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算法——查找算法

1、顺序查找: 定义: 顺序查找(Sequential Search) 又叫线性查找,是最基本的查找技术,它的查找过程是:从表中第一个(或最后一个)记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值比较,若某个记录的关键字和给定值相等...(二分查找) 定义: 折半查找(Binary Search) 技术,又称为:二分查找。...折半查找的基本思想是:在有序表中,取中间记录作为比较对象,若给定值与中间记录的关键字相等,则查找成功;若给定值小于中间记录的关键字,则在中间记录的左半区继续查找;若给定值大于中间记录的关键字,则在中间记录的右半区继续查找...不断重复上述过程,直到查找成功,或所查找区域无记录,查找失败为止 代码: import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 二分查找 * 1.循环实现 * 2.递归实现...Search)是根据要查找的关键字key与查找表中最大最小记录的关键字比较后的查找方法,其核心就在于插值的计算公式。

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算法查找算法

查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询,是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。...查找效率:查找算法中的基本运算是通过记录的关键字与给定值进行比较,所以查找的效率通常取决于比较所花的时间,而时间取决于比较的次数。通常以关键字与给定值进行比较的记录个数的平均值来计算。...数组是特殊的块索引(一个块一个元素): [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image-...[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6LawbrgF-1635489015715)(查找算法.assets/image-20211028180620292.png...)] 分块查找算法分两步进行,首先确定所查找的节点属于哪一块,即在索引表中查找其所在的块,然后在块内查找待查询的数据。

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查找算法

查找,作为应用最为广泛和最基础的算法思想之一,几乎在所有应用程序之中都有它的思想身影。...二分查找 下面来看看看二分查找,二分查找适用于排序之后的数组,算法的思想也很简单:首先对数组进行排序,每次用数组中的中间那个数字和要查找的数字相比较,如果数组中间的那个数字大于要查找的那个数字,那么在数组的左半边继续执行二分查找...for(int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i]; } sort(a, a + n); // 调用 C++ 标准库(STL)中的排序算法...通过这种思想实现的查找时间复杂度可以降到 O(1) (当然,在忽略输入数据占用时间复杂度的情况下),但是空间复杂度比较大,我们下面要介绍的散列查找也是基于这种思想,当然,这种算法思想也有弊端:输入的数字不能过大...Ok, 这就是一些关于查找算法思想,希望能帮到你。 如果博客中有什么不正确的地方,还请多多指点。 谢谢观看。。。

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查找算法

查找算法 线性查找 二分查找 差值查找 斐波那契查找 鉴于在排序算法时, 搞得比较乱的情况, 导致查找不太方便....因此, 在写查找算法时, 我会将所有的东西都写在一起, 便于查找和阅读 在java中,我们常用的查找有四种: 顺序(线性)查找 二分查找/折半查找 插值查找 斐波那契查找 线性查找 思路: 如果在数组中发现满足条件的值...我们根据代码来实现这个算法 /** * 二分查找法 * * @author TimePause * @create 2020-02-07 15:42 */ public class BinarySearch...插值查找算法类似于二分查找,不同的是插值查找每次从自适应mid处开始查找。...(使用非递归方式编写算法) * * @param a 数组 * @param key 需要查找的关键码 * @return 返回对应下标,如果没有-1

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最优解-遗传算法

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。...从中选择最优的N个染色体继续繁殖,达到设置的繁殖代数后,获取适应度最高的个体。 需要注意的是 繁殖次数内不一定找到最优的解,繁殖的次数越多找到最优解的可能越高。

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最优子集回归算法详解

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。...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

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查找算法之折半查找+分块查找

基本概念 查找表:由同一种类型的数据元素(记录)组成 静态查找表:只需要查找算法 动态查找表:除了查找,还需要增删改查数据元素 关键字:唯一标识数据元素的数据项 常见的查找算法 折半查找 概念 折半查找又称二分查找...算法 //查找算法 int binary_search(seqlist L,Elemtype key) { int low,high=L.TableLen-1,mid; while(low<=high)...(LOW=HIGH)/2}向下取整,则对于任何一个节点,必有右子树结点数-左子树结点数=0或1 折半查找判定树必定是平衡二叉树 折半查找判定树中,只有最下面一层是不满的,因此元素个数为n时,树高h={log2...(n+1)}向下取整 失败结点:n+1(等于成功节点的空链域数量) 分块查找 分块查找,又称索引顺序查找算法过程: 在索引表中确定待查记录所属的分块(可顺序,可折半) 在块中查找 若索引表中不包含目标关键字...,则折半查找索引表最终停在LOW>HIGH,要在LOW所指分块中查找

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查找算法】折半查找

本篇文章将介绍折半查找算法。 文章目录 何为折半查找算法实现 递归实现 效率分析 何为折半查找?...上一篇文章介绍了顺序查找算法,我们知道,虽然顺序查找算法适用性高,但效率太低,那么能不能在此基础上继续提高算法的效率呢?...这个时候,折半查找诞生了,它的原理是每次都将待查找的记录所在的区间缩小一半,比如: 若要在该序列中查找元素值4,折半查找是如何做到的呢?...它需要先设置两个游标,一个指向最左边,一个指向最右边: 这两个游标所表示的范围即为查找区间,初始我们在下标为1到10的区间内查找,这个查找也是讲究方法的,不是一个一个地去遍历查找

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最优算法之粒子群算法(PSO)

一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。...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。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解,粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...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

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局部最优算法-贪心算法详解

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。...最终,算法选择的硬币数量是 {25, 25, 10, 1, 1, 1},凑出了目标金额 63。这就是贪心算法的基本思路:每一步选择当前状态下的最优解,期望最终达到全局最优解。...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

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算法篇-python查找算法

上一篇的递归算法中,了解到算法的复杂度。递归就是在函数中调用本身。 在汉诺塔游戏例子中,如果你需要移动的盘子很多时,程序运行就会消耗很长时间来计算结果。...可以回顾下 —>算法篇-python递归算法 用递归打印斐波那契数列,你会发现,即使n只有几十的时候,你的计算机内存使用量已经飙升了。...python 查找算法 查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个关键字等于给定值的数据元素。 知道了查找的定义,试着用一个简单的例子,能想到 for 循环么? ?...算法的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果它的运算时间为n3+5n+9,那么它的渐进时间复杂度是n3 刚刚用的 for 循环 来查找,它的时间复杂度O(n) 有没有继续优化的查找算法呢...可以设想下,在列表中元素能一半一半的查找,再来查找目标值,是不是就会快一些。 接着就是~ 二分查找 上面说到,一半一半的查找,看目标值在左边一半还是右边一半,然后替换左端点或者右端点,继续判断。

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最优算法学习

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

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Java 查找算法

顺序查找 原理 顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位。...图例说明 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 ?...原理 算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分。...通过一次比较,将查找区间缩小一半。 折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数,提高查找效率。但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。...二分算法步骤描述 ① 首先确定整个查找区间的中间位置 mid = ( left + right )/ 2 ② 用待查关键字值与中间位置的关键字值进行比较; 若相等,则查找成功 若大于,则在右半个区域继续进行折半查找

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