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首次适应算法最佳适应算法和最差适应算法

关于首次适应算法最佳适应算法和最差适应算法,先看一下百度百科的解释,已经说出了三者的最大区别。...首次适应算法(first-fit): 从空闲分区表的第一个表目起查找该表,把最先能够满足要求的空闲区分配给作业,这种方法的目的在于减少查找时间。...最佳适应算法(best-fit):从全部空闲区中找出能满足作业要求的,且大小最小的空闲分区,这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法(worst-fit):它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区,从而使链表中的节点大小趋于均匀。...找到第二个空闲区288k>112k,分配给112k,剩余176k空闲区 为426k分配空间: 依次找寻,找到第一个大于426k的空闲区; 未找到,此作业将等待释放空间 最佳适应算法

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回溯算法最佳实践:合法括号生成

关于回溯算法,我们前文 回溯算法套路框架详解 反响非常好,读本文前应确保读过那篇文章,这样你就能够进一步了解回溯算法的框架使用方法,本文可作为回溯算法最佳实践。...下面就来手把手实践一下回溯算法框架。 回溯算法思路 明白了合法括号的性质,如何把这道题和回溯算法扯上关系呢?...,借助回溯算法的框架,应该很好理解吧。...算法的复杂度是多少呢?这个比较难分析,对于递归相关的算法,时间复杂度这样计算[递归次数]x[递归函数本身的时间复杂度]。...我们前面怎么分析动态规划算法的递归次数的?主要是看「状态」的个数对吧。其实回溯算法和动态规划的本质都是穷举,只不过动态规划存在「重叠子问题」可以优化,而回溯算法不存在而已。

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如何选择最佳的最近邻算法

介绍一种通过数据驱动的方法,在自定义数据集上选择最快,最准确的ANN算法 ?...人工神经网络背景 KNN是我们最常见的聚类算法,但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法,例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比,具有380倍的速度,同时提供了...Small World graphs) 一些其他算法 作为数据科学家,我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种算法适合我们的数据。...在本文中,我将演示一种数据驱动的方法,通过使用出色的an-benchmarks GitHub存储库,确定哪种ANN算法是自定义数据集的最佳选择。 ?...在此数据集上,scann算法在任何给定的Recall中具有最高的每秒查询数,因此在该数据集上具有最佳算法。 ? 总流程 这些是在自定义数据集上运行ann-benchmarks代码的步骤。

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十款性能最佳的压缩算法

本文会为你介绍6种不同的无损数据压缩算法,以及4种基于深度学习的图像/视频压缩算法。 6款无损数据压缩算法 无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。...这些算法能够让你在确保文件可被完整恢复的同时减少文件大小。有很多种无损压缩算法供你选择。下面介绍6种常用的算法。 1. LZ77 LZ77算法发布于1977年。...首个基于MLP的算法于1988年被提出,目前已经被应用到: 二进制编码——标准的双符号编码 量化——限制从连续集到离散集的输入 特定领域内的转换——像素级的数据变更 MLP算法利用分解神经网络上一步的输出来确定最佳的二进制码组合...当解码的时候,算法基于这些特征来重建图像。和基于CNN算法相比,基于GAN的压缩算法通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。 总结 压缩算法能够帮助你优化文件大小。不同的算法有不同的结果。...本文简述了6种静态的无损压缩算法以及4种基于深度学习的压缩算法。当然,如果这些算法都不适用于你的场景,你可以查看这篇文章来寻找适合你场景的算法算法有很多,总有一款适合你!

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前沿 | MIT新论文:这个调度优化算法让纽约出租车数量减少了13

大数据文摘出品 编译:王一丁、元元、Aileen 麻省理工学院的研究人员表示,他们发明了一种高效的调度算法,可以将城市的出租车数量减少30%。 他们的研究成果近日发表于《自然》杂志。...目前顺风车服务异常火爆,他们开发自己的算法优化匹配司机和乘客,或者匹配拼车的乘客。像优步和Lyft这样的公司一度让出租车生意陷入困境。麻省理工学院开发的调度算法给传统的出租车行业带来了曙光。...对著名的旅行推销员问题的研究可以为此问题提供一个完美的解决方案。旅行推销员问题(Traveling Salesman Problem)是为一个推销员找到能经过每个推销点的最短路径。...,MIT提出了一个最佳的计算有效的解决方案,以及一个适合实时实现的近乎最佳的解决方案,用两年内在纽约市进行的1.5亿次计程车数据集测试了这个解决方案。...与目前的出租车运营状况相比,实时实施该算法可把所需出租车数量规模减少30%。尽管司机档期的限制以及特殊的出行需求可能会导致实际车辆数量会超过最优价值,但车辆数量对于历史出行需求的各种变化仍然十分可靠。

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再看最著名的 NP 问题之 TSP 旅行商问题

旅行推销员问题是一个经典的组合优化问题,通常描述为以下情景: 假设有一个推销员,他需要访问一组不同的城市,然后返回出发城市,使得他在旅途中经过每个城市恰好一次,同时总路程最短。...推销员从某个城市出发,然后需要返回到出发城市。 推销员必须经过每个城市一次且仅一次。 目标是找到一条最短路径,即总行程距离最小。 TSP 是一个组合优化问题,其难度随着城市数量的增加而指数级增加。...虽然没有已知的多项式时间算法可以解决TSP的一般形式,但有许多启发式算法和近似算法可用于找到 接近最优解 的解决方案。 贪婪算法 其中一种最简单、但也最常用的近似算法是贪婪法。...对于大型问题,它可能会找到一个相对较好的解决方案,但不能保证最佳性。...总结 本篇介绍了对 NP 问题引入、如何使用不同的算法来解决旅行推销员问题(TSP),展开说明了贪婪算法、动态规划和回溯法,使用JavaScript语言进行了简单实现。

