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首次

关于首次,先看一下百度百科的解释,已经说出了三者的大区别。 首次(first-fit): 从空闲分区表的第一个表目起查找该表,把先能够满足要求的空闲区分给作业,这种方的目的在于减少查找时间。 (best-fit):从全部空闲区中找出能满足作业要求的,且大小小的空闲分区,这种方能使碎片尽量小。 (worst-fit):它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小大的空闲分区,从而使链表中的节点大小趋于均匀。 426k的空闲区; 未找到,此作业将等待释放空间 : 为212k分空间: 找到第一个跟212k大小接近的空闲区 找到第四个空闲区300

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动态分区分--应分

可变分区调度有: 应分,应分,。 ---- 首先我们的构建一个分区表,及其相关操作,如下: package 动态分区分; import java.util.Iterator; import java.util.Scanner; System.out.print(cnt+" "); p.Print(); cnt++; } in.close(); } } 之后开始设计应分 return partition; } public void CarryOut_FirstFit(int[] process){ //执行 firstfit = new FirstFit(p); int[] process = new int[2]; System.out.println(" 开始执行

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    贪心装载问题(Java实现)

    装载问题 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 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 描述 可用贪心求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 装载问题(贪心 ]; for (int i = 0; i < n; i++) { // 初始化 d[i] = new Element(w[i], i); } Arrays.sort(d); // 记录值 float[]{4, 2, 5, 1, 3}; x = new int[w.length]; float opt = Loading(c, w, x); System.out.println("值为 : 10.0 解为: 1, 1, 0, 1, 1 采用重量轻者先装的贪心选择策略,可产生装载问题的解Java 源有详细注释,不懂评论下方留言

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    Android8.0+ 通知实战

    Notification notification=new NotificationCompat.Builder(MainActivity.this, channelId)//8.0以上没设置渠道Id无显示通知的 .setContentTitle("紧急通知:") .setContentText("点赞能长高一公分")//显示长文本时,后面省略号替了 .setContentIntent(pendingIntent)//设置可点击跳转 .setAutoCancel(true)//点击后自动取消通知(方1 .setPriority(NotificationCompat.PRIORITY_MAX)//设置重要程度: PRIORITY_DEFAULT (表示默认)PRIORITY_MIN(表示低 ) PRIORITY_LOW (较低)PRIORITY_HIGH (较高)PRIORITY_MAX(高) .build(); manager.notify

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    】遗传(Genetic Algorithm) (附及注释)

    这个过程将导致种群像自然进化一样的后生种群比前更加应于环境,末种群中的个体经过解(decoding),可以作为问题近似解。 1.3 遗传过程图解 ? 7) 然后产生子(希望存活下来的袋鼠是多产的,并在那里生儿育女)。 遗传并不保证你能获得问题的解,但是使用遗传点在于你不必去了解和操心如何去“找”解。 如下所示: 1.2-3.2-5.3-7.2-1.4-9.7 浮点数编有下面几个点: 1) 用于在遗传中表示范围较大的数。 2) 用于精度要求较高的遗传佳保留选择:首先按轮盘赌选择方执行遗传的选择操作,然后将当前群体中应度高的个体结构完整地复制到下一群体中。 4. ---- 运行结果: 10个城市(解:147) ? 20个城市(解:870) ? 31个城市(解:14700) ? 后在多说一句,这跑不出解也正常。

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    兼容 - 纯完美 iPhoneX

    前言 本文主要针对 iPhoneX列出一些关键点,仔细阅读可完美 iPhoneX,其中还有一些是 iOS11的, 话不多少,开始正餐。 iPhoneX概况一览 ? 从图中我们可以看出: status bar 从20 变成了 44 导航条高度依然是 44 顶部的总体高度变成 88 安全区域距离页面底部需要保留 34pt,系统自带的 Tabbar已经好了 ,但是自己的页面书写就要注意了,以前可以触底的,现在要保留34pt 距离了。 #define kTopHeight (kStatusBarHeight + kNavBarHeight) 中遇到的其他问题 Pushde的时候列表/页面发生向下偏移 这是一个 iOS11的问题 iPhone X push的时候TabBar上移 系统原生的Tabbar在push的时候会上移 在UINavigationController的基类重写pushViewController理方

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    matlab之遗传(含)【数学建模】

    一、遗传的基本原理 生物进化选择物种: “ 物竞天择,者生存 ” 生动地描述了自然的选择残酷性。能够很好应当前环境的生物不仅生存了下来,还把它体内的质“基因”留给了下一。 继承质基因的“下一们”不断的应着新的环境,环境又不断的选择新的合生存的物种。如此交替循环,经过数的发展,终留下来的生物一定是合当前环境的! 遗传寻找解: 遗传借鉴了达尔文的生物进化理论和孟德尔的遗传定律,使用“者生存”的原则,在潜在的解决方案中逐次产生一个近似解的方案。 在遗传的每一中,根据个体的应度值进行选择,并根据遗传学则产生新一的个体。在这个过程中种群中的个体应度不断增强,得到解也不断接近解! ? 可以看到,大约在11的时候就能找到解,可见遗传的强大之处。 ? 注:实现见文末 五、遗传的应用实例二:解决TSP问题 当然,寻找函数的极值还是不能凸显出遗传的强大之处。

