,用2路合并算法将这k个序列合并成一个序列。假设所采用的2路合并算法合并2个长度分别为m和n的序列需要m+n-1次比较。试设计一个算法确认合并这个序列的最优合并顺序，使所需的总比较次数最少。...为了进行比较，还需要确认合并这个序列的最差合并顺序，使所需的总比较次数最多。对于给定的k个待合并序列，计算最多比较次数和最少比较次数合并方案。 输入描述： 第一行有1个正整数k，表示有k个待合并序列。...接下来的1行中，有k个正整数，表示k个待合并序列的长度。 输出描述： 输出最多比较次数和最少比较次数。...输入样例： 4 5 12 11 2 输出样例： 78 52 解题思路： 贪心算法，最优合并时要求m+n-1尽可能的小，所以最优合并其实就是将升序排列的序列中的最小俩个值不断合并，直到序列中只有一个元素为止...最差合并相反，降序排列的最大俩个值不断合并，直到序列中只有一个元素为止，这样就能求得最少比较次数。我是用vector的erase和push_back来模拟合并的过程的。
最优合并问题 Description 给定k 个排好序的序列s1 , s2,……, sk , 用2 路合并算法将这k 个序列合并成一个序列。...假设所采用的2 路合并算法合并2 个长度分别为m和n的序列需要m + n -1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需的总比较次数最少。...为了进行比较，还需要确定合并这个序列的最差合并顺序，使所需的总比较次数最多。 对于给定的k个待合并序列，计算最多比较次数和最少比较次数合并方案。...Input 输入数据的第一行有1 个正整数k（k≤1000），表示有k个待合并序列。接下来的1 行中，有k个正整数，表示k个待合并序列的长度。
不过我们在 git 的合并原理（递归三路合并算法） 中说过，普通的三路合并算法会存在发现多个共同祖先的问题。此策略会“仔细地”寻找其中一个共同祖先。...这将直接使用递归三路合并算法进行合并，详见：git 的合并原理（递归三路合并算法）。...patience 此策略的名称叫“耐心”，因为 git 将话费更多的时间来进行合并一些看起来不怎么重要的行，合并的结果也更加准确。当然，使用的算法是 recursive 即递归三路合并算法。...+ } + 如果你经常合并出现这些括号丢失或者符号不再匹配的问题，可以考虑使用 patience 策略进行合并。...注意 recursive 策略中也有一个 ours 参数，与这个不同的。 subtree 此策略使用的是修改后的递归三路合并算法。
言归正传 下面开始描述问题： 本人平时比较喜欢玩王者荣耀，最近玩韩信比较多，打野飕飕的，虽然很坑，就想买一个韩信街头霸王的皮肤。 ? 但是在购买点券的过程中发现这样一个问题 ?...于是阐述问题试图求解： 如果我想买一个韩信街头霸王的皮肤，已知皮肤的价格为888点券，而我有50点券的优惠卷，余额为8点券，也就是说我需 要购买830点券。...贪心算法 这个时候，可能大都会想到两种算法：动态规划算法和贪心算法。 这里容我偷个懒，采用简单易行的贪心算法。至于动态规划算法的解法感兴趣的小伙伴们可以自己试试看。...至于贪心算法的核心理念： 每一步都采取最优的做法。用专业术语来讲就是：每一步都选择局部最优解，进而希望最终获得一个全局最优解。...buy.forEach(b->{// 遍历点券集合输出即可 System.out.print(b + " "); }); } /** * 根据贪心算法求出购买点券的策略
最优装载问题 最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下...，将尽可能多的集装箱装上轮船 算法描述 可用贪心算法求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 最优装载问题（贪心算法...]; for (int i = 0; i < n; i++) { // 初始化 d[i] = new Element(w[i], i); } Arrays.sort(d); // 记录最优值...float[]{4, 2, 5, 1, 3}; x = new int[w.length]; float opt = Loading(c, w, x); System.out.println("最优值为...: 10.0 最优解为： 1, 1, 0, 1, 1 采用重量最轻者先装的贪心选择策略，可产生最优装载问题的最优解Java 源代码代码有详细注释，不懂评论下方留言
【问题描述】 学校有n台计算机，为了方便数据传输，现要将它们用数据线连接起来。两台计算机被连接是指它们间有数据线连接。
问题描述： 有一批集装箱要装上一艘载重量为c的轮船。其中集装箱i的重量为Wi。最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下，将尽可能多的集装箱装上轮船。...问题可以描述为： 式中，变量xi = 0 表示不装入集装箱 i，xxi = 1 表示装入集装箱 i。 刚看到的时候，给我的感觉就像是排好序的背包问题一样，那么问题就变得简单了。
