推演得到公式：dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] 你还可以使用动态规划来解题呀，具体思路如下：
当你leetcode刷多了你就自然看到这类最优解的体型，基本就是动态规划或者贪心算法。
粒子群优化（PSO）算法是Kennedy和Eberhart受 鸟群群体运动的启发于1995年提出的一种新的群智能优化算法[1]。大概的意思就是一片森林里有一群鸟在找一块食物，它们不知道食物具体在哪，但是可以通过感官（例如嗅觉）去察觉到自己当前位置距离食物的远近。鸟可以记住自己走过的位置并且知道自己做过的最优位置。这一群鸟的运动都是随机的，这类似于一种穷举法。
NSGA2算法代码理解： 设置200个个体，目标函数为2个，决策变量的个数为30，首先初始化得到一个每个个体位于0~1之间的决策变量，利用ZDT1函数求得目标值，保存在数组中。
最近在看吴恩达的机器学习课程，自己用python实现了其中的logistic算法，并用梯度下降获取最优值。
2.左右继续拆分到每一个子部分只有一个元素，如下，拆分到只有一个子元素的之后拆分结束
我们在运筹学教学|Benders decomposition（一）技术介绍篇中已经介绍了Benders Decomposition的基本原理，下面为大家提供具体的应用实例和相应的代码。 实例 带固定花费的运输问题： 已知某种物资有m个供应点（源点）， ，i = 1, 2，…, m，供应量分别为 ；有n个需求点（终点）， ，j = 1, 2, …, n，需求量分别为 。从 到 运输单位物资的运价为cij，固定费用为 。若用xij表示从 到 的运量， 表示是否有物资从
---- CS224d-Day 10: Recursive neural networks -- for parsing 课程链接 视频链接 课件链接 ---- 本文结构： Recursive NN 是什么 Recursive Neural Networks 和 Recurrent Neural Networks Recursive NN 可以用来做什么 怎样做到的 算法代码 ---- Recursive NN 是什么 Recursive Neural Networks 可以用来表达长句子，将一个
粒子群优化算法属于进化算法的一种，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO），PSO有几个关键概念：粒子、优化函数、适值（Fitness Value）、飞行方向、飞行距离。
//0.2 非法校验，在已有的数据中间插入 [0, curLen],必须连续，中间不能空元素
我们在运筹学教学|Benders Decomposition（一）技术介绍篇中已经介绍了Benders Decomposition的基本原理，下面为大家提供具体的应用实例和相应的代码。
最近被BOSS抽查 运筹学 基本功课， 面对BOSS的突然发问， 机智的小编果断选择了—— 拿 · 出 · 课 · 本 然后BOSS 微微一笑 ： “来，实现下解决这个问题的代码。” 意识到上完运筹学的自己根本是条 只会解应用题 的 咸·鱼，而运筹学实际上是门算法课后... 小编 放弃治疗 痛定思痛 ，决心开始手脑结合、理论+实践、以解决问题为目的，开始自己在运筹学上的新一轮征程！ 本着一贯的无私奉献精神，小编整理出了这些日子学习运筹学的一系列心得笔记，帮助大家快速突破理论到实践的次元壁！
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。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
数字n代表生成括号的对数，请设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。
【问题描述】 对于字符串S和T，若T是S的子串，返回T在S中的位置（T的首字符在S中对应的下标），否则返回-1.