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    非支排序通用MATLAB

    需要保存两个量: (1).支个数np。该量是在可行解空间中可以支个体p的所有个体的数量。 (2).被支个体集合SP。该量是可行解空间中所有被个体p支的个体组成的集合。 matlab: (注意PopObj填入的多目标的函数值,如果有两个目标,100个个体,那么就是100*2的矩阵,nSort是前沿面的编号) MATLAB function [FrontNO,MaxFNO

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    提升的运速度——化的方总结

    float、double的计是比较复杂的,尤其是软件计,要比较指数,有效数字等,肯定是需要好几个汇编指令的。 浮点数的加(不要问哥为啥只讲加~)分为下面几个步骤: 对阶 位数求和 规格化 舍入 校验判断 因此总结以下几个方: 1、1维数组比2维数组好 2、可以把小数转换为整数的乘除,乘比除快 3、乘除可以使用移位运,但前提是2的N次方。 同样,如果不是,可以进行通分转换为2的N次方,再进行近似计 4、数组查表更加快 5、32位可是使用2给ALU,for循环中跨度为2,循环中做2次计替逐个计 如下所示, for (size_t

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    PSO

    构成要素 群体大小:m m是个整型参数。当m很小的时候,陷入局的可能性很大。然而,群体过大将导致计时间的大幅增加。并且当群体数目增长至一定水平时,再增长将不再有显著的作用。 当m =1的时候, PSO变为基于个体搜索的技术,一旦陷入局,将不可能跳出。当m很大时, PSO的化能力很好,可是收敛的速度将非常慢。 大速度:Vmax 一般设定为变量范围 惯性权重 智能化方的运行是否成功, 探索能力(全局搜索) 和开发能力(局部搜索)的平衡是非常关键的。 对于粒子群来说,这两种能力的平衡就是靠惯性权重来实现. (求解多项式的大值,小值问题) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random ''' * ━━━━━━神兽出没

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    :到底是数学还是

    背景:我的一位同事曾提到,他在面试深度学习相关职位中被问到一些关于的问题。我决定在本文中就做一个简短的介绍。 成本函数的 目标函数是一种试图将一组参数小化的函数。 这不是典型的情况,所以我们剩下了很多鞍点(saddle point),而不是真正的小值。 ? 找到导致小值的参数集的被称为。随着复杂度的增加,我们会发现它们能够更有效地达到小值。 我们可以用下面的生成一个函数的图,以的形式表示1/30的它的梯度(倾斜度): import numpy as np def minimaFunction(theta): return 随机梯度下降用于多变量参数空间的情况。我们可以把2D的函数画成等值线图。在这里你可以看到随机梯度下降在一个不对称的碗形函数上工作。 在上面的例子中,我们发现每种的收敛速度变得越来越快: – 随机梯度下降:100次迭 – 随机梯度下降+Momentum:50次迭 – RMSProp:10次迭 —Adam:

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    单源短路径 Dijkstra Java 实现(贪心

    单元短路径 问题分析 可参考 图的应用——短路径 Java 源 内含详细注释 package Dijkstra; public class Dijkstra { public static = v) { System.out.println(v + "->" + i + " : " + dist[i]); } } } /** * 单元短路径问题的 Dijkstra * @param v: 源顶点 * @param a:邻接矩阵 * @param dist:存放短路径 * @param prev:存放当前顶点的前一个顶点 */ public ][] a, float[] dist, int[] prev) { int n = dist.length - 1; if (v < 1 || v > n) return; // 表当前顶点是否被添加到集合 i++) { float temp = Float.MAX_VALUE; int u = v; for (int j = 1; j <= n; j++) { // 寻找不在S中的小值

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    学习

    简要 本篇主要记录三种求解的:动态规划(dynamic programming),贪心和平摊分析. 动态规划 1.动态规划是通过组合子问题的解而解决整个问题的.分治是指将问题划分成一些独立的子问题, 递归地求解各个子问题,然后合并子问题的解而得到原问题的解.与此不同,动态规划用于子问题不是独立的情况 动态规划的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述解的结构 2.递归定义解的值 3.按自底向上的方式计解的值 4.由计出的结果构造一个解 能否运用动态规划方的标志之一:一个问题的解包含了子问题的一个解 .这个性质为子结构. 合采用动态规划的化问题的两个要素:子结构和重叠子问题 贪心 1.贪心是使所做的选择看起来都是当前佳的,期望通过所做的局部选择来产生出一个全局解. 2.贪心的每一次操作都对结果产生直接影响

