该盘子的移动次数.
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量;而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。(算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度)。 简单理解： （1）时间复杂度：执行这个算法需要消耗多少时间。 时间复杂度：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。 （2）空间复杂度：这个算法需要占用多少内存空间。 空间复杂度(Space Complexity) 是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做 S(n)=O(f(n)) ，其中n为问题的规模。利用算法的空间复杂度，可以对算法的运行所需要的内存空间有个预先估计。 一个算法执行时除了需要存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些计算所需的辅助空间。算法执行时所需的存储空间包括以下两部分。 （1）固定部分。这部分空间的大小与输入/输出的数据的个数、数值无关。主要包括指令空间（即代码空间）、数据空间（常量、简单变量）等所占的空间。这部分属于静态空间。 （2）可变空间，这部分空间的主要包括动态分配的空间，以及递归栈所需的空间等。这部分的空间大小与算法有关。
《算法零基础100讲》(第19讲) 进制转换(一) - 入门_英雄哪里出来-CSDN博客https://blog.csdn.net/WhereIsHeroFrom/article/details/120875977
动态规划难吗？说实话，我觉得很难，特别是对于初学者来说，我当时入门动态规划的时候，是看 0-1 背包问题，当时真的是一脸懵逼。后来，我遇到动态规划的题，看的懂答案，但就是自己不会做，不知道怎么下手。就像做递归的题，看的懂答案，但下不了手，关于递归的，我之前也写过一篇套路的文章，如果对递归不大懂的，强烈建议看一看：为什么你学不会递归，告别递归，谈谈我的经验
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型，并
所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在 当前看来是最好的选择 。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的 局部最优解 。
动态规划算法一直是面试手撕算法中比较有挑战的一种类型。很多的分配问题或者调度问题实际上都可能用动态规划进行解决。（当然，如果问题的规模较大，有时候会抽象模型使用动归来解决，有时候则可以通过不断迭代的概率算法解决查找次优解）
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们要思考需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 机器学习 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们要思考需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 机器学习 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风
作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。前面文章，点击下面链接
上篇文章：嵌入式基础知识-测试基础概念，介绍了软件测试相关的基础概念，其中白盒测试中的逻辑覆盖率知识点比较复杂，本篇通过实例来讲解各种覆盖率的测试用例该如何设计。
贪心算法（英语：greedy algorithm），又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。比如在旅行推销员问题中，如果旅行员每次都选择最近的城市，那这就是一种贪心算法。 贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。 贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退。动态规划则会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退功能。 贪心法可以解决一些最优化问题，如：求图中的最小生成树、求哈夫曼编码……对于其他问题，贪心法一般不能得到我们所要求的答案。一旦一个问题可以通过贪心法来解决，那么贪心法一般是解决这个问题的最好办法。由于贪心法的高效性以及其所求得的答案比较接近最优结果，贪心法也可以用作辅助算法或者直接解决一些要求结果不特别精确的问题。在不同情况，选择最优的解，可能会导致辛普森悖论（Simpson’s Paradox），不一定出现最优的解。（摘自维基百科）
贪心算法（Greedy Algorithm）的基本思想是，在每一步中都选择局部最优的解，最终得到全局最优解。也就是说，贪心算法是在一定的约束条件下，逐步地构建问题的解，通过每一步选择局部最优的策略来达到全局最优的解。贪心算法的求解过程非常高效，但有时可能会得到次优解或者无解。因此，在应用贪心算法时，需要注意问题的约束条件和性质，以及选取合适的贪心策略。
动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。在面试笔试中动态规划也是经常作为考题出现，其中较为简单的DP题目我们应该有百分之百的把握顺利解决才可以。
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