目前，我们已经介绍了一些强化学习的算法，但是我们无法在实际问题中运用这些算法。 为什么呢？因为算法估算价值函数 (v(s)) 或者 (q(s,a))，保存这些价值函数意味着保存所
在刷了第一道 leetcode 的题以后我一直在思考，怎么才能让小白更清楚的了解到整个算法运行的过程。如果只是单纯的一点点看代码，从中摸清楚整个流程确实还是有一些难度。虽然就一道题来说，代码块并不会很大，但仅凭借变量之间的交换以及断点调试输出结果，还是很难在我们的大脑中形成一个完整的执行流程。
冒泡排序算法的C#、C++和Java代码的基本结构是相同的，但是由于语言本身的差异，在细节上可能会有所不同。例如，C++代码可能使用指针来操作数组，而C#和Java代码则可能使用索引来访问数组。在语法上，C#和Java代码可能更相似，而C++可能更像C语言。
SMO算法是一种启发式算法，其基本思路是：如果所有变量的解都满足此优化问题的KKT条件，那么这个最优化问题的解就得到了。(KKT条件是该最优化问题的充分必要条件)。否则，选择两个变量，固定其他变量针对这两个变量构建一个二次规划问题。
本文介绍了机器学习中的逻辑回归算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K邻近算法、K-均值算法、随机森林、降低维度算法、梯度提升和Adaboost算法。逻辑回归是一种分类算法，通过拟合逻辑函数来预测事件发生的概率。梯度上升法是逻辑回归中的优化方法。
可以使用如下算法来计算复数 a+bi 和 c+di 的积，且只需进行三次实数乘法：
现在很多人学习编程学的还是很开心，随着学习的深入慢慢的开始怀疑人生，怀疑自己是不是真的适合学习编程，总之一系列的不合适纷纷的涌入自己的大脑，作为一个程序员如何正确的看待算法，如何正确的学习算法，如何找到合适的提高途径？作为一个程序员都必选要考虑的事情。 无论编程如何的变化，对于算法的要求不会随之降低，现在大家对于人工智能的概念说的非常多，人工智能里面涉及到的神经网络算法更是层出不穷，算法的重要性在提升，现在很多事情都在去追求智能化，智能化的前提算法的合理性以及最优化。 为什么这么多人觉得学习算法特别难，学起
本文介绍了遗传算法的基本概念、工作原理和应用，并分析了遗传算法中的模式定理和马尔科夫链分析方法。作者通过实例讲解了遗传算法在解决实际问题中的应用，并探讨了遗传算法的发展趋势和未来研究方向。
简单查找算法： 从头开始查找，待查找数字排在第多少位，则查找比较多少次 随便想一个1～100的数字。 每次可以猜一个数字，反馈是这个数字大了，小了，还是对了。 假设从1开始依次往上猜，猜测过程会是上面
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
递归算法的概念可以追溯到古希腊的数学家Euclid，但现代递归算法的概念可以追溯到20世纪初的计算机科学。Java递归算法是一种使用递归的方法解决问题的算法。递归算法通过调用自身来解决问题，这种方法通常更简洁易懂，易于维护，并且通常较少的代码量。
来源：知乎 作者：刘知远 本文多图，建议阅读5分钟。 本文为你分享刘知远老师和学生整理的三十来项算法代码和工具包列表。 刚花半天功夫整理了最近几年和同学努力开源的三十来项算法代码和工具包列表( htt
应读者要求，写个基于递归的冒泡排序算法代码，之前发过的排序算法代码请参考：Python版快速排序算法，Python版选择排序算法，Python版冒泡法排序算法。 from random import randint def bubbleSort(lst, end=None, reverse=False): if end==None: length = len(lst) else: length = end if length<=1: return #flag用来标记
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说车牌号识别 python + opencv「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
作为一种进化算法，遗传算法（GA, Genetic Algorithm）的基本原理是将问题参数编码为染色体，进而利用优化迭代的方法进行选择、交叉和变异算子操作来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
同一道题目，同样使用递归算法，有的同学写出了O(n)的代码，有的同学就写出了O(logn)的代码
今天要聊一个很经典的算法问题，若干层楼，若干个鸡蛋，让你算出最少的尝试次数，找到鸡蛋恰好摔不碎的那层楼。国内大厂以及谷歌脸书面试都经常考察这道题，只不过他们觉得扔鸡蛋太浪费，改成扔杯子，扔破碗什么的。
今天要聊一个很经典的算法问题，若干层楼，若干个鸡蛋，让你算出最少的尝试次数，找到鸡蛋恰好摔不碎的那层楼。
