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，提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
然后我们再通过我制作的gif，配上数据再了解一下过程。假设我们的待排序数组还是[5, 1, 3, 7, 6, 2, 4]。
1. 题目 查找数组（序列）中最大值或最小值的算法有很多，接下来我们以 [12,16,7,9,8] 序列为例讲解两种查找最值的算法。 2. 分治算法 分治算法解决问题的思路是：先将整个问题拆分成多个相互独立且数据量更少的小问题，通过逐一解决这些简单的小问题，最终找到解决整个问题的方案。 3. 普通循环对比获取最大值和最小值 如果列表没有值，直接返回-1； 将列表中的第一个值赋值给min和max，默认最大和最小； 循环列表，获取当前值和min或max进行对比； 当 min > cur_value，
查找数组（序列）中最大值或最小值的算法有很多，接下来我们以 {3,7,2,1} 序列为例讲解两种查找最值的算法，一种是普通算法，另一种是借助分治算法解决。
将长度为 n 的数组升序排序后，则第 i 个位置的数字是该数组的第 i 小的量，称之为第 i 顺序统计量
因疫情影响，部门 2021 年会以线上直播的形式进行，通过微信小程序展开。为活跃年会氛围，年会直播间会有抢红包环节。因产品要求，红包金额要随机生成，所以这里涉及到指定红包总额、数量和最大最小值情况下如何生成红包金额。
这学期总算开了算法课了，不得不吐槽，大四上学期开这课，时间很尴尬。不多说了，第一节课老师留了道题，要求在一个递归函数里求序列的最大最小值。
理解和掌握堆（Heap）数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构，常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用，包括最小堆和最大堆，以及它们的应用场景。
最近有点忙，今天水一下。来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶最大值最小值滤波算法，这个算法可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的最大值或者最小值，也即是说可以让最大最小值滤波算法的复杂度和半径无关。
每次从无序区间选择一个最大或者最小值的一个元素，放在无序区间的最后或者最前，直到待排序的所有元素排序完毕。
这个不是lintcode里的题目，但是感觉很经典，放在这里。 给定一个数组，在这个数组中找到最大值和最小值。 最近在看一点算法书，看到分治法经典的金块问题，实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做，先把数据都分成两两一组，如果是奇数个数据就剩余一个一组。 如果是偶数个数据，就是两两一组，第一组比较大小，分别设置为max和min，第二组来了自己本身内部比较大小，用大的和max进行比较，决定是否更新max，小的同样处理，以此类推。 如果是奇数个数据，就把min和max都设为单个的那个数据，其他的类似上面处理。 书上说可以证明，这个是在数组中（乱序）找最大值和最小值的算法之中，比较次数最少的算法。 瞄了一眼书上的写法，还是很简单的，一遍过。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
当问题规模n0是性能交叉点时，性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合，而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表，这可以提高时间效率。
众所周转，单纯形法是求解线性规划问题最常用、最有效的算法之一，一些做优化的软件比如lingo都有对应很成熟的实现库，该方法的提出是由Spendley、Hext和Himswor等人在1962年提出的，它虽然是一个代数计算过程，但是本质还是基于几何原理，且它不需要计算目标函数的梯度，也就避免了一系列的求导操作，也是优化领域较为奠基的方法之一。
今天主要来聊两个问题：给一个数组，如何同时求出最大值和最小值，如何同时求出最大值和第二大值？
给定一个数组，求如果排序之后，相邻两数的最大差值。要求时间复杂度O(N)，且要求不能用非基于比较的排序。
直接选择排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是每一次从未排序部分选出最小（或最大）的一个元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。这种算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序元素的数量，因此在处理大数据集时效率较低。然而，它的实现简单，对于小规模的数据排序是一个不错的选择。
8大经典排序排序算法中，时间复杂度最低的为桶排序，其时间复杂度为O(n)，但是由于数组是long类型的，其中的数可能很大，例如假设数组中只有3个数，100128124、12912312和8231，假如使用桶排序的话需要准备一个长度为100128124的额外数组用于排序（参考桶排序），这样显然太坑了吧。
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如果你觉得你的java基础不太好，看看这道题；如果你觉得你的java基础还不错，也看看这道题。金三银四的面试期，会碰到很多的笔试题。很多都是在考察基础和算法。
LeetCode 新题又更新了。求：最大子数组乘积。 https://oj.leetcode.com/problems/maximum-product-subarray/
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下：在未排序序列中找到最小(大)元素,交换到起始位置,该元素为已排序序列的起始元素，继续在剩余未排序元素中找到最小(大)元素,交换到未排序序列起始位置，重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
1、排序概念 内部排序和外部排序 根据排序过程中，待排序的数据是否全部被放在内存中，分为两大类： 内部排序：指的是待排序的数据存放在计算机内存中进行的排序过程； 外部排序：指的是排序中要对外存储器进行访问的排序过程。 内部排序是排序的基础，在内部排序中，根据排序过程中所依据的原则可以将它们分为5类：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序；根据排序过程的时间复杂度来分，可以分为简单排序、先进排序。冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。 评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这
