一、什么是组合模式 组合模式是一种结构型设计模式，它允许你将对象组合成树状结构，并以递归方式处理这些对象。组合模式使得客户端可以以统一的方式处理单个对象和组合对象。...在组合模式中，存在两种主要的对象类型：叶节点（Leaf）和容器节点（Composite）。叶节点表示树结构中的最终节点，它们没有子节点。...提供了统一的操作接口：组合模式定义了一组统一的操作接口，使得对对象的操作更加一致和方便。 组合模式适用于以下 3 种情况。 需要表示对象的部分-整体层次结构。...希望客户端以统一的方式处理单个对象和组合对象。 需要对对象实施一组操作，无论是叶节点还是容器节点。 一个典型的组合模式的例子是文件系统。...表示对象的部分-整体层次结构：当需要表示对象的层次结构，并且希望以统一的方式处理单个对象和组合对象时，可以使用组合模式。
Per.19: Access memory predictably Per.19:以可以预测的方式访问内存 Reason（原因） Performance is very sensitive to cache...程序的性能和缓冲的性能直接相关，而缓冲算法更善于处理简单的（通常是线性的）访问连续数据。
Pass small amounts of data between threads by value, rather than by reference or pointer CP.31:在线程之间以传值方式传递少量数据...以拷贝形式提供的少量数据的复制和访问成本会低于使用某种锁定机制的共享。拷贝操作天然保证所有权的唯一性（简化代码），避免可能出现的数据竞争。...调用modify1的过程包含两次拷贝string的值；调用modify2的过程就不会。...另一方面，（多任务环境下，译者注）modify1的实现和单线程代码完全相同，而modify2会需要某种形式的互斥锁以避免数据竞争。...如果是短string（比如说10个字符），调用modify1的过程会出奇地快，基本上就是线程切换的成本。如果是长string（例如1,000,000个字符），拷贝两次可能不是一个好主意。
例如 某用户分别使用ABC策略的系统消耗，分别为15 8 17 每个用户依次选择当前所能选择的对系统资源消耗最少的策略,局部最优 如果有多个满足要求的策略，选最后一个 输入 第一行表示用户个数 N 接下来表示每一行表示一个用户分别使用三个策略的资源消耗... resA resB resC 输出描述 最优策略组合下的总的系统消耗资源数 示例一 输入 3 15 8 17 12 20 9 11 7 5 输出 24 说明 1号用户使用B策略 2号用户使用C...华为 OD 机试是一种综合性的测试方式，旨在全面考察应聘者的能力和素质。这种测试不仅包括笔试，还包括面试、小组讨论等多种形式，以确保能够全面了解应聘者的综合实力。...华为 OD 机试是一种非常重要的招聘流程，对于华为来说具有至关重要的意义。通过这种测试，华为可以筛选出最优秀的人才，为公司的长期发展提供坚实的人才基础。...华为 OD 机试是一种公平、公正、公开的测试方式，所有应聘者都有机会参加。这种测试不会因为个人背景、关系等因素而偏袒任何一方，保证了选拔过程的公正性和透明度。
主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。...熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。...算法特点 1、以决策变量的编码作为运算对象，使得优化过程借鉴生物学中的概念成为可能 2、直接以目标函数作为搜索信息，确定搜索方向很范围，属于无导数优化 3、同时使用多个搜索点的搜索信息，算是一种隐含的并行性...最后将各个部分组合到一起组成一个engine然后根据算法流程运行遗传算法对目标进行优化....添加更多的内置算子; 2. 给内置算子和组件添加C++ backend; 3. 并行化 参考 《智能优化算法及其MATLAB实例》 《MATLAB最优化计算》
作业车间调度(Job shop scheduling problem, JSP) 是车间调度中最常见的调度类型，是最难的组合优化问题之一，应用领域极其广泛，涉及航母调度，机场飞机调度，港口码头货船调度，...随着遗传算法（genetic algorithm (GA)）在组合优化问题的广泛应用，许多人开始对遗传算法进行深度研究。...用crossProbability表示，并且值为0.95 4.变异概率：控制变异算子的使用频率，用mutationProbability表示，并且值为0.05 5.遗传代数：种群的遗传代数，用于控制遗传算法的终止...染色体变异算子 变异的作用主要是使算法能跳出局部最优解，因此不同的变异方式对算法能否求得全局最优解有很大的影响。使用位置变异法作为变异算子，即从染色体中随机产生两个位置并交换这两个位置的值 ?...原作者编写了Java，Python，C++三个版本的代码，小编仔细阅读了Java代码，在其中加入一些注释并略作修改，分享给大家。