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【学术】为回归问题选择最佳机器学习算法

AiTechYun 编辑:xiaoshan 任何类型的机器学习(ML)问题,都有许多不同的算法可供选择。...在机器学习中,有一种叫做“无免费午餐(No Free Lunch)”的定理,意思是没有任何一种ML算法对所有问题都是最适合的。不同ML算法的性能在很大程度上取决于数据的大小和结构。...因此,除非我们直接通过简单的试验和错误来测试我们的算法,否则我们往往不清楚是否正确选择了算法。 但是,我们需要了解每个ML算法的优点和缺点。...尽管一种算法并不总是优于另一种算法,但是我们可以通过了解每种算法的一些特征来快速选择正确的算法并调整超参数。...我们将研究一些关于回归问题的比较重要的机器学习算法,并根据它们的优缺点来决定使用它们的准则。 线性和多项式回归 ?

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数据分析利器:XGBoost算法最佳解析

本文重点解析XGBoost算法框架的原理,希望通过本文能够洞悉XGBoost核心算法的来龙去脉。对于XGBoost算法,最先想到的是Boosting算法。...图5.XGBoost树节点最佳分割点 根据公式10,可以计算到蓝色节点在分裂前和分裂后的的损失函数值:。两式相减,则得到特征如果作为分裂节点时,所能带来的损失函数下降值大小。...如果设定特征采样比例colsample_by* < 1.0,则在选择最佳特征分割点作为分裂节点时,特征候选集变小,挑选最佳特征分割点时计算量降低。 (4)XGBoost如何处理缺失值问题?...对缺失值的处理方式如图9所示: 在特征上寻找最佳分割点时,不会对该列特征missing的样本进行遍历,而只对该特征值为non-missing的样本上对应的特征值进行遍历。...对于稀疏离散特征,通过这个技巧可以大大减少寻找特征最佳分割点的时间开销。

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贪心算法:买卖股票的最佳时机II

可以看一下公众号左下角的「算法汇总」,「算法汇总」已经把题目顺序编排好了,这是全网最详细的刷题顺序了,方便录友们从头打卡学习,「算法汇总」会持续更新!...❞ 122.买卖股票的最佳时机II 题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/ 给定一个数组,它的第...设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。 注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。...122.买卖股票的最佳时机II 一些同学陷入:第一天怎么就没有利润呢,第一天到底算不算的困惑中。 第一天当然没有利润,至少要第二天才会有利润,所以利润的序列比股票序列少一天!...打算从头开始打卡的录友,可以在「算法汇总」这里找到历史文章,很多录友都在从头打卡,你并不孤单! ?

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计算机理论顶会STOC 2021奖项出炉,滕尚华等华人学者获奖

机器之心报道 编辑:小舟、张倩 近日,全球计算机理论顶会 ACM STOC 公布了今年的最佳论文奖、最佳学生论文奖、时间检验奖等奖项。南加州大学计算机科学与数学系教授滕尚华等多位华人学者获奖。...最佳论文奖 今年,共有三篇论文摘得 STOC 的最佳论文奖,分别是: 论文 1:A (Slightly) Improved Approximation Algorithm for Metric TSP...Karlin(华盛顿大学)、Nathan Klein(华盛顿大学)、Shayan Oveis Gharan(华盛顿大学) 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2007.01409.pdf 旅行推销员问题...在这篇论文中,对于某个 ,研究者为度量空间下的旅行推销员问题(metric TSP)给出了一个随机 逼近算法。...今年共有两篇论文获得 Danny Lewin 最佳学生论文奖。

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使用粒子群优化器来解决旅行商人问题

在本文中我们主要讲的是通过修改算法来解决一些问题,例如使用离散固定值作为参数的旅行商问题。...粒子找到的最佳位置,被称为个人最佳(pBest)。 在群中发现的最佳位置,被称为全局最佳(gBest)。 如今算法的变量都使用个人最佳位置而不是全局最佳位置。...使用PSO方法来更新推销员的路线。 正如我们所看到的,粒子的新位置受到三个因素的不同程度的影响。它们是粒子现在的位置,以前的最佳位置和它在该组中最佳的位置。...推销员的路线可以分为三个部分进行更新,每个部分的大小由该部分的相对强度决定。这些部分可以连接在一起形成一个更新的路线。...结论 粒子群优化器可用于通过多次重复简单的算法来解决高度复杂的问题。

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最全的JavaScript 算法与数据结构

) A 普林演算法 - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) B 克鲁斯克尔演算法 - 寻找加权无向图的最小生成树 (MST) A 拓扑排序 - DFS 方法 A 关节点 - Tarjan算法 (基于...DFS) A 桥 - 基于DFS的算法 A 欧拉回径与一笔画问题 - Fleury的算法 - 一次访问每个边 A 哈密顿图 - 恰好访问每个顶点一次 A 强连通分量 - Kosaraju算法 A 旅行推销员问题...回溯, 动态编程和基于Pascal三角形的例子 B 雨水收集 - 诱捕雨水问题 (动态编程和暴力版本) A 八皇后问题 A 骑士巡逻 算法范式 算法范式是基于类的设计的通用方法或方法的算法。...这是一个比算法概念更高的抽象, 就像一个 算法是比计算机程序更高的抽象。...BF算法 - 查找/搜索 所有可能性并选择最佳解决方案 B 线性搜索 B 雨水收集 - 诱导雨水问题 A 最大子数列 A 旅行推销员问题 - 尽可能以最短的路线访问每个城市并返回原始城市 贪心法 - 在当前选择最佳选项

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