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2021 年 08 月 09 日文章目录
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凸优化(3)——梯度与次梯度:方法,性质与比较
凸优化(2)——凸函数,强凸函数及相关拓展
凸优化(1)——引入,优化实例分析,凸集举例与相关性质
数值优化(C)——二次规划(下):内点法;现代优化:罚项法,ALM,ADMM;习题课
数值优化(B)——二次规划(上):Schur补方法,零空间法,激活集方法
数值优化(A)——线性规划中的单纯形法与内点法
数值优化(9)——非线性规划中的极值性质,KKT条件
数值优化(8)——带约束优化:引入,梯度投影法
【简单】合并集合(并查集)
【简单】连通块中点的数量
【简单】堆排序
【简单】单调栈
GCC -O0 -O1 -O2 -O3 四级优化选项
【简单】滑动窗口(单调队列)
【中等】KMP字符串
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