比如：7的二进制 7 = 111 它可以分解成 001 010 100 这三个数可以 组合成任意小于等于7 的数，而且每种组合都会得到不同的数，这样就可以用三个数表示7这个N个物品。...先初始化{ 0 } （表示i=0时的值） i=1 ->{ 0 } （表示i=1,时，在其范围内最小的值为0）-> 7进队 { 7 } ； i=2->{ 7 }（表示i=2,时，在其范围内最小的值为7...）-> 6比7小，7出，6进 { 6 }； i=3-> { 6 } （表示i=3,时，在其范围内最小的值为6）->8比6大，8进 { 6, 8}； i=4->{ 6, 8}（表示i=4,时，在其范围内最小的值为...故单调队列为 { 8,9 }（表示i=5,时，在其范围内最小的值为8）->10比9大，10进 最终 单调队列为{ 8，9, 10} ; i=7->{ 8，9, 10}（表示i=6,时，在其范围内最小的值为...树：以递归的方式定义，一棵树有一个根节点和一些子节点，子节点可以是一棵树，也可以是叶子节点。 堆：讲了堆的原理及实现，大根堆，小根堆也就说明白了优先队列的实现原理。
前言 匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。...任务1 任务2 任务3 工人甲 0 0 0 工人乙 0 1 1 工人丙 0 4 1 以最少数量的横线或者竖线划掉所有零 如果这个数量大于等于矩阵的行列数，那么跳到第 5 步 在剩下的矩阵中...设： 3.1、某一行减或加一个值、最优结果不变。...（第 1 步、第 2 步） X ( i , j )表示第 i 行第 j 列 当选择让 i 去匹配j时 X ( i , j ) = 1 其余 X ( i , j ) = 0 可以看出两者约束方程相同，最优解必定相同...，且最优值相差常数 t 。
为解决上述问题，Ding, Martin and Yang, 2020对QSH进行了改进：以单因子模型为例，考虑策略风险（IC时序波动），探讨最大化风险调整后收益的多空最优组合、多头最优组合的换手率。...： (1) (2) 其中，I(t-1)表示因子暴露和残差收益的历史值集合，因子暴露序列z表示为 其实都是常见公式，记住黄框的两个公式——条件均值和条件协方差即可，后面会用到。...01 无约束下，多空最优组合的换手率 增强组合，最大化风险调整后收益的优化目标表示为 其中，表示风险厌恶系数。wA(t)表示组合相对基准B的偏离权重。...忽略后推导可得，多空最优组合权重为 将上节式(1-2)带入，可进一步得到， 采用与QSH相似的推导过程，多空最优组合的单边换手率 (3) 和多空最优组合的杠杆率（即权重绝对值的和） (4...转换系数TC可以理解为有约束和无约束条件下最优组合权重之间的相关系数 其中，wA表示无约束多空最优组合权重，wC表示复杂约束下多头最优组合权重。
直到有一天遇到了凑数最优问题，看似很简单，但始终无法解决。 凑数问题：在很多数值数据当中，不限制个数（或一些限制条件），选择出一些数据，这些数据的数值之和要等于一个或最接近与定值。...首先我们需要定义一列变量 x ，这里的 x 表示是否取出该笔金额。0 表示不取，1 表示取出 为什么说是变量呢？因为稍后程序会不断改变它们的值。 接着，定义目标函数。目标函数需要变量参与其中。...行1：创建一个求解器 行3：调用求解器的函数，传入之前构造的 model 行5：其返回值可以表示是否找到最优解 可以看到目标函数结果与指定值一致。 但我们需要知道，目标函数的结果是来自于哪些记录。...这里我们在表格中新增一列，查看结果 到这里，肯定有人会认为，"自己用 Python 的 itertools 中的排列组合也能做到" 注意看左下角的运行时间，这个库是在 C++ 中执行运算。...从本期例子中可以看到，凑数问题在找到最优解的情况下，是有可能出现多个组合答案。那么，怎么可以列出所有符合要求的组合答案呢？ 此外，or tools 还可以解决排班问题、路径最优、解答数独游戏等等。