各位读者大家好，今天小编给大家分享如何用遗传算法求解带时间窗的车辆路径规划问题。算法的主要思想来自于论文：A simple and effective evolutionary algorithm for the vehicle routing problem。在实现用遗传算法解VRPTW的过程中，小编一直在被生成了很多不可行解修复很困难而困扰，而这篇论文中所提出的算法恰好就避免了不可行解的处理，那么究竟是如何实现避免讨论不可行解的呢？接着读完这篇推文就能明白了~
按照维基百科的说法。AEAD的全称是Authenticated encryption (AE) and authenticated encryption with associated data (AEAD, variant of AE)。也就是带附加数据的加密和验证算法。
white=imagecolorallocate(im,0xFF,0xFF,0xFF);
这题相对其他简答题还要简答，所以题目难度我给了一星，分析题意可得要求找出只出现一次的那个数字，那么通常能想到的实现方式有哪些呢？(除了双层循环嵌套暴力法啊)
近日，腾讯优图实验室提出一种新的视频动作检测算法DBG并开源，这是继今年4月人脸检测算法DSFD开源后，优图的又一次开源动作。 目前，DBG算法在全球两大权威视频动作数据集ActivityNet-1.3和THUMOS14上均取得了第一。相关论文《Fast Learning of Temporal Action Proposal via Dense Boundary Generator》已被国际人工智能顶级会议AAAI2020接收，与此同时，算法代码已在优图研究官方Github上开源。 Github开源
粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用。 随着应用范围的扩大，PSO算法存在早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值等问题需要解决，主要有以下几种发展方向。
算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/
有关注开源项目的同学，应该能发现，GitHub 上面经常有以各种编程语言为基础，针对不同主流算法的代码实现仓库。
一看到这题的第一印象，这出题人想必是个爱历史之人，都把历史背景给套上了，好一个明汉之距离，我越发的感兴趣，这题我今天必刷，哦吼，点进去，竟然不是啥历史背景，不就是求两数二进制位的互补次数么，有点小失落，不过这道题倒是能做一下。
#写在前面 老习惯，正文之前瞎扯一通。HMM学了很久，最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容，并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型（虽然感觉还是挺难的），之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码，只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手，结合多篇博客、github项目以及李航的《统计学习方法》比较全面的对HMM做了一次学习，要求对自己强制输出，所以在整体公式推导没有什么大问题之后，昨天花了一天完善了代码，今天来做一个全面的讲解，为人为己。 本文还是坚持自己的风格，讲解和公式穿插进行，数学公式永远是最精炼的语言 ^_^
本文讲的回声（Echo）是指语音通信时产生的回声，即打电话时自己讲的话又从对方传回来被自己听到。回声在固话和手机上都有，小时还可以忍受，大时严重影响沟通交流，它是影响语音质量的重要因素之一。可能有的朋友要问了，为什么我打电话时没有听见自己的回声，那是因为市面上的成熟产品回声都被消除掉了。
注: 对于开发者来讲，基本上不会实现一套迭代器。因为现存的标准库都有提供各种容器List、Array等，都有提供迭代器遍历。这里只是简单分析这种模式的实现原理。
Floyd–Warshall（简称Floyd算法）是一种著名的解决任意两点间的最短路径（All Paris Shortest Paths，APSP）的算法。从表面上粗看，Floyd算法是一个非常简单的三重循环，而且纯粹的Floyd算法的循环体内的语句也十分简洁。我认为，正是由于“Floyd算法是一种动态规划（Dynamic Programming）算法”的本质，才导致了Floyd算法如此精妙。因此，这里我将从Floyd算法的状态定义、动态转移方程以及滚动数组等重要方面，来简单剖析一下图论中这一重要的基于动态规划的算法——Floyd算法。
整个算法的基础就是达尔文的生物进化论，“物竞天择，适者生存” 这句话已经是常识了。
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