稳定排序和不稳定排序内部排序和外部排序时间复杂度和空间复杂度算法一：选择排序算法二：二元选择排序法（选择排序改进）
有趣的算法（十一）——分治法：快速求最值 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、需求 一个数组，里面有若干的数字，现需要得到这一组数字的最大值和最小值。 二、简单分析 最基本的做法，是两两比对，可以区分出临时的最大值和最小值，再拿临时的最大值和最小值往后比较，有新的最值则更新。总的需要的比较次数是2n-2。 三、优化 使用分治法快速求最值。即把数组分到最小的1-2个数，两两比较后，仅将最大值和最小值回传，再两两比较最值，回传新的最值，最终得出最大值和最小值。 分析需要比较的次数。当数组只有1个数时，
方法1 (数据类型)(最小值+Math.random()*(最大值-最小值+1)) 例:
图片处理中，调节饱和度、明度、色相是非常常见的功能，这篇文章带你深入理解饱和度的调节，文末附录代码实现。
Sqoop通过--split-by指定切分的字段，--m设置mapper的数量。通过这两个参数分解生成m个where子句，进行分段查询。因此sqoop的split可以理解为where子句的切分。 第一步，获取切分字段的MIN()和MAX() 为了根据mapper的个数切分table,sqoop首先会执行一个sql，用于获取table中该字段的最小值和最大值，源码片段为org.apache.sqoop.mapreduce.DataDrivenImportJob 224行，大体为： private Str
1.这道题的题意主要就是让你对一个数组进行一种特殊的排序，使得数组中相邻的两个数的差的绝对值成非递减趋势；
题目:计算数组中相邻数据的最大差值 要求时间复杂度为 O(N) 算法思想: 利用桶的思想 image.png 📷 算法代码部分 package com.day1.practice; public class MyMaxGap { //找出数组中相邻两个数的最大差值,要求时间复杂度为(N) public static int maxGap(int[] nums) { if (nums == null || nums.length < 2) { retu
本系列为C++学习系列，会介绍C++基础语法，基础算法与数据结构的相关内容。本文为C++拓展内容，包括float精度为6-7的问题，并提供相关案例练习。
求最小值的过程相当于维护了一个升序的序列，每次队尾插入的值会使原队尾大于它的值一直弹出，最后输出时就会弹出该区间的最小值。
我们首先从函数出发，既然是寻找全局最优解，我们可以想象一个多元函数的图像。遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。可以这样想象，这个多维曲面里面有数不清的“山峰”，而这些山峰所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”）
网格搜索通过查找搜索范围内的所有的点，来确定最优值。它返回目标函数的最大值或损失函数的最小值。给出较大的搜索范围，以及较小的步长，网格搜索是一定可以找到全局最大值或最小值的。
遗传算法的基本概念 用遗传算法求函数最大值一：编码和适应值 用遗传算法求函数最大值二：选择、交叉和变异 用遗传算法求函数最大值三：主程序和结果 轮盘赌法简单介绍 Matlab中遗传算法工具箱的使用 遗传算法解决旅行商问题(TSP)一:初始化和适应值 遗传算法解决旅行商问题(TSP)二:选择、交叉和变异 遗传算法解决旅行商问题(TSP)三:主程序和执行结果 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）一：问题介绍 遗传算法求解混合流水车间调度问题（HFSP）二：算法实现一 遗传算法求解混合流水车间调度问题
Cobar 虽然是一款“古老”的数据库中间件，但目前不少公司仍然在用它，且它包含了不少有意思的算法和实现，今天就来分享 Cobar 提出的一种在分库场景下对 Order By / Limit 的优化。
其实二叉树的题目真的不难，无非就是前中后序遍历框架来回倒嘛，但是对于有的题目，不同的遍历顺序时间复杂度不同。
选择排序类似于冒泡排序，均属于内排，也可以看做是对冒泡排序的优化。因为冒泡排序是比较相邻的两个值，然后直接交换。而选择排序是找到一个最大值或者最小值之后，再进行交换。
Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，所有对象和数组都在堆上进行内存分配。为了进行高效的垃圾回收，虚拟机把堆内存划分成新生代、老年代和永久代（1.8中无永久代，使用metaspace实现）三块区域
那么单调队列用什么用呢？单调队列一般用于求区间内的最值问题。看几道题，理解上述内容：
在Java编程中，数组是一种重要的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。本文将介绍如何使用Java数组进行常见操作，并探索其中的一些常用算法。我们将通过一个具体的代码示例来详细说明每个操作的实现和作用。
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
今天是LeetCode专题第63篇文章，我们一起来聊聊LeetCode中的第98题，二叉搜索树的合法性判断问题。和之前介绍过的几道题类似，也是一道关于二叉搜索树的问题。
给定一个整数数组，编写一个函数，找出索引 m 和 n ，只要将索引区间 [m,n] 的元素排好序，整个数组就是有序的。（默认是递增有序数组）
关于二叉树的基本操作请转到我的另一篇博客： http://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/77531651
有一个很基础的算法在做嵌入式开发中经常会使用到，那就是找最值，最常见的是以下两个宏：
注意：查找的前提必须是有序数组或者容器 思想： 定义llow为顺序表最左端元素位置，high为顺序表右端元素位置。定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<io
给你一个可能存在 重复 元素值的数组 numbers ，它原来是一个升序排列的数组，并按上述情形进行了一次旋转。请返回旋转数组的 最小元素。例如，数组 [3,4,5,1,2] 为 [1,2,3,4,5] 的一次旋转，该数组的最小值为 1。
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