如果没有比当前解好的邻居，则搜索停止；否则，继续迭代。上述规则如下图所示，我们假定初始解x，输出为用x表示的局部最优解。...上述规则如下图所示，我们假定初始解x，输出为用x表示的第一个改进解。 变邻域搜索算法 变邻域搜索是一种元启发式算法，在解下降到局部最优和跳出局部最优过程中不断改变邻域。...变邻域搜索是建立在以下定理之上： 1.一个邻域中的局部最小值不一定是另一个邻域中的局部最小值； 2.全局最优值即为所有可能存在的邻域中的局部最小值； 3....与数组存储方式相比，树表示法主要有以下优点： 节点序列表示的解与树表示的解释呈一一对应的关系，树形结构可以自动保证解的可行性，而节点序列表示的解不一定是可行解；基于树形表示方式，在用算子进行操作时不需要检验新生成解的可行性...，节省计算时间；如果用节点序列来表示解，一旦采用交换节点的邻域搜索算子，生成的新解极有可能违反先进后出的约束；基于树形表示方式的算子实现过程简单且更直接，大量与树相关的算子可以被使用。
从深度搜索的角度而言，从左到右排除不必要的子节点。把左、右边界向内缩进。 最优性剪枝：最优性剪枝，是一种重要的搜索剪枝策略。...它记录当前得到的最优值，如果当前结点已经无法产生比当前最优解更优的解时，可以提前回溯。 记忆化：记录每个状态的搜索结果，在重复遍历一个状态时直接检索并返回。这种方案使用较广泛。 2....重复的结果是如何搜索到的？道理很简单，对于任何一个结点，在向下搜索时，其搜索范围都是由1~目标值。下图中，节点外面的值表示目标值，即需要分解的整数，每选择一个节点后，其目标不值就会做相应减少。...节点上的值表示可选择值，即可拆分的值。当搜索到某个节点上的目标值为0时，意味本次搜索找到了答案。 上图中红色和绿色深度搜索线得到的结果其实是一个结论。可以剪掉红色或绿色线。 怎么设计剪树算法？...即，在每次搜索时，都保持深度搜索线上的节点以非严格递增趋势发展，否则剪此分支。如下图，红色深度搜索线上的节点1,1,5是递增的。绿色线不是，则剪枝。
Java运算符 （1）赋值操作符 赋值操作符(=)表示：取右边的值（即右值），把它复制给左边（即左值）。 右值可以是任意的常量、变量或表达式（只要可以生成一个值）。...若为大写（或小写）的 L ，表示 long 型。 若为大写（或小写）的 F ，表示 float 型。 若为大写（或小写）的 D ，表示 double 型。.../C++，在JAVA中没有sizeof操作符 运算符的优先级和结合性 当多个运算符出现在同一个表达式中，会存在一个问题：谁先谁后呢？...例如，（1+3）＋（3+2）*2，这个表达式如果按加号最优先计算，答案就是 18，如果按照乘号最优先，答案则是 14。...： 从右到左 赋值 = + = - = * = / =％= >> = << =＆= ^ = | = 从右到左 逗号 ， 左到右 表达式 所谓表达式，是指由常量、变量或是操作数与运算符所组合而成的语句
估计出公式参数后，进一步的，可以对未知的样本进行计算以预测（或者推荐）。...如何确定a和b的值呢，我们可以根据历史“价格-销售”数据，来计算最优一元模型的a和b的值。...梯度下降法 最小二乘法实际上只定义了估值函数是方差，真正求解a，b，c的方法是梯度下降法，这是一个枚举型的求解算法，其算法步骤如下： 1）使用随机的a0, b0, c0作为初始值 2）分别求解最优a,...b, c…，对于每个维度参数的求解，步骤为（以a为例）： 2.1）设定a范围的最大值与最小值 2.2）设定a计算的梯度步长（这就是它叫梯度下降法的原因） 2.3）固定其他维度参数 2.4）计算a...的所有取值中，使得估值函数最小的那个a即为所求 数学上可以证明： 1）上述算法是可以收敛的（显而易见） 2）分别求出a，b，c的最优值，组合起来就是整体的最优值（没这么明显了），这个结论是很重要的，假设样本个数为
举个例子，上图中有两类超参数，每类超参数有 3 个待探索的值，对它们进行笛卡尔积后得到 9 个超参数组合，通过网格搜索使用每种组合来训练模型，并在验证集上挑选出最好的超参数。...网格搜索算法思路及实现方式都很简单，但经过笛卡尔积组合后会扩大搜索空间，并且在存在某种不重要的超参数的情况下，网格搜索会浪费大量的时间及空间做无用功，因此它只适用于超参数数量小的情况。...3# 贝叶斯优化 Bayesian Optimization 举个简单的例子，假设关于模型最优超参数组合的函数是一维曲线，由于它是一个黑盒无法直到具体的函数形式，但是可以输入某些值并得到输出。...UCB 方法用线性加权的方式直接对 E&E 采样进行平衡，第一项是当前最好的超参数值，在当前最好的结果附近稳妥的搜索；第二项是方差，表示去探索更未知的空间，beta 参数用来控制力度，这种方法简单有效。...MPI 方法的目的是下一个待搜索的值能最大限度提升概率，假设当前最好的是 y_best, 那么 MPI 表示的是下一个待搜索的点能比 y_best 小的概率，这种方法容易陷入在局部最小值附近。
