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。...cur = cur->next; p->next = cur->next; cur->next = p; p = next; } return dummy->next; } }; 时空复杂度分析 时间复杂度...2 链表归并排序 题目描述：Leetcode 0148 排序链表 分析 因为要求时间O(1)，因此就不能使用递归的写法，这一题可以使用归并排序的迭代写法（自底向上）。...sortList(head), right = sortList(newHead); return merge(left, right); // 返回合并后的链表头指针 } } 时空复杂度分析 时间复杂度...ListNode* get_tail(ListNode* head) { while (head->next) head = head->next; return head; } }; 时空复杂度分析 时间复杂度
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。...数据挖掘和模式识别：遗传算法可以应用于数据挖掘和模式识别任务，如聚类、分类、回归等。 它可以通过优化模型参数或搜索特征组合，提高模型的性能和泛化能力。
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。...02 加载数据 加载包和读取数据 library(glmnet) load(file="Lineartest") data <- Lineartest 03 数据相关性可视化表达 library(corrplot...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
这篇论文将目前绝大多数的图节点邻近度指标和图神经网络特征传播形式都归纳为一个概括性的图传播范式，针对该图传播范式，这篇论文提出了一个时间复杂度近似最优的通用算法AGP。...通过严格的理论分析，我们证明了AGP算法可以在近似最优的时间复杂度下完成所有符合该通用范式的邻近度指标的计算，例如Personalized PageRank、Heat Kernel PageRank、transition...是否可以面向这一通用图传播方式，设计一种时间复杂度近似最优的算法，以同时提高所有图传播方式的效率？ 3....针对上述图传播范式，在本篇论文中，我们提出了通用图传播算法AGP，首次在近似最优的时间复杂度内，得到通用图传播向量 在误差要求范围内的估计结果。...AGP算法将Monte-Carlo随机游走和确定性传播两种方法的优势巧妙结合，从而在近似最优的时间复杂度下，完成了图传播向量 在 相对误差下的估计，其中相对误差 为常数。
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...f_test(0, i) = temp; pos_mat(0, i) = pos[i]; p_best.push_back(pos[i]);//初始化粒子的历史最优位置...f_test.row(0).minCoeff(&minRow, &minCol);//返回函数值矩阵第一行中极小值对应的位置 g_best = pos_mat(minRow, minCol);//初始化全局最优位置
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。...活动编号开始时间结束时间A114A235A306A457A589A659贪心算法思路：排序： 首先，按照活动的结束时间进行升序排序。...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。
④ multiset和heapsort方法，在相同N和M情况下，所用时间起伏很大，即所用时间对原始数据依赖性很高。 code也是一种艺术，它能展现出自己的美。
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
二分法 函数详见rres，此代码使该算法运行了两次 def asdf(x): rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3 return rres i=2 left=0 right...学习完该算法以后，逻辑框架基本上就有了，剩下需要明确的就是对应的python的语言。...就在一个半小时前，我成功搞完了最优化六大代码，纯手打，无外力。开心! 这是我第一组自己实现的python代码，就是数学公式用python语言组装起来。
机器学习要求解的数学模型 几乎所有的机器学习算法最后都归结为求一个目标函数的极值，即最优化问题，例如对于有监督学习，我们要找到一个最佳的映射函数f (x)，使得对训练样本的损失函数最小化（最小化经验风险或结构风险...对于无监督学习，以聚类算法为例，算法要是的每个类的样本离类中心的距离之和最小化： 在这里k为类型数，x为样本向量，μi为类中心向量，Si为第i个类的样本集合。...虽然实现了自适应学习率，但这种算法还是存在问题：需要人工设置一个全局的学习率α，随着时间的累积，上式中的分母会越来越大，导致学习率趋向于0，参数无法有效更新。...w)是正则化项，λ是正则化项的权重。...所有这些主要的数值优化算法都可以在SIGAI云端实验室上免费完成实验： www.sigai.cn 通过构造目标函数，指定优化算法的参数与初始化迭代值，可以可视化的显示出算法的运行过程，并对不同参数时的求解结果进行比较
在深度学习中，有很多种优化算法，这些算法需要在极高维度（通常参数有数百万个以上）也即数百万维的空间进行梯度下降，从最开始的初始点开始，寻找最优化的参数，通常这一过程可能会遇到多种的情况，诸如： 1、提前遇到局部最小值从而卡住...RMSProp在这个基础之上，加入了平方梯度的衰减项，只能记录最近一段时间的梯度，在找到碗状区域时能够快速收敛。...算法如下： 给出学习率lr，delta=1e-8，衰减速率p1=0.9，p2=0.999 累计梯度r=0，初始x ,一阶矩s=0，二阶矩r=0 时间t = 0 while True： t +=...算法7：牛顿法+正则化 牛顿法加上正则化可以避免卡在极小值处，其方法也很简单：更新公式改成如下即可。...牛顿法+正则化 看了真可怜.........二次方法真心在非凸情况很糟糕。此外算法涉及H矩阵的逆，这需要O（n^3）的计算量，非深度学习可用。 ?