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 （...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。...2）最优子结构 最优子结构是指原问题的最优解包含子问题的最优解。...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。
物体检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别，是机器视觉领域的核心问题之一，学术界已有将近二十年的研究历史。...1.3优缺点分析 NMS缺点： 1、NMS算法中的最大问题就是它将相邻检测框的分数均强制归零(既将重叠部分大于重叠阈值Nt的检测框移除)。...image.png soft-NMS缺点： soft-NMS也是一种贪心算法，并不能保证找到全局最优的检测框分数重置。...因此作者提出了IoU-guided NMS，也就是NMS操作以预测的IOU为依据而不是传统的以预测框的分类得分为依据来解决这个问题。...，实现对物体之间relation的建模，提高检测效果，并且将关系模块运用在duplicate remove中，进行可学习的NMS（提出了一种特别的代替NMS的去重模块，可以避免NMS需要手动设置参数的问题
陈泰红 研究方向：机器学习、图像处理 物体检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别，是机器视觉领域的核心问题之一，学术界已有将近二十年的研究历史...1.3 优缺点分析 NMS缺点： 1、NMS算法中的最大问题就是它将相邻检测框的分数均强制归零(既将重叠部分大于重叠阈值Nt的检测框移除)。...soft-NMS算法是一种更加通用的非最大抑制算法。 soft-NMS缺点： soft-NMS也是一种贪心算法，并不能保证找到全局最优的检测框分数重置。...因此作者提出了IoU-guided NMS，也就是NMS操作以预测的IOU为依据而不是传统的以预测框的分类得分为依据来解决这个问题。 ?...，实现对物体之间relation的建模，提高检测效果，并且将关系模块运用在duplicate remove中，进行可学习的NMS（提出了一种特别的代替NMS的去重模块，可以避免NMS需要手动设置参数的问题
一 背包问题 背包问题，在可装物品有限的前提下，尽量装价值最大的物品，如果物品数量足够大，简单的暴力穷举法是不可行的O(2ⁿ)， 前一章介绍了《贪婪算法》就是解决如何找到近似解，这接近最优解，...如何找到最优解呢？就是动态规划算法。动态规划先解决子问题，再逐步解决大问题。 每个动态规划算法都从一个网格开始，背包问题的网格如下。 网格的各行为商品，各列为不同容量（1～4磅）的背包。...现在你明 白了为何要求解子问题吧？你可以合并两个子问题的解来得到更大问题的解。 二 背包问题FAQ 2.1 再加一件商品如何 假设你还选择一件商品：iPhone 此时需要重新执行前面所做的计算吗？...2.8 计算最终的解时会涉及两个以上的子背包吗 但根据动态规划算法的设计，最多只需合并两个子背包，即根本不会涉及两个以上的子背包。不过这些子背包可能又包含子背包。...还有网上有优化算法，二维数组转一维数组，只为了求值优化，但是不能找到最优组合选择的元素。感兴趣的可以试验下。
2 求解策略 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...4.2、模拟退火算法 是用来求解最优化问题的算法。比如著名的TSP问题，函数最大值最小值问题等等。...但相比于进化算法，DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。...5.2 约束优化算法 Ø Monte Carlo法具有方法简单、不需要导数信息等优点，但存在求解高维优化问题时计算量大等不足; Ø 随机方向搜索法具有优化求解过程收敛快，但存在局部寻优的不足，因而在使用时需采用选择多个不同初始点的策略...爬山算法：显然爬山算法较简单，效率高，但是处理多约束大规模问题时力不从心，往往不能得到较好的解。 粒子群算法适合求解实数问题，算法简单，计算方便，求解速度快，但是存在着陷入局部最优等问题。
1231 最优布线问题 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 白银 Silver 题目描述 Description 学校需要将n台计算机连接起来，不同的2台计算机之间的连接费用可能是不同的
np.arange(min(ma_list), max(ma_list)+1, 1)) # 设置图例字体大小 plt.legend(['profit_list'], loc='best') plt.title("均线最优参数