【导读】《21天学通C++》这本书通过大量精小短悍的程序详细而全面的阐述了C++的基本概念和技术，包括管理输入/输出、循环和数组、面向对象编程、模板、使用标准模板库以及创建C++应用程序等...结构不同于类的地方 关键字struct来自于c语言，它与类极其相似。除非指定了，结构中的成员默认为公有，而类默认为私有；结构默认以公有方式继承，而类默认以私有方式继承。...表示派生类是一个基类）、private或protected（表示派生类有一个基类）。...如果派生类实现了从基类继承的函数，且返回值和特征值相同，就相当于覆盖了基类的方法，即派生类有一个和基类一模一样的函数，则程序运行是输出了派生类的函数结果。...但是有虚继承的时候，虚继承的构造函数是最优先被调用的。 私有继承：private 即便是Base类的公有成员和方法，也只能被Derived类使用，而无法通过Derived实例来使用他们。
存在各种方法，在本研究中，我研究了三种常用的方法。 正态分布式收益- 在此方法中，创建历史资产值的分布并随机抽样以获得每个资产的未来值。该方法假设历史和未来值是正态分布的。...收益遵循布朗运动 - 在这种方法中，随着时间的推移生成每个资产的随机游走，表示每日收益。由此计算出投资组合的总体收益。这种方法假设未来的收益遵循随机游走。...在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。...该值高于之前的局部最优位置，因此局部最优位置（红色粒子）将更新为当前位置。 使用粒子群优化（PSO）的投资组合优化的例证。局部最优位置（红色粒子）现已更新为粒子的当前位置。...在套利交易投资组合的背景下，投资组合优化的目标是进一步降低外汇损失的风险，同时提高投资组合实现的投资收益。 投资组合优化的目标是确定应为每笔交易分配多少资金以优化风险调整收益。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 第一课 GoC简介和演示 【C/C++程序设计语言】 “程序设计语言用于书写计算机程序的语言。语言的基础是一组记号和一组规则。...根据不同的需求和规则，现今有近百种有不同的编程语言，C/C++是最流行、最优秀的的编程语言之一。本课程用编程绘图方式引导大家快速掌握编程基本的思想，进入C/C++编程世界的大门。...前2个给了程序段，显示C++代码的大致形式（教学时，教师可在GoC中演示；自学时可忽略。）；后10个是动态绘图，直接运行演示程序，不列程序。...image.png image.png 说明： l 命令的括号“( )”内的数字称为参数，可给不同的值。 l 每个命令尾部要有分号“;”，表示一个命令（语句）的结束，可以一行写多个命令。...（3） 学会键盘输入命令，对C/C++语法有初步的了解。 （4） 会用命令组合完成任务，对编程中的“顺序结构”有感性体会。
求解器需要定义明确的结构化输入，因此求解器面临的主要问题是输入空间的表示形式。 尽管组合问题是机器学习研究领域的课题之一，但对于解决此类问题的关注却一直有所不足。...这并不意味着社区未把组合泛化问题视为通往智能系统路上的关键挑战。理想情况下，人们能够以端对端、没有任何妥协的方式，通过强大的函数逼近器（如神经网络）将丰富的特征提取与高效的组合求解器结合起来。...现在，假设 ω 是神经网络的输出，即我们要学习的某种表示。直观上，ω 表示什么？ω 旨在定义组合问题的实例。例如，ω 可以是用来定义图中边权重的向量。...我们通过定义原始目标函数的分段仿射插值来实现这一目的，其中插值本身由超参数 λ 控制，如下图所示： ? 如图，f（黑色）是分段恒定的。插值（橙色）以合理的方式连接恒定区域。...对于该问题，重要的是学习正确的首都位置隐表示。我们的数据集由国旗（即原始表示）和对应首都的最优旅行线路组成。一个训练示例包含 k 个国家。
然后汇编程序将汇编指令转换为计算机可以运行的可执行机器代码。 这个汇编游戏非常困难，因为 AlphaDev必须有效地搜索大量可能的指令组合，以找到一种比当前最佳算法更快的排序算法。...可能的指令组合的数量与宇宙中的粒子数量或国际象棋和围棋中可能的行动组合数量相似，一次错误的行动就可能会导致整个算法无效。...通过交换和复制移动，AlphaDev 跳过了一个步骤，以一种看似错误但实际上是捷径的方式连接项目。...每根电线从左到右携带一个值。当两条线在比较器处相交时，将比较两条线上的值。如果底部导线的值小于顶部导线的值，则值将在导线之间交换，如扩展数据图 2b 所示。...AlphaDev-S-WS 使用接近最优的程序进行初始化，其性能能够与从头开始发现最优程序的 AlphaDev 的性能相媲美。(b) 表示为找到最佳解决方案，每种方法探索的程序数量。
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
对象存储
即时通信 IM
