此部分学习内容适合工业工程，管理科学与工程，信息管理，物流管理，系统工程等相关专业的2021级（大一）本科生。只需要有C++，Java编程基础即可，不需要任何数学基础，也不需要运筹学基础，推文由简到难递进，适合自学！大一可以把这些文章掌握，你就真正入门决策优化算法这个领域了。 在朋友圈转发此推文，并且集齐20个赞，可被邀请加入数据魔术师2021级本科学习交流群，会有高年级本科生，硕士生、博士生和老师在群里提供指导和讨论。入群方式见文末！ 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated
近年来学习python的程序员愈来愈多，有的同学选择了python培训机构，也有的人觉得自己天赋好选择了自学不管大家怎么去学习，在学习python基础的过程中，肯定离不开的就是基础算法，今天就为大家介绍几大学习中的基础算法。
我们为什么叫「递归」 “递归” (recursion) 是一种在程序设计语言中被广泛使用的算法。它有两大特点，一是调用自己，二是化繁为简。我们当中那些优秀的技术人又何尝不是如此？他们以身作则，用实际行动影响身边的人，规范了流程、提高了效能，使整个团队从中得益。这就是我们「递归」栏目的初心，记录平凡腾讯技术人的不平凡。 他是严谨与狂放的结合体，能在感性与理性的思维模式中切换自如。在工作中，他是沉迷数学研究的搜索算法工程师；在舞台上，他是善于为观众带来惊喜的数学魔术师。程序员与魔术师的双重身份会碰撞
前两天有同学私信我，让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
不仅会下围棋，还自学成才横扫国际象棋和日本将棋的DeepMind AlphaZero，登上了最新一期《科学》杂志封面。
阿尔法元（AlphaZero）诞生一周年之际，《科学（Science）》杂志今天以封面文发布了阿尔法元（AlphaZero）经过同行审议的完整论文，Deepmind创始人兼CEO哈萨比斯亲自执笔了这一论文。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Leonie Monigatti 翻译：欧阳锦 校对：王可汗 你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。 你会如何在英语词典中查找一个词呢？ 一个更快的方法是在中间打开，然后决定是在字典的前半部分还是后半部分继续搜索。 这种方法是对二分搜索算法的一种宽泛描述，这种算法在一个排序的元素列表
在算法和数据结构中，搜索是一种常见的操作，用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一，在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式：顺序搜索和二分搜索，并通过实例代码演示它们的应用。
你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。
几乎有90%以上的搜索引擎优化师可能会告诉你我们以获得网站目标流量为己任，仔细思考一下这句话，难道有问题吗？
广度优先搜索（BFS）是一种用于图或树的遍历算法，它从起始节点开始逐层地探索，先访问距离起始节点最近的节点，然后再逐渐扩展到距离更远的节点。
深度优先搜索（DFS）是一种用于图或树的遍历算法，它沿着路径直到无法继续前进，然后回退到前一个节点，继续探索其他路径。
局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。因为对于很多复杂的问题，求解最优解的时间可能是极其长的。因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，局部搜索就是其中一种。它是一种近似算法（Approximate algorithms）。
穷举法又称穷举搜索法，是一种在问题域的解空间中对所有可能的解穷举搜索，并根据条件选择最优解的方法的总称。数学上也把穷举法称为枚举法，就是在一个由有限个元素构成的集合中，把所有元素一一枚举研究的方法。
李林 千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “它最终超越了我们所有预期”。 DeepMind团队又放惊天消息。 简单地说，AlphaGo又有了重大进步。DeepMind把这个新版
目录 01 局部搜索再次科普 02 变邻域搜索 03 造轮子写代码 字数 1936 字 时间 预计10分钟 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式算法都有跟大家提过局部搜索(local search)这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～ 1.1 局部搜索是什么玩意儿？ 官方一点：局部搜索是解决优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的优化问题，比如各种NP-难问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法
其实就是递归中加多一个判断环路的步骤。建议再看看二叉树中序遍历的递归写法，更能体会出深度优先搜索算法是用栈实现的。二叉树遍历
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
机器之心报道 机器之心编辑部 走机器的路，让你看一下。 在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要。 最近，GitHub 上开源了一个存储库，该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码是用 Python 实现的。值得一提的是，开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程，直观清晰。 项目地址： https://github.com/zhm-real/PathPlanning 该开源库中实现的路径规划算法包括基于搜索和基于采样的规划算法，具体目录如下
本公众号主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。算法思想说来有，分而治之，深度搜索，动态规划，回溯，贪心等，结合这些思想再去思考如今很火的大数据，云计算和机器学习，是不是也别有一番风味呢？ 踏上算法之路，风景这边独好！ 01 — 通过这篇文章，你学到什么 通过这篇文章，我们可以进一步体会到深度优先搜索算法在具体问题中的应用，通过详细地示意图，深刻明白递归调用时的进栈，出栈过程；最后通过Leetcode 相似解法的题目进一步加深对深度搜索算法的理解。 02 — 搜索算法 搜索算法，常见的几种形式，深度优先，
虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～
二分搜索算法的时间复杂度为 O(log n)，相比较顺序搜索的 O(n) 时间复杂度，它要快很多。
Java 中常见的搜索算法包括线性搜索和二分搜索。线性搜索是一种简单的搜索算法，但其时间复杂度较高，适用于小数据量的情况；而二分搜索则能在有序数组中较快地查找目标元素。
如果你正在构建一个语音识别系统。系统通过输入一个音频剪辑A，并对每个可能的输出语句S计算某个Score_A(S)来工作。例如，给定输入音频A，你可能尝试去估计Score_A(S) = P(S|A)，即正确输出转录语句是S的概率。
我们首次接触 BFS 和 DFS 时，应该是在数据结构课上讲的 “图的遍历”。还有就是刷题的时候，遍历二叉树我们会经常用到BFS和DFS。它们的实现都很简单，这里我就不哆嗦去贴代码了。
