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。 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 ，还是好记性不如烂笔头啊，本文中的定义来自百度百科，实例题目来自老师布置的作业，答案分析为笔者按自己的理解写的，若有不对，欢迎指出~~
【3.4 拓展问题】编写一个函数，给定一个链表的头指针，要求只遍历一次，将单链表中的元素顺序反转过来。
摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法–LM算法的文章，当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触： LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题 ，所以说LM算法是一种信赖域法。 LM算法需要对每一个待估参数求偏导，所以，如果你的目标函数f非常复杂，或者待估参数相当地多，那么可能不适合使用LM算法，而可以选择Powell算法——Powell算法不需要求导。 在这种情况下，我猜是需要使用数值求导算法的，但我没有亲自试验过这样做的效率，因为一些优秀的求导算法——例如Ridders算法——在一次求导数值过程中，需要计算的函数值次数也会达到5次以上。 在这篇解释信赖域算法的文章中，我们已经知道了LM算法的数学模型： 可以证明，此模型可以通过解方程组(Gk+μI)s=−gk确定sk来表征。
A*算法和一个例题 A*算法是一种很常用的路径查找和图形遍历算法。它有较好的性能和准确度。今天小编就为大家演示一遍A*算法的运算过程并用A*求解SCIO2005骑士精神的例题。 A*算法 「A *（A-star）」算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是许多其他问题的常用启发式算法。 小编将用先图示演示一遍A*算法的运行过程，再介绍一段A*算法的代码，帮助小伙伴们更好地理解和运用A*。 如下图所示，需要找到从绿色方块出发，到红色方块的最短路径。蓝色区域为不可通行区域，需要绕道。 「第一步：开始搜索」 将起点周围的7个点纳入一个待检查列表A（起点正下方的点不能经过，因此忽略），这里的思想与前文介绍的BFS算法的思路类似。 所以本题我们给普通的BFS加上一个估价函数成为A*，让我们的搜索更加具有「方向性」，就可以大大减少算法的耗时。
A星算法理解 1.选择A星算法的原因 为了进行路径规划算法是不可回避的：启发式搜索算法是比较常规的一类算法就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标 g(n)为起点到当前位置的实际路径长度，h(n)为所在位置到终点的最佳路径的估计距离。前面说每次会优先向终点方向进行移动，就是因为估价函数所导致的。 在A算法中，估价函数为f(n)=g(n)+h*(n)。 这里面的h*(n)的附加条件为h*(n)<=h‘(n)，h’(n)为n到目标的直线最短距离，也就说A*算法中挑选的启发函数是最优的，也正是如此，所找到的路径是最短路径。 3.算法流程图 4.算法实现步骤 启发式函数 double Manhattan_dist,Euclidean_dist,Diagonal_dist; Eigen::Vector3i diff
7.为什么需要自适应，自适应是做什么？ 假设一个大屏幕1920 x 1080，使用px作为单位进行布局时，使用了中间的1080 x 720 。到了1080 x 720的屏幕上就直接占满百分百了。 使用px进行自适应时就需要通过@media针对不同的大小进行不同的设置。 使用vw 、vh、%则可以根据屏幕自动进行响应。 参考：https://www.cnblogs.com/zhuanshen/p/7098707.html 8.如何完美自适应？ 通过Flex Column去自适应高度，vw作为单位自适应宽度。 仍有不足通过vw无法设置最小的网页宽度，网页会随着屏幕的缩小无限缩小 通过Flex Column去自适应高度，rem作为单位自适应宽度。 例如1920时1vw=1rem，JS监控屏幕大小每次网页加载初始化rem，通过rem可以设置最小字体；通常PC端的最小网页宽度为1100px; 自适应方案思考 1.占满屏幕的页面 这种条件下就可以考虑rem
（FCFS) 3.短进程优先调度算法（SPF） 4.优先级调度算法 5.时间片轮转调度算法 6.高响应比优先调度算法 7.多级反馈队列调度算法 正文开始 1.前导知识简述 【问】：为什么要进行处理机调度 2.先来先服务调度算法（FCFS) FCFS 调度算法是一种最简单的调度算法，它既可用于作业调度，又可用于进程调度。 3.短进程优先调度算法（SPF） 短作业（进程）优先调度算法是指对短作业（进程）优先调度的算法。 6.高响应比优先调度算法 高响应比优先调度算法是对FCFS调度算法和SPF调度算法的一种综合平衡，同时考虑了每个作业的等待时间和估计的运行时间。 7.多级反馈队列调度算法 多级反馈队列调度算法是时间片轮转调度算法和优先级调度算法的综合与发展，如下图所示。通过动态调整进程优先级和时间片大小，多级反馈队列调度算法可以兼顾多方面的系统目标。
这是我自己在学习RSA加密算法的时候自己整理的笔记，如需转载请注明出处 RSA加密算法 我这里就不对RSA的发明背景做介绍了，你只要知道RSA加密算法是非常非常重要的加密算法，放在现在的时代亦是如此。 RSA加密算法的安全性是基于对极大整数做因数分解的困难。 RSA算法是一种非对称密码算法，所谓非对称，就是指该算法需要一对密钥，使用其中一个加密，则需要用另一个才能解密。 使用公钥e加密的消息只能使用私钥d解密 加解密过程 c：密文 m：明文 加密：c = m^e mod N 解密：m = c^d mod N 例题 例题：在RSA加密体制中, 已知素数 p = 7,
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础 2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。 首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重 CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA 柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
战争中保持各个城市间的连通性非常重要。本题要求你编写一个报警程序，当失去一个城市导致国家被分裂为多个无法连通的区域时，就发出红色警报。注意：若该国本来就不完...
