function binarySearch(items, value) { var startIndex = 0, stopIndex ...
1、简介 二分法检索(binary search)又称折半检索，二分法检索的基本思想是设数组中的元素从小到大有序地存放在数组(array)中，首先将给定值key与数组中间位置上元素的关键码(key)比较...， 如果相等：则检索成功; 若key小：则在数组前半部分中继续进行二分法检索； 若key大：则在数组后半部分中继续进行二分法检索。 ...这样，经过一次比较就缩小一半的检索区间，如此进行下去，直到检索成功或检索失败。 二分法检索是一种效率较高的检索方法。
算法的第一个版本 ---- 把问题抽象一下，其实不管是单元格，表格，还是文本行都可以看成是一个个的元素，于是我们的问题就成了在两个有序的序列中寻找一个最优的匹配，每个元素最多能跟一个元素进行匹配（可以没有匹配...2.1 算法的目标 我们既然要找到最优的匹配，但是怎么才算是最优呢？这就是要求我们先定义一个数值指标，以此来衡量优劣。这也比较简单，对每条连线的权重求和，以此作为衡量指标。...优化版本 ---- 上面的算法在数据量小的时候，还没有问题，但是数据量稍大一点，因为取集合的方式是指数级的，想不废都难。 3.1 剪枝优化 剪枝1....简单说就是保证每个联通子图的最优来保证全局最优（当然这不一定成立，但是概率很小，而且即使不是全局最优，也和全局最优相差不多了，所以可以忽略）。...后续思考 ---- 后来查资料得知，图论里专门有一种叫二分图，还有相关的算法，不过我们的场景却比较特别，算是一种特殊的二分图吧。研究一下现有的二分图，应该还是有改进空间的。
开始时，并没有意识到是配对算法本身的效率问题，毕竟这个算法前不久还专门优化过，空耗了大半天的时间。后来实在没辙了，就调戏页面匹配算法，结果还真就是这个算法的问题。...即使我们在算法的第二个进行了相当部分的剪枝，但是只要匹配的元素比较多，计算量还是非常大的，看上去就像是假死了一样。 算法优化版本V3 ---- 既然知道了问题，那就想办法解决。...V3版算法步骤与实现 ---- 找到混乱区域的算法步骤： 计算左边每个元素和右边相邻元素的匹配度（在我们场景中就是字符串的相似得分，基于编辑距离）； 选择匹配度最高的作为左边每个元素的临时匹配，这样就会得到一个匹配列表...梳理清楚步骤之后，实现其实就不太难了： def match(self, min_score=0.2, sort_min_score=0.01): """快速配对算法（类似贪心算法...总体上，对这整个算法的设计还是挺满意的，效果也很好，原来算法的时间复杂度应该是指数级的，现在更加接近线性级。
查找最后一个小于key的元素 ---- 前几天在论坛上看到有统计说有80%的程序员不能够写对简单的二分法。二分法不是很简单的吗？这难道不是耸人听闻？...其实，二分法真的不那么简单，尤其是二分法的各个变种。最最简单的二分法，就是从一个排好序的数组之查找一个key值。...下面列出了这些二分检索变种的实现。 1. 找出第一个与key相等的元素 1. int searchFirstEqual(int *arr, int n, int key) 2. { 3....Last Smaller : 2 很多的时候，应用二分检索的地方都不是直接的查找和key相等的元素，而是使用上面提到的二分检索的各个变种，熟练掌握了这些变种，当你再次使用二分检索的检索的时候就会感觉的更加的得心应手了
KM算法 KM算法是在匈牙利算法的基础上衍生，在二分图匹配的问题上增加权重，变成了一个带权二分图匹配问题，求最优的二分图匹配。 KM算法讲解，这篇博客自我感觉很好理解。...二分图的带权匹配就是求出一个匹配集合，使得集合中边的权值之和最大或最小。 而二分图的最优匹配则一定为完备匹配，在此基础上，才要求匹配的边权值之和最大或最小。...二分图的带权匹配与最优匹配不等价，也不互相包含。 我们可以使用KM算法实现求二分图的最优匹配。KM算法可以实现为O(N^3)。...KM的几种转化 KM算法是求最大权完备匹配，如果要求最小权完备匹配怎么办？方法很简单，只需将所有的边权值取其相反数，求最大权完备匹配，匹配的值再取相反数即可。...KM算法的运行要求是必须存在一个完备匹配，如果求一个最大权匹配(不一定完备)该如何办？依然很简单，把不存在的边权值赋为0。 KM算法求得的最大权匹配是边权值和最大，如果我想要边权之积最大，又怎样转化？
顺序查找 function seqSearch(arr, data) { for (var i = 0; i < arr.length; ++i) {...