近年来GNN (Graph Neural Network)受到了很大的关注，越来越多GNN方法应用在节点分类(node classification)[1]，推荐系统(recommendation)[2]，欺诈检测(fraud dection)[3]等。不同的GNN方法最大的差别，在于邻居聚合函数 (neighbor aggregation, 又叫message passing)。但是面对多样的数据集和任务，没有任何一个方法能够取得SOTA方法。最近，斯坦福大学Jure教授团队在NeurIPS 2020的工作上也指出了这一点[4]。
本文参考期刊论文信息如下: "The Tree Representation for the Pickup and Delivery Traveling Salesman Problem with LIFO Loading", Yongquan Li, Andrew Lim, Wee-Chong Oon, Hu Qin*, Dejian Tu, European Journal of Operational Research, Volume 212, Issue 3, 1 August 2011, P
广度优先搜索算法（Breadth First Search，缩写为BFS），又译作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是一种图形搜索算法。简单的说，广度优先搜索算法是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。
广度优先搜索算法（Breadth First Search，缩写为BFS），又译作宽度优先搜索，或横向优先搜索，是一种图形搜索算法。简单的说，广度优先搜索算法是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。借助广度优先搜索算法，可以让你找出两样东西之间的最短距离。
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念，它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中，搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能，并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
GitHub：https://github.com/TheAlgorithms/Python
爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。 如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值 (既山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点来，替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。如此循环直到达到最高点。因为不是全面搜索，所以结果可能不是最佳。
来源： science； nautil 作者：弗格森 【新智元导读】 Science 近日以《面向一种基础计算问题的神经网络算法》为题，介绍了一项十分前沿的研究：通过果蝇嗅觉回路，发现了一种一直被人们忽视的搜索算法。通过实验，作者证明，这种算法比起传统的搜索算法，性能提升30%-50%。该研究提供了新的搜索算法进化方式的思考。搜索引擎巨头，不管是国外的谷歌还是国内的百度，或者任何互联网和AI公司，搜索都是一个必须要解决的问题。随着数据库信息和数据来源的爆炸式增长，传统的搜索方法，比如线性搜索，需要突破。 S
这个乘积式中的因子都是小数，其乘积会是一个十分小的数，会造成 数值下溢(numerical underflow)
今天给大家介绍来自佛罗里达国际大学团队发表在Nature Computational Science上的文章，文章提出了一个名为HiCOPS的高性能计算（HPC）框架，可在分布式超级计算机上有效加速肽数据库搜索算法（从质谱数据中推导出肽），与现有的几个HPC框架相比，HiCOPS的搜索速度平均提高了十倍以上；并且HiCOPS中提出的核并行架构、技术和优化与搜索算法无关，可以进行扩展，从而加速现有和未来的肽数据库搜索算法。
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 875.爱吃香蕉的珂珂（Medium） 1011.在D天内送达包裹的能力（Medium）
在2017年，DeepMind推出了AlphaZero，自己学会了掌握国际象棋，日本将棋和Go，击败了世界冠军。DeepMind很高兴看到国际象棋界成员的回应，他们在和AlphaZero对战中看到了一种突破性的，高度动态和非传统的游戏风格，与之前的任何国际象棋游戏程序都不同。
顾名思义，Auto：Automated自动的；ML：Machine Learning机器学习. 因此AutoML即为自动机器学习。
线性搜索是一种简单的搜索算法，逐个检查列表中的每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个列表。
文承上篇，搜索算法中除了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），二分搜索（Binary Search）也是最基础搜索算法之一。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 强化学习，除了可以用于单个强化学习智能体和环境的相互作用，也可以用于两个或者多个智能体在某个强化学习环境下的博弈。 关于这种类型的算法，最有名的应该是蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）。 随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用，并且在这些领域内均取得了相比传统的Alpha-Beta 剪枝算法更加优异的性能，蒙特卡洛树搜索算法作为这些智能体使用的算法也被越来越多的人研究
本文和大家聊聊搜索算法，计算机解决问题的抽象流程是，先搜索，或完全搜索后得到答案，或边搜索边找答案。所以，对给定的数据集进行搜索是解决问题的前置条件。不搜索，无问题。
你好程序员，我们大多数人都害怕算法，并且从未开始学习它。但我们不应该害怕它。算法只是解决问题的步骤。
论文研读-多目标自适应memetic算法 Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization 此篇文章为 V. A. Shim, K. C. Tan and H. Tang, "Adaptive Memetic Computing for Evolutionary Multiobjective Optimization," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 45
最近因为需要从大量的文本中检索字符串，于是想比较一下java jdk提供的 indexof 算法，和其他字符串搜索算法的效率。字符串搜索算法有多种，其中比较有名的是boyer-moore算法。在Moore 先生的主页上有关于 boyer-moore算法的详细介绍。 moore先生介绍的通俗易懂，相信大家都能看明白。
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