尽管强化学习、进化策略、遗传算法这样的方法都能被用于在解空间中搜索能够达到任务要求的模型参数，在本文中，我将仅仅着眼于将这些算法应用到为一个预定义的模型搜索参数的问题中。 进化策略为何物？ ?...在上面的可视化示例中，绿色的点代表每一代分布函数的均值，蓝色的点是被抽样到的解，红色的点是目前我们的算法找到的最优解。 这个简单的算法通常只适用于简单的问题。...由于这个算法本身是一个贪婪算法，它会抛弃当前的最优解之外的所有解。因此，在更加复杂的问题中，这个算法可能更易于陷入局部最优点。...（因为复杂问题解空间更大，全局最优解可能被隐藏在这种简单算法抛弃掉的空间里）如果能够从代表更多的解决方法的概率分布中对下一次迭代进行抽样，而并非仅仅从当前这一代的最优解附近抽样，可能更为有利。...在这个 100 维的 Rastrigin 函数优化问题中，没还有一个优化算法达到了全局最优解，其中使用 CMA-ES 算法得到的结果是最接近全局最优的，比其他算法都好多得多。
在算法的世界里，动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种解决复杂问题的有力工具。它通过将问题分解为更小的子问题，并记忆这些子问题的结果，从而避免重复计算，提高效率。...动态规划的两个核心概念是最优子结构和重叠子问题。 一、最优子结构 最优子结构指的是一个问题的最优解可以由其子问题的最优解构造而成。...检测重复：检查是否存在重复计算的子问题。 优化策略：选择合适的优化策略，如记忆化技术或表格法，来存储和复用子问题的计算结果。...通过理解最优子结构和重叠子问题的概念，我们可以更好地应用动态规划来解决实际问题。这两个核心概念帮助我们识别问题的结构特性，并选择合适的优化策略，从而提高算法的效率。...四、总结 动态规划通过分解问题、存储子问题结果，解决了许多经典的计算问题。在实际应用中，识别问题是否具有最优子结构和重叠子问题的性质，并正确使用记忆化技术或表格法，可以显著提高算法的效率。
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。...这一题十分类似于Leetcode 0023 合并K个有序链表，我们可以使用LC23的思路求解。代码中的变量如下图所示： 上面的做法用C++演示。...合并两个有序链表可以使用Leetcode 0021 合并两个有序链表的方法。...for (auto p = head; p; p = p->next) n++; // 求出节点数目 for (int len = 1; len < n; len += len) { // 枚举合并长度...= p->next, l++; while (r next = q, q = q->next, r++; head = o; // 进行后面两段链表的合并
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。...调度和排程问题：遗传算法可以应用于解决调度和排程问题，如作业车间调度、员工排班、交通信号优化等。 它可以找到最佳的任务分配和调度策略，从而提高效率和降低成本。...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。
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。...数据相关性可视化表达 library(corrplot) data.cor <- cor(data) corrplot(data.cor, method = "ellipse") #是否提示多重共线性问题...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit 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
归纳而言，最优化问题分为函数优化问题和组合优化问题两大类，其中函数优化的对象是一定区间的连续变量，而组合优化的对象则是解空间中的离散状态。...因此，解决这些问题的关键在于寻求有效的优化算法。 （3）优化算法及其分类 所谓优化算法，其实就是一种搜索过程或规则，它是基于某种思想和机制，通过一定的途径或规则来得到满足用户要求的问题的解。...以局部优化策略在当前解的领域中贪婪搜索，如只接受优于当前解的状态作为下一当前解的爬山法；接受当前邻域中的最好解作为下一当前解的最陡下降法等 指导性搜索法。...因此，若不在搜索策略上进行改进，那么要实现全局优化，局部搜索算法采用的邻域函数必须是“完全的”，即邻域函数将导致解的完全枚举，而这在大多数情况下是无法实现的，而且穷举的方法对于大规模问题在搜索时间上是不允许的...鉴于局部搜索算法的上述缺点，智能优化算法，如模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索、神经网络优化算法和混沌搜索等，从不同的角度利用不同的搜索机制和策略实现对局部搜索算法的改进，来取得较好的全局优化性能。
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