最优的学习路径，更快的成为熟练的数据开发工程师： 1，认识SQL SQL是结构化查询语言，SQL也是一个标准，每个数据库服务器都在标准的基础上进行了相应的调整和扩展，相应的，每个数据库对数据的各种操作语言的语法就会做出相应的调整
> #include #include #define N 1000 #define inf 1<<30; using namespace std; /* a星算法...，找寻最短路径 算法核心：有两个表open表和close表 将方块添加到open列表中，该列表有最小的和值。...如果T已经在open列表中：当我们使用当前生成的路径到达那里时，检查F（指的是和值）是否更小。如果是，更新它的和值和它的前继。
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。...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。
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
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
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。...最短路径问题（Dijkstra算法）： 在图论中，通过选择当前节点到源节点的路径中权值最小的边来求解最短路径。...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。
寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 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...
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
1.1 算法 计算机科学教材中的路径搜索算法在数学视角的图上工作——由边联结起来的结点的集合。...这两个步骤必须被最优化为一个步骤，这个步骤将移动结点。 3.3.1 未排序数组或链表 最简单的数据结构是未排序数组或链表。...Dijkstra算法和带有低估的启发函数（underestimating heuristic）的A*算法却有一些特性让伸展树达不到最优。特别是对结点n和邻居结点n’来说，f(n’) >= f(n)。...一个简单的解决方法是，为搜索算法设置一个最大路径长度。如果找不到一条短的路径，算法返回错误代码；这种情况下，用重计算路径取代路径拼接，从而得到路径1-2-5-4.。...6.2 路径压缩 一旦找到一条路径，可以对它进行压缩。可以用一个普通的压缩算法，但这里不进行讨论。使用特定的压缩算法可以缩小路径的存储，无论它是基于位置的还是基于方向的。
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。
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。...第三个问题是纯数学问题，即最优化方法，为本文所讲述的核心。 最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（本文不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等）： 公式求解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想，它将一个问题分解成子问题求解，如果整个问题的某个解是最优的，则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。 推荐阅读 pandas进阶宝典 数据挖掘实战项目 机器学习入门
它们目前有三个重点工作，一是底层算法算力和大数据处理；二是云端芯片；三是量子计算。 和达摩院相比的话，京东的两个研究院走的路子倒是比较特别。...那么，同样都是做研究院，如果一个企业想要打造自己的顶级研究院，它的最优路径又会是什么？ 做好顶级研究院，是个大工程 三个关键词：符合企业调性、实现技术赋能、价值输出。
这类问题中，都有两个关键问题需要解决： 一是找到最短路径； 二是避开障碍物。 解决这类问题，不得不提的一个经典的算法就是A*算法。 我们尽量以浅显易懂的语言讲解清楚A*算法的原理及实现过程。...首先，A*算法是什么？ A*算法是一种基于采样搜索的粗略路径规划算法，由stanford研究院的Peter Hart，Nils Nilsson以及Bertram Raphael发表于1968年。...A*算法的提出是想要解决移动机器人路径规划问题，也就是要在地图上找到一条从起点到终点的最短路径。 其次，如何搜索？ 那么A*算法是如何去找到一条既短又无障的路径的呢?...我们要做的就是找到一条从起点（S）到终点（D）的最优路径。...从终点开始，依次向父亲节点移动直到起点，这就是搜索到的最优路径。
优点： 1）如果最优路径存在，那么一定能找到最优路径 缺点： 1）有权图中可能是负边 2）扩展的结点很多，效率低 1.2 A*算法 A*算法发表于1968年，A*算法是将Dijkstra算法与广度优先搜索算法...（BFS）二者结合而成，通过借助启发式函数的作用，能够使该算法能够更快的找到最优路径。...优点： 1）利用启发式函数，搜索范围小，提高了搜索效率 2）如果最优路径存在，那么一定能找到最优路径 缺点： 1）A*算法不适用于动态环境 2）A*算法不太适合于高维空间，计算量大 3）目标点不可达时会造成大量性能消耗...PRM算法是概率完备且不是最优的算法。 PRM算法流程： 1. 初始化，设G（V，E）为一个无向图，其中顶点集V代表无碰撞的状态点，连线集E代表无碰撞的路径。初始状态为空。 2....2）RRT算法不太适用于存在狭长空间的环境 3）规划出的路径可能不是最优路径 4）不适用于动态环境的路径规划 3.
