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谁能想到，求最值的算法还能优化？

其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。最大值和最小值为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样：先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...这就涉及递归算法的复杂度分析，设算法的复杂度为（n为递归函数处理的元素个数，或者称为问题规模），那么可以得到如下公式：其中是因为 2 个子问题的递归调用，每个子问题的规模是原来的 1/2；...如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。其次，对于同时求最大值最小值的那个问题，怎么想到一次前进 2 步的呢？

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性能优化｜讲的最清楚的垃圾回收算法

结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片复制算法为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...使用复制算法，内存前后对比 ? ? 结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?...分代收集算法分代收集算法主要就是将内存分为两个年代，一个是年轻代，一个是老年代，在年轻代中使用复制算法，因为年轻代存活的对象少，比较适合使用复制算法，老年代使用标记整理算法，因为老年代垃圾比较少，所以适用于标记整理算法

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深度学习中的优化问题以及常用优化算法

---- 3、神经网络优化中的挑战优化是一个很困难的任务，在传统机器学习中一般会很小心的设计目标函数和约束，以使得优化问题是凸的；然而在训练神经网络时，我们遇到的问题大多是非凸，这就给优化带来更大的挑战...3.1 局部极小值凸优化问题通常可以简化为寻找一个局部极小值点的问题，在凸函数中，任何一个局部极小点都是全局最小点；有些凸函数的底部是一个平坦区域，在这个平坦区域的任一点都是一个可以接受的解。...另外如果在高原处，梯度是平坦的，那么优化算法很难知道从高原的哪个方向去优化来减小梯度，因为平坦的高原处每个方向的梯度都是0。高维空间的这种情形为优化问题带来很大的挑战。...3.4 长期依赖当计算图变得极深时，神经网络优化算法会面临的另外一个难题就是长期依赖问题——由于变深的结构使模型丧失了学习到先前信息的能力，让优化变得极其困难。...首先，在 Adam 中，动量直接并入了梯度一阶矩(指数加权)的估计。将动量加入 RMSProp 最直观的方法是将动量应用于缩放后的梯度。结合缩放的动量使用没有明确的理论动机。

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RMQ问题(线段树算法，ST算法优化)

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指：对于长度为n的数列A，回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n)，返回数列A中下标在[i,j]里的最小(大）值，也就是说...，RMQ问题是指求区间最值的问题主要方法及复杂度(处理复杂度和查询复杂度)如下: 1.朴素（即搜索） O(n)-O(n) 2.线段树(segment tree) O(n)-O(qlogn)...使用线段树解决RMQ问题，关键维护一个数组M[num]，num=2^(线段树高度+1). M[i]:维护着被分配给该节点(编号:i 线段树根节点编号:1)的区间的最小值元素的下标。...这个算法的高明之处不是在于这个动态规划的建立，而是它的查询：它的查询效率是O(1). 假设我们要求区间[m,n]中a的最小值，找到一个数k使得2^k<n-m+1....12 *构造RMQ数组 makermq(int n,int b[]) O(nlog(n))的算法复杂度 13 *dp[i][j] 表示从i到i+2^j -1中最小的一个值(从i开始持续2^j个数) 14

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区间最值问题之ST表算法

区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int...给定[l, r]，查询该区间的最大值/最小值，问题转化为从l向右覆盖2^k个数，从r向左覆盖2^k个数，一定覆盖整个区间[l, r]，虽然会有重复覆盖，但不影响结果。

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hanoi塔问题如下图所示_hanoi塔问题最经典的算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。什么是hanoi塔? 汉诺塔问题：古代有一个梵塔，塔内有三个座A、B、C，A座上有64个盘子，盘子大小不等，大的在下，小的在上。...如下图问题解答问题定义我们把左边的柱子叫做A,中间的柱子叫做B,右边的柱子叫做C hanoi`塔的搬运过程； i ：左边的柱子只有两个圆盘我们先假设在A柱子上只有两个圆盘，不用图我们用大脑想象出来最佳流程就是...在这种情况我们通过作图做出hanoi的转移流程是很困难的了，我们可以用在`ii`中提及到的过程，就是我们先把上面的三个看作是一个，我们第一步的目的就是把前三个移动到中间的柱子上去。...[四个圆盘的hanoi](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7e80f4dd8a45878f9ae993e6a0fa6ea8.png) > 问题总结 > 通过上面的描述我们把...hanoi移动的步骤一般化 > ---- 将左边柱子上的N-1个圆盘移动带中间的柱子上将第N个圆盘移动到最右边的柱子将中间柱子上的所有圆盘移动到最右边的柱子 ---- 下面我们给出具体的代码 void