第二部分为“认知（cognition）”部分，反映了粒子对自身历史经验的记忆，代表粒子由向自身历史最佳位置逼近的趋势。 第三部分为“社会(social)”部分，反映了粒子间协同合作与知识共享的群体历史经验，代表粒子有向群体或领域历史最佳位置逼近的趋势。 5. 算法的运行参数 PSO算法一个最大的优点是不需要调节太多的参数，但是算法中少数几个参数却直接影响着算法的性能和收敛性。 算法的基本流程 初始化粒子群，包括群体规模N，每个粒子的位置 x i x_i xi和速度 v i v_i vi。 计算吗每一个粒子的适应度值 F i t [ i ] Fit[i] Fit[i]。 bs: 杂交池的大小比率 % M: 最大迭代次数 % D: 搜索空间的维数 % xm: 最佳个体 % fv: 适应度值 %初始化种群个体
在生活中经常遇到这样的问题，某单位需完成n项任务，恰好有n个人可承担这些任务。由于每人的专长不同，各人完成任务不同(或所费时间)，效率也不同。于是产生应指派哪...
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价 它是在维纳滤波、Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能，从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到了广泛的应用。 自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。 RLS格型滤波器算法就是将最小二乘准则用于求解最佳前向预测器系数、最佳后向预测器系数，进行时间更新、阶次更新及联合过程估计。 格型RLS算法的收敛速度基本上与常规RLS算法的收敛速度相同，因为二者都是在最小二乘的意义下求最佳。但格型RLS算法的计算复杂度高于常规RLS算法。
如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称的，那么每个参数社会不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率是有道理的。 Delta-bar-delta算法是一个早期的在训练时适应模型参数各自学习率的启发方式。该方法基于一个很简单的想法，如果损失对于某个给定模型参数的偏导数保持相同的符号，那么学习率应该增加。 最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。 4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。 此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
协同过滤的实现 要实现协同过滤的推荐算法，要进行以下三个步骤： 1)收集数据 2)找到相似用户和物品 3)进行推荐 1 收集数据 这里的数据指的都是用户的历史行为数据，比如用户的购买历史，关注， 收藏行为，或者发表了某些评论，给某个物品打了多少分等等，这些都可以用来作为数据供推荐算法使用，服务于推荐算法。 算法存在的问题 这个算法实现起来也比较简单，但是在实际应用中有时候也会有问题的。
KMP算法配图详解 前言 KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练，但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。 而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂，很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最详细的方式配图介绍KMP算法及其改进。 文章的开始我先对KMP算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬，懂得这个算法的流程后你真的不得不佩服他们的聪明才智。 KMP算法的时间复杂度 现在我们分析一下KMP算法的时间复杂度： KMP算法中多了一个求数组的过程，多消耗了一点点空间。我们设主串s长度为n,子串t的长度为m。 为什么KMP算法这么强大了还需要改进呢？
量子搜索算法 Grover search 问题定义： Problem： f:{0,1,2,3,……,N−1}→{0,1}f:{0,1,2,3,……,N−1}→{0,1} 找到 f(x)=1 的x 时间复杂度O(N) 量子解法： 使用Grover search 算法，时间复杂度在 O(根号N) Grover search 算法 Grover search 算法一共分为两步： Phase Inversion
贪心算法概念叙述 ? 运用贪心算法求解问题时，会将问题分为若干个子问题，可以将其想象成俄罗斯套娃，利用贪心的原则从内向外依次求出当前子问题的最优解，也就是该算法不会直接从整体考虑问题，而是想要达到局部最优。 运动贪心算法解决相应问题时会比较简单和高效，省去了寻找全局最优解很多不必要的穷举操作，由于贪心算法问题并没有固定的贪心策略，所以唯一的难点就是找到带求解问题的贪心策略，但毕竟熟能生巧嘛，算法的基本思想总是固定不变的 贪心算法求解步骤 将问题分解为若干个子问题 找出适合的贪心策略 求解每一个子问题的最优解 将局部最优解堆叠成全局最优解 下面通过利用贪心算法解决四道LeetCode题目，加深一下对贪心算法思想的掌握，其中第一道为 贪心算法和动态规划是原理有些相似的两种算法，同一问题利用不同算法解题的思路、难易程度各不相同，不要相互混淆。
文章目录 前言 dfs dfs全排列问题 dfs N皇后问题 最长快乐字符串 二叉树的最近祖先 bfs ---- 前言 本文我们主要来介绍dfs和bfs的基础知识在加以几个必要的习题说明，搜索算法dfs 和bfs dfs 深度优先搜索算法（简称DFS）：一种用于遍历或搜索树或图的算法。 属于盲目搜索,最糟糕的情况算法时间复杂度为O(!n)。
若p是素数，a是正整数且不能被p整除，则：a^(p-1) mod p = 1 mod p 推论：
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