01 — 单源最短路径 首先解释什么是单源最短路径，所谓单源最短路径就是指定一个出发顶点，计算从该源点出发到其他所有顶点的最短路径。...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合，S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A，V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点，如下图所示： ?...注意，根据这种讨论，实际上我们考虑了两种从A到B的路径：A->B，A->C->B，但是到达B的路径不只这两条，因为经过D也可以到B，如果这些路劲中出现比距离5还小的路径的话，那么Dijkstra算法是不是有漏洞呢...这个考虑是正确的，但是Dijkstra算法假定了边的权重值必须大于0，这样的假定，可以避免经过D到B的路径不可能小于5，因为除了A->B外，其他所有达到B的路径必然经过C，与C相连的顶点中，到达B是最小的...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想，直到集合V的元素个数为0为止，最终的dist字典如下： ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路： 1. 初始化两个集合，S集合和V集合。
Python算法——树的路径和算法 树的路径和算法是一种在树结构中寻找从根节点到叶节点的所有路径，其路径上的节点值之和等于给定目标值的算法。...这种算法可以用Python语言实现，本文将介绍如何使用Python编写树的路径和算法，并给出一些示例代码。 树的定义 树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。...树的路径和算法的思路是使用深度优先搜索（DFS）遍历树的所有路径，同时记录每个路径的和，如果路径的和等于目标值，就将该路径加入到结果列表中。...下面是用Python实现树的路径和算法的代码： # 定义树的路径和算法 def path_sum(root, target): # 初始化结果列表，当前路径列表和当前路径和 result...树的路径和算法是一种使用深度优先搜索遍历树的所有路径，同时记录每个路径的和，如果路径的和等于目标值，就将该路径加入到结果列表中的算法。这种算法可以用于解决一些与树相关的问题
01 什么是A*搜索算法A*搜索算法是一种用于路径搜索和图遍历的效果很好、主流的技术之一。1.1 为什么选择A*搜索算法？简单地说，A*搜索算法与其他遍历技术不同，它具有“智能”。...这意味着它是一种非常智能的算法，与其他传统算法有所区别。下面的部分将详细解释这一点。值得一提的是，许多游戏和基于Web的地图使用这个算法来高效地找到最短路径（近似）。...塔防是一种策略类视频游戏，目标是通过阻挡敌人的攻击来保卫玩家的领土或财产，通常是通过在敌人的攻击路径上或沿着其攻击路径上放置防御结构来实现的。A*搜索算法经常用于找到从一个点到另一个点的最短路径。...因此，我们可以使用A*搜索算法在图中找到源节点和目标节点之间的最短路径，就像我们在二维网格中做的那样。...06 总结那么何时使用广度优先搜索（BFS）而不是A*算法，何时使用Dijkstra算法而不是A*算法来寻找最短路径呢？
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。...(-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')....5 爬山算法搜索模拟 这主要得益于SA以一定概率接收不好的解，如果标注这部分，可以认为为爬山算法。再看下，爬山算法的搜索过程，陷入局部最小，搜索提前终止，所能找到的最小值为-0.5. ?
算法是面试考察的重点，基础算法更是基础，只有打好了基础才可能在此之上深入学习。这里总结了最常见的排序算法，每个都进行了详细分析，大家可以好好研究吸收。...但希尔排序是非稳定排序算法。...所以shell排序是不稳定的排序算法。...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）。...关于稳定性： 稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序 不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
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