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    结对测试性能化(层面)

    在《接口自动化测试框架-AIM》这篇博客中,提到了parewise。 这次对其进行性能化,共3点。 一、 因为笛卡尔积和两两拆分,是有序的。 就保证了两两拆分后的每列都是相同位置的元素。 60s,化后45s。 45s,化后40s。 三、 化到这里,逐段研究,发现没多少化余地了。 外层的for循环是笛卡尔积2187次。 每次循环平均0.02s。 40.85s是2187次累加起来的。 无可奈何。 看源,发现是输出重定向了。 ? 联想到log日志是能打印控制台的。 于是“偷奸耍滑”,在Log里面复用了一下。 ? 搞定。 版权申明:本文为博主原创文章,转载请保留原文链接及作者。

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    网络大流—Dinic

    前置知识 网络大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种常用的求网络大流的。 它凭借着思路直观,难度小,性能越等势,深受广大oier青睐 思想 Dinic属于增广路。 它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,每次增广“极大流” 这里有别于EK,EK是从边入手,而Dinic是从点入手 在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广 Dinic的理论时间复杂度为 证明可以看这里 但是! Dinic的性能在比赛中表现的非常越。 按照集训队大佬ly的说,我们可以认为Dinic的时间复杂度是线性的(比某标号不知道高到哪里去了) 题目链接 #include<cstdio> #include<cstring> #include

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    化的方

    上一篇博客说到近做了一个大一些的需求,等需求完成后非常的凌乱,自己重构(整理了一波),在整理过程中,有一点对于如何的想,特此记录一下。 这里说的化,是指完成了杂乱的后,重现让它更合理,更干净一些,并不是在编程开始前的设计化,因此不着重于设计模式等的使用。 程序本身的提高 思考需求本身,化设计 这一步其实很重要,因为好的设计可从根本上提高的质量,但是因为过于有“个性”,每个项目都有自己合的设计,无具体分析。 但是在编完成后,可以暂时忘掉细节,想一下整体的项目需求,套用一下基本的设计模式,比如简单的工厂模式,观察者模式等等,如果真的有很合的,千万不要畏惧额外的工作量,改他! if (date.compareTo(phoneLastDate) > 0) { return null; } return phone; } 看起来是不是特别没有毛病,我们先计出了该手机可以被使用的后一天

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    动态规划之 KMP 详解(版)

    有一些秀的同学通过手推 KMP 的过程来辅助理解该,这是一种办,不过本文要从逻辑层面帮助读者理解的原理。十行之间,KMP 灰飞烟灭。 PS:本文的参考《4》,原使用的数组名称是dfa(确定有限状态机),因为我们的公众号之前有一系列动态规划的文章,就不说这么高大上的名词了,本文还是沿用dp数组的名称。 下面先直接看完整吧。 return -1; } } 经过之前的详细举例讲解,你应该可以理解这段的含义了,当然你也可以把 KMP 写成一个函数。 明确了其含义,就可以很容易写出 search 函数的。 对于如何构建这个dp数组,需要一个辅助状态X,它永远比当前状态j落后一个状态,拥有和j长的相同前缀,我们给它起了个名字叫「影子状态」。

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    用遗传求函数大值一:编应值

    下面使用一个具体的例子来解释遗传。 问题如下: 求函数 f(x)=9×sin(5x)+8×cos(4x), x∈[5,10] 的大值。 lx = 5; ux = 10; MATLAB 上面分别设定了遗传的参数和自变量x的取值范围。 ,将解后的数值对应到自变量变化范围,后求出函数值。 应值 设f(x)为目标函数值,F(x)为应值,这里采用下面的策略求应值,但是此方并不用于所有情况,需要需根据实际情况重写: 对于小化问题: ? 对于大化问题: ? 下面是实现: function fitvalue = calfitvalue(objvalue, opt)% 根据目标函数值生成应度值,需根据实际情况重写% objvalue input

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    】迭局部搜索(Iterated local search)探幽(附C++及注释)

    内容 迭局部搜索(Iterated local search) 字数 10分钟就能看完了 01 局部搜索 1.1 什么是局部搜索? 局部搜索是解决化问题的一种启发式。 因为对于很多复杂的问题,求解解的时间可能是极其长的。因此诞生了各种启发式来退而求其次寻找次解或近似解,局部搜索就是其中一种。 简单来说,局部搜索是一种简单的贪心搜索,该每次从当前解的邻域解空间中选择一个好邻居作为下次迭的当前解,直到达到一个局部解(local optimal solution)。 局部搜索从一个初始解出发,然后搜索解的邻域,如有更的解则移动至该解并继续执行搜索,否则就停止获得局部解。 1.2 思想过程 局部搜索会先从一个初始解开始,通过邻域动作。 伪如下: ? 04 时间 以下用于求解TSP旅行商问题。

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