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『ACM-算法-ST算法』信息竞赛进阶指南--区间最值问题的ST算法

i位置开始的后2^j个数中的最大值用f[i][j]表示从j到j+2i-1的最小值（长度显然为2i）。...②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度，最多增加logn次这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值查询： ③对于每个区间，分成两段长度为的区间...，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...因为位置过了一半,所以x到y的最小值可以表示为min(从x往后2t的最小值，从y往前2t的最小值),前面的状态表示为f[t][x] 设后面（从y往前2t的最小值）的初始位置是k，那么k+2t-1=y，...，O(1)查询最值但不支持修改预处理时间复杂度O（nlogn），查询时间O（1）。

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模拟退火算法优化指派问题

1、引言之前二狗已经分别介绍过了，如何用模拟退火算法和遗传算法，进行背包问题的求解。其实背包问题是可以看成是一个可以看成是一个比较特殊的，有线性约束的，0-1规划问题。...在数学中还有很多其他特殊的问题，比如指派问题。指派问题可以看成是更特殊的多个背包问题（很多个背包求优，每个背包只能装一样物品）。基本指派问题一般可以描述为有n个任务n个人。...指派问题已经有了明确可解的算法，也就是我们大家都知道的匈牙利算法。同样的，这个问题也可以使用模拟退火来解决。今天我们就使用模拟退火算法来为大家演示，如何在指派问题进行优化？...模拟退火算法这个名称的来源大家已经知道了，我们就不再赘述。这里要提的是退火算法中的马尔可夫链。如果将每个特定时间序列上的解空间状态看成离散的，并将这些离散状态连成一条链的话。...如果这个值是小于零的，证明解优化，否则的话，就以一定的概率去接受它。这个概率是随着不同的温度和不同delta变化而变化的。

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【算法系列】凸优化的应用——Python求解优化问题（附代码）

优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。...无约束优化问题含等式约束的优化问题含不等式约束的优化问题针对以上三种情形，各有不同的处理策略：无约束的优化问题：可直接对其求导，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；含等式约束的优化问题：主要通过拉格朗日乘数法将含等式约束的优化问题转换成为无约束优化问题求解...；含有不等式约束的优化问题：主要通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Condition)将其转化成无约束优化问题求解 ?

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史上最简单！冒泡、选择排序的Python实现及算法优化详解

冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这主要是通过记录的比较次数和移动次数来反应；另一个是执行算法所需要的附加存储单元的的多少。...优化，则可设定一个标记判断此轮是否有数据交换发生，如果没有发生交换，可以结束排序，如果发生交换，继续下一轮排序最差的排序情况是，初始顺序与目标顺序完全相反，遍历次数1,......,n-1之和n(n-1)/2 最好的排序情况是，初始顺序与目标顺序完全相同，遍历次数n-1 时间复杂度O(n^2) 3、简单排序之选择排序Python实现及优化选择排序的核心：每一轮比较找到一个极值（...3.3、等值情况优化思路：二元选择排序的时候，每一轮可以知道最大值和最小值，如果某一轮最大最小值都一样了，说明剩下的数字都是相等的，直接结束排序。...还可能存在一些特殊情况可以优化，但是都属于特例的优化了，对整个算法的提升有限。

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近端策略优化算法(PPO)：RL最经典的博弈对抗算法之一「AI核心算法」

作者：Abhishek Suran 转载请联系作者提要：PPO强化学习算法解析及其TensorFlow 2.x实现过程（含代码）在本文中，我们将尝试理解Open-AI的强化学习算法：近端策略优化算法...因为PPO可以方便地克服以下两个问题。策略更新不稳定:在许多策略梯度方法中，由于步长较大，策略更新不稳定，导致错误的策略更新，当这个新的错误策略被用于学习时，会导致更糟糕的策略。...算法的步骤游戏n步，存储状态，动作概率，奖励，完成变量。基于上述经验，应用广义优势估计方法。我们将在编码部分看到这一点。通过计算各自的损失，训练神经网络在某些时期的运行。...call(self, input_data): x = self.d1(input_data) a = self.a(x) return a 行动选择: 我们定义代理类并初始化优化器和学习率...现在让我们看看你的代理不学习的原因和一些提示。执行时需要注意的事项在编写RL时，需要记住以下几点。神经元的数量，隐藏层，学习速率对学习有巨大的影响。张量和数组的形状应该是正确的。

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最懒惰的算法—KNN

总第77篇本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素：通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...06|最后：上面python实现过程中涉及的一些知识点： pandas数据转换成numpy，df.matrix() matplotlib中文显示乱码问题列表生成式 np.tile()函数 np.sum