2018 06 21 模拟退火算法 模拟退火算法 ( simulated anneal , SA) 求解最优化问题常用的算法，今天应用 SA 解决一元多次函数最小值的例子解释 SA 算法。...1 算法思想 初始化：初始温度T，初始解状态S，是算法迭代的起点； 产生新解S′ 计算增量ΔT = C(S′,S)，其中C为评价函数： 若ΔT < 0，则接受 S′ 作为新的当前解， 否则以概率 exp...(-ΔT/kT) 接受 S′ 作为新的当前解 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序，终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。...这是有意选取的一个多峰值函数，观察SA算法是否陷入局部极小；爬山算法是怎么陷入局部极小的，SA又是怎么跳出局部极小的。...T,T_max 是解空间的取值范围，i 是迭代次数，best是初始最优解，设为在 T处，break_i是控制跳出的次数，每当取到最优解则置为0. 评价函数选用min(s,s').
在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。...复杂度： 时间复杂度O(n^2), 空间复杂度O(1)，排序时间与输入无关，最好，最差，平均都是O(n^2) 稳定性： 稳定，相同元素经过排序后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。...算法过程分为两个步骤： 第一步，以线性时间建立一个Max堆，时间花费O(N)； 第二步，通过将堆中的最后一个元素与第一个元素交换，缩减堆的大小并进行下滤，来执行N-1次DeleteMax操作，当算法终止时...性能分析： 平均时间复杂度为线性的 O(n+C) 最优情形下，桶排序的时间复杂度为O(n)。桶排序的空间复杂度通常是比较高的，额外开销为O(n+m)（因为要维护 M 个数组的引用）。...(2) 利用先进的比较排序算法对每个桶内的所有数据进行排序，其时间复杂度为 ∑ O(ni*logni) 。其中 ni 为第 i个桶的数据量。 很显然，第 (2) 部分是桶排序性能好坏的决定因素。
机器学习要求解的数学模型 几乎所有的机器学习算法最后都归结为求一个目标函数的极值，即最优化问题，例如对于有监督学习，我们要找到一个最佳的映射函数f(x)，使得对训练样本的损失函数最小化（最小化经验风险或结构风险...对于无监督学习，以聚类算法为例，算法要是的每个类的样本离类中心的距离之和最小化： image.png 在这里k为类型数，x为样本向量， 为类中心向量， 为第i个类的样本集合。...虽然实现了自适应学习率，但这种算法还是存在问题：需要人工设置一个全局的学习率 ，随着时间的累积，上式中的分母会越来越大，导致学习率趋向于0，参数无法有效更新。...，r(w)是正则化项， 是正则化项的权重。...所有这些主要的数值优化算法都可以在SIGAI云端实验室上免费完成实验： www.sigai 通过构造目标函数，指定优化算法的参数与初始化迭代值，可以可视化的显示出算法的运行过程，并对不同参数时的求解结果进行比较
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...---- 机器学习要求解的数学模型 几乎所有的机器学习算法最后都归结为求一个目标函数的极值，即最优化问题，例如对于有监督学习，我们要找到一个最佳的映射函数f (x)，使得对训练样本的损失函数最小化（最小化经验风险或结构风险...如果按照时间t进行展开，则第t次迭代时使用了从1到t次迭代时的所有梯度值，且老的梯度值安μt的系数指数级衰减： ? 动量项累积了之前迭代时的梯度值，使得本次迭代时沿着之前的惯性方向向前走。...虽然实现了自适应学习率，但这种算法还是存在问题：需要人工设置一个全局的学习率α，随着时间的累积，上式中的分母会越来越大，导致学习率趋向于0，参数无法有效更新。...所有这些主要的数值优化算法都可以在SIGAI云端实验室上免费完成实验： www.sigai.cn 通过构造目标函数，指定优化算法的参数与初始化迭代值，可以可视化的显示出算法的运行过程，并对不同参数时的求解结果进行比较
时间轮算法 最近工作中使用了Xxl-Job框架来做分布式调度，内部采用了时间轮做整体调度，顺便学习并总结一下。 绝对时间和相对时间 定时任务一般有两种： 1. 约定一段时间后执行。 2....这就是时间轮算法的核心思想。 重复执行 多数定时任务是需要重复执行，比如每天上午9点执行生成报表的任务。...比如现在是下午4点钟，我把这个任务加入到时间轮，并设定当时针转到明天上午九点(该任务下次执行的时间)时执行。...时间来到了第二天上午九点，时间轮也转到了9点钟的位置，发现该位置有一个生成报表的任务，拿出来执行。 同时时间轮发现这是一个循环执行的任务，于是把该任务重新放回到9点钟的位置。...但是这样带来的问题时，每次移动刻度的耗时会增加，当时间刻度很小(秒级甚至毫秒级)，任务列表有很长，这种方案是不能接受的。 分层时间轮 分层时间轮是这样一种思想： 1.