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。
前言 在很多问题上是没有标准解的，我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景： 优化问题：遗传算法可以应用于各种优化问题，如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解，解决复杂的多目标优化问题。...机器学习：遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如，使用遗传算法来选择最佳特征组合，或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题：遗传算法可以用于解决约束满足问题，如布尔满足问题（SAT）、旅行商问题（TSP）等。 它可以搜索解空间，寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...fitnessValue - item2.fitnessValue; }) }, getRandomNumber(min, max) { // 生成从min到max范围内的随机数
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量
二分查找 1.1 分析 用两个指针，一个在前面left，一个在后面right，求出中间值half，与目标值比较。...搜索插入位置 3.1 分析 利用二分算法的特性，将区间分为两部分，一部分是小于目标值的，那么这个区间就不考虑了；另一部分是等于等于目标值的，如果等于目标值那么就直接返回这个下标，如果大于目标值，那么这个值也是第一个比目标值大的数...，这个位置的数之前就得插入目标值，返回的也是这个下标。...二分算法模板 定义两个指针，然后找符合条件的情况按下面的模板走。 填上对应的if表达式，返回题目要求的值即可。 有问题请指出，大家一起进步！！！
一、简介 介绍：二分查找，也称折半搜索，是一种在 有序数组 中 查找某一特定元素 的搜索算法。下面简单介绍其优缺点，以及编码实现。 优点：比较次数少，查找速度快，平均性能好。...缺点：必须有序是数组——因此首先需要排序，而在排序过程中，数组的插入和删除效率是较低的，这就降低了二分法的性能，解决是 平衡二叉树。...二、中间值索引的计算 说明：对应中间值索引的计算有两种算法，分别如下： // 算法一 int mid = (low + high) / 2; // 算法二 int mid = low + (high...- low) / 2; 比较：这两种算法的结果是一样的。...不过对于算法一，极端情况可能出现值溢出（即 low + high 的值大于了 int 类型的范围）。而算法二不会有这个情况。
VLAD是vector of locally aggregated descriptors的简称，是由Jegou et al.在2010年提出，其核心思想是aggregated(积聚)，主要应用于图像检索领域...1.2 相关方法优缺点 在深度学习时代之前，图像检索领域以及分类主要使用的常规算法有BoW、Fisher Vector及VLAD等。...矩阵，其中k是聚类中心个数，d是特征维数(如sift是128维),随后将该矩阵扩展为一个(k*d)维的向量，并对其L2归一化，所得到的向量即为VLAD。...1.4 VLAD算法发展演变 在VLAD算法的基础上Arandjelovic et al.在 All about VLAD 一文中提出了一种改进方法。...得到VLAD后，使用ADC方法继续降低储存空间和提高搜索速度 其中步骤4、5可选，在步骤3得到残差累加向量后进行L2归一化即可用欧氏距离等计算两张图片的相似性从而实现图片检索 一个简单的实现(基于sift
粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程： 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include...include #include using namespace Eigen; using namespace std; const int dim = 1;//维数...初始化粒子群的位置和速度 void init() { //矩阵中所有元素初始化为极大值 f_test.fill(inf); pos_mat.fill(inf); //生成范围随机数
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用，但需要注意的是，并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解，而不一定是全局最优解。...= -1) { System.out.println("最少需要硬币数: " + result); } else { System.out.println(...最终，算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5}，它们是互相兼容的，不重叠。这就是贪心算法的基本思路：在每一步选择中，选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而，需要注意的是，贪心算法并不适用于所有问题，因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优： 在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法达到全局最优。
01 class 两种思路： 1 保存目前找到的最大k个数，每访问一个数，就与这k个数中的最小值比较，决定是否更新这k个数。储存k个数的数据结构可采用：败者树、二叉查找树、最小堆。...堆排序： 构建好最大堆后，取 k次最大值 快速排序： 分区时，根据数P将数组分为两部分，设大于P的数个数为a，小于P的数的个数为b。...或者：以(k+1)/2个数为一组，将数组分成几个组，对每组进行排序（可以采用任何一种高效的排序方法）后，两两合并时只取前k个。
简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析....动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解....这个性质为最优子结构....适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响...,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法中
算法前提： ==>> 必须采用顺序存储结构 ==>> 必须按关键字大小有序排列 算法思路是： 1.每次去数组中的中间值与被查找的值进行比较 2.如果中间值小于被查找的值，则选择中间值右边的数组，重复...下面是我个人的代码实现： 1 /** 2 * 3 */ 4 package com.b510.algorithms; 5 6 /** 7 * 二分查找算法是在已经排序好的数组中查找出某个值...x + "]在数组中,且下标为：" + index; 18 System.out.println(result); 19 } 20 21 /** 22 * 二分法查询算法
目录 时间复杂度 种类 二分算法 模板 例题 1.求方程的根 2.寻找指定和的整数对 3.搜索插入排序 ---- 在介绍二分算法之前，我们先来介绍一下时间复杂度的概念！...) 二分算法 说起二分算法，大家可能第一时间想到的是猜数字游戏：就是猜1到100之间的一个数字 ，我们的最优解法是每次都猜中间，来做到不断缩小数字的准确范围，我们的二分算法也是类似的思想...：在一个有序数组找特定的数，每次都缩小区间，直到找到需要找到的数。...模板 我们在此先给出二分算法的模板，基本所有的二分算法都是在模板上做出修改的，所以我们先来了解最基础的二分算法。 ...//复杂度O(log(n)) { int L = 0; //查找区间的左端点 int R = size - 1; //查找区间的右端点 int lastPos = -1; //到目前为止找到的最优解
形如这样的一种查找方法，我们将其称之为“二分查找”。 实现一个二分查找算法 leetcode上有一题关于二分查找的题目，我们就以这个为例来实现一个二分查找。...思路 我们先分析下二分查找干了件什么事？无非就是在一个范围内取中间那位和目标元素进行比大小，如果没有恰好等于目标元素，我就继续选择两段其中的一段继续劈它，直到劈到还剩下最后一个元素。...先说答案，O(logn), 大致的推到流程是，n(1/2)^k = 1, 倒推下k = log2n, 反应到计算机上的时间复杂度就是logn 二分查找适用的场景是什么？...面试刷人(因为容易写错)，数据量中等，且数据不溢出范围，最重要的是一组排好序的数进行二分查找。 就拿我们上面最开头的例子讲，普通的查找要97次，而用了二分查找的思想6次了，这不是很香嘛。...参考文献 704.二分查找(leetcode): https://leetcode-cn.com/problems/binary-search/
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