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最大子序列和问题之算法优化

算法三：分治（divide-and-conquer）策略分治策略：分：把问题分成若干个（通常是两个）规模相当的子问题，然后递归地对它们求解。...治：将若干个问题的解4合并到一起并可能再做少量的附加工作，最后得到整个问题的解。在这个问题中，最大子序列和可能在三处出现：即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。...故该序列的最大子序列和为max（6，4，0）= 6。时间复杂度分析: 假设T(n)为求解大小为n的最大子序列和问题所花费的时间。...算法四：算法三利用递归较好的解决了最大子序列和问题，但仔细分析，在递归过程中，同一个元素很可能多次被操作，有没有更高效的算法？先上代码！...不仅如此，在任意时刻，该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案（其他算法即前三种不具有这个特性）。具有这种特性的算法叫做联机算法（online algorithm）。

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最大子序列和问题之算法优化

---- 算法三：分治（divide-and-conquer）策略分治策略：分：把问题分成若干个（通常是两个）规模相当的子问题，然后递归地对它们求解。...治：将若干个问题的解4合并到一起并可能再做少量的附加工作，最后得到整个问题的解。在这个问题中，最大子序列和可能在三处出现：即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。...故该序列的最大子序列和为max（6，4，0）= 6。时间复杂度分析: 假设T(n)为求解大小为n的最大子序列和问题所花费的时间。...---- 算法四：算法三利用递归较好的解决了最大子序列和问题，但仔细分析，在递归过程中，同一个元素很可能多次被操作，有没有更高效的算法？...不仅如此，在任意时刻，该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案（其他算法即前三种不具有这个特性）。具有这种特性的算法叫做联机算法（online algorithm）。

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重叠时间段问题优化算法详解

二、优化重叠查询如前所述，我们需要解决的第一个问题时合并一个房间内同一用户的重叠时间段。下面讨论两种自关联和游标实现方案。 1....自关联重叠问题的SQL解决方案中，最容易想到的是自关联。...游标+内存临时表在数据库优化中有一条基本原则，就是尽量使用集合操作而避免使用游标，来看一个最简单的例子。nums是单列100万行的数字辅助表，select查询时间为0.41秒。...最小范围算法获取活跃时段的逻辑没问题，但在第（3）步骤中需要表关联，当数据量很大时，这步需要花费非常多的时间，因为要扫描大量数据行。...正负计数器算法（一次扫描）与重叠时间段优化思想类似，我们希望只扫描一遍表数据，去掉表关联以提高性能。实际上，经过sp_overlap过程处理后，可以用一种高效的方式得到活跃时段。

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gbdt算法_双色球最简单的算法

解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...，购物较多，经常问师兄问题，预测年龄C = 25 – 1 = 24 D: 26岁工作两年员工，购物较多，经常被师弟问问题，预测年龄D = 25 + 1 = 26 所以，GBDT需要将多棵树的得分累加得到最终的预测得分.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍）版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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优化算法——凸优化的概述

一、引言在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子...，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题主要有三类优化问题：无约束优化问题含等式约束的优化问题含不等式约束的优化问题针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；对于含等式约束的优化问题，主要通过拉格朗日乘数法将含等式越是的优化问题转换成为无约束优化问题求解；对于含有不等式约束的优化问题，主要通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression

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优化算法——凸优化的概述

一、引言在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法...，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题主要有三类优化问题：无约束优化问题含等式约束的优化问题含不等式约束的优化问题针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；对于含等式约束的优化问题，主要通过拉格朗日乘数法将含等式越是的优化问题转换成为无约束优化问题求解；对于含有不等式约束的优化问题，主要通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression

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神经网络的优化算法_梯度下降优化算法

最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...但是按照原始的指数加权平均公式，还有一个问题，就是当k比较小时，其最近的数据太少，导致估计误差比较大。例如\(v_1=0.9 v_0 + (1-0.9)\theta_1=0.1\theta_1\)。...实验表明，相比于标准梯度下降算法，Momentum算法具有更快的收敛速度。为什么呢？看下面的图，蓝线是标准梯度下降法，可以看到收敛过程中产生了一些震荡。...公式中还有一个\(\epsilon\)，这是一个很小的数，典型值是\(10^{-8}\)。 Adam算法 Adam算法则是以上二者的结合。

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遗传算法求解最值问题并可视化

np.sin(x) + np.cos(x) class GeneticAlgorithm(object): """遗传算法....mutate_rate: float 基因突变的可能性大小. n_population: int 种群的大小....x_bounder: list x 轴的区间, 用遗传算法寻找x在该区间中的最大值. """ def __init__(self, cross_rate, mutation_rate...fitness_score = f(transform_population) return fitness_score - fitness_score.min() # 在select函数中按照个体的适应度进行抽样的的时候...，抽样概率值必须是非负的 # 对种群按照其适应度进行采样，这样适应度高的个体就会以更高的概率被选择 def select(self, population, fitness_score

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