该篇文章收录专栏—趣学算法 ---- 目录 一、贪心算法 （1）介绍 （2）注意事项 （3）性质 1）贪心选择 2）最优子结构 二、最优装载问题 （1）古董重量排序 （2）贪心策略选择 模板代码 （...1）分析 （2）伪代码 代码优化 （1）分析 （2）伪代码 三、 程序实现 ---- 一、贪心算法 （1）介绍 贪心算法总是做出当前最好的选择，期望通过局部最优解选择，从而得到全局最优的解决方案。...2）有可能得不到最优解，而是得到最优解的近似值。 3）选择什么样的贪心策略直接决定了算法的好坏。...（3）性质 人们通过实践发现，利用贪心算法求解的问题往往具有两个重要的性质：贪心选择和最优子结构。只要满足这两个性质，就可以使用贪心算法。...贪心算法通过一系列的局部最优解（子问题的最优解）得到全局最优解（原问题的最优解），如果原问题的最优解和子问题的最优解没有关系，则求解子问题没有任何意义，无法采用贪心算法。
Python 如何在时间循环里最优决策？ 时间旅行和平行宇宙 时间旅行引发的悖论 强化学习 策略梯度算法 代码案例 代码 推荐阅读 理论完备： 实战性强： 配套丰富： 如何在时间循环里最优决策？...强化学习有很多算法，下面我们来介绍其中的一种比较简单的算法——策略梯度算法。...策略梯度算法 强化学习有很多算法，下面我们来介绍一个比较简单的算法——策略梯度算法（Vanilla Policy Gradient，VPG）。 策略梯度算法把智能体的策略建模为带参数的概率分布，记为。...之所以使用PyTorch，是因为算法要更新以增大，而这样的优化问题可以借助PyTorch来实现。我们可以用PyTorch搭建出以为可训练变量的表达式（即损失函数），用优化器来最小化。...初始化函数reset(self, mode)在训练模式下，准备好存储轨迹的列表self.trajectory，以便于后续交互时存储轨迹。
机器学习要求解的数学模型 ---- 几乎所有的机器学习算法最后都归结为求一个目标函数的极值，即最优化问题，例如对于有监督学习，我们要找到一个最佳的映射函数f (x)，使得对训练样本的损失函数最小化（最小化经验风险或结构风险...对于无监督学习，以聚类算法为例，算法要是的每个类的样本离类中心的距离之和最小化： 在这里k为类型数，x为样本向量，μi为类中心向量，Si为第i个类的样本集合。...虽然实现了自适应学习率，但这种算法还是存在问题：需要人工设置一个全局的学习率α，随着时间的累积，上式中的分母会越来越大，导致学习率趋向于0，参数无法有效更新。...，r(w)是正则化项，λ是正则化项的权重。...所有这些主要的数值优化算法都可以在SIGAI云端实验室上免费完成实验： www.sigai.cn 通过构造目标函数，指定优化算法的参数与初始化迭代值，可以可视化的显示出算法的运行过程，并对不同参数时的求解结果进行比较
机器学习基本概念 统计机器学习整个流程就是：基于给定的训练数据集，由实际需求，需要解决的问题来选择合适的模型;再根据确定学习策略，是最小化经验风险，还是结构风险，即确定优化目标函数;最后便是采用什么样的学习算法...，或者说优化算法来求解最优的模型。...，即选择的最优模型在训练集上的平均损失最小;而当目标函数由损失函数项和正则化项构成时，对应结构风险最小化策略，即选择的最优模型不仅在训练集上平均误差比较小，同时在测试集上也能有不错的表现，也就是说得到的模型...3)算法 算法便是对应上面最后一步最优模型的具体求解方法，称为最优化算法。 优化算法小结 在机器学习模型求解过程中，一般采用迭代法。...3)高斯-牛顿法 高斯-牛顿法是一种针对模型优化策略为非线性最小二乘法(LMA)时所设计的特定最优化算法。
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