意思暴力法，穷举出各种字段和情况，求出结果，想法通俗易懂，就是效率太低了． package day20180506; public class FileSum { public static...}else { //划分 mid=(left+right)/2; leftsum=max(arr,left,mid); //左部和...rightsum=max(arr,mid+1,right); //右部分和 s1=0;lefts=0; //左部和 for...lefts+=arr[i]; if(lefts>s1) s1=lefts; } //右部分和
给出一个非负整数，找到这个非负整数中包括的最大递减数。一个数字的递减数是指相邻的数位从大到小排列的数字。...如： 95345323，递减数有：953,95,53,53,532,32, 那么最大的递减数为953。 假设输入的数字为负数，返回-1。 假设找不到递减数，也返回-1....代码实现： package huawei import ( "fmt" "sort" "strconv" ) func Test5Base() { num := 431492 degressiveNums...1} } degressiveNums := make([]int, 0) numStr := strconv.Itoa(num) length := len(numStr) //长度为i的子串...% 10 weishu = append(weishu, n) num /= 10 } return sort.IntsAreSorted(weishu) } //获取一个slice中最大的数
# _*_ encoding:utf-8 _*_ """ 最大堆 """ class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置...，保持最大堆 while count > 1 and self.data[(count/2)-1] < self.data[count-1]: self.data...，保持最大堆 while 2 * count <= self.count : # 证明有孩子 j = 2 * count...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置
---- 算法三：分治（divide-and-conquer）策略 分治策略： 分：把问题分成若干个（通常是两个）规模相当的子问题，然后递归地对它们求解。...治：将若干个问题的解4合并到一起并可能再做少量的附加工作，最后得到整个问题的解。 在这个问题中，最大子序列和可能在三处出现：即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。...故该序列的最大子序列和为max（6，4，0）= 6。 时间复杂度分析: 假设T(n)为求解大小为n的最大子序列和问题所花费的时间。...---- 算法四： 算法三利用递归较好的解决了最大子序列和问题，但仔细分析，在递归过程中，同一个元素很可能多次被操作，有没有更高效的算法？...不仅如此，在任意时刻，该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案（其他算法即前三种不具有这个特性）。具有这种特性的算法叫做联机算法（online algorithm）。
算法三：分治（divide-and-conquer）策略 分治策略： 分：把问题分成若干个（通常是两个）规模相当的子问题，然后递归地对它们求解。...治：将若干个问题的解4合并到一起并可能再做少量的附加工作，最后得到整个问题的解。 在这个问题中，最大子序列和可能在三处出现：即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。...故该序列的最大子序列和为max（6，4，0）= 6。 时间复杂度分析: 假设T(n)为求解大小为n的最大子序列和问题所花费的时间。...算法四： 算法三利用递归较好的解决了最大子序列和问题，但仔细分析，在递归过程中，同一个元素很可能多次被操作，有没有更高效的算法？先上代码！...不仅如此，在任意时刻，该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案（其他算法即前三种不具有这个特性）。具有这种特性的算法叫做联机算法（online algorithm）。
给定n个整数（可能为负数）组成的序列A=，求该序列连续的子段和的最大值。...i=0;i<s;i++) { cin>>num[i]; } int MaxSubsum=fun(s,num); cout<<MaxSubsum<<endl; return 0; } 算法复杂度为...动态规划算法设计要点： (1) (划分)多阶段决策过程，每步处理一个子问题，界定子问题的边界(初值问题)。 (2) 列出优化函数的递推方程及初值(无比关键)。...(3) 问题要满足优化原则或者最优子结构性质。即：一个最优决策序列的任何子序列本身一定是相对于子序列的初始和结束状态的最优决策序列。
一、算法一 #include using namespace std; int MaxSubseqSuml(int A[], int N) { int ThisSum, MaxSum...return MaxSum; } int main() { int a[] = { -1,5,3,-4,5,6,7,8,9,10 }; cout<<MaxSubseqSuml(a, 4); } 二、算法二...++) { ThisSum += A[j]; if (ThisSum > MaxSum) MaxSum = ThisSum; } } return MaxSum; } 三、算法三...（分而治之） 四、算法四（在线处理） int MaxSubseqSum4(int A[], int N) { int ThisSum, MaxSum; int i; ThisSum = MaxSum
问题描述： （这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的） 输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合 例如说...1 , 2 ，3 那么他的子序列就是 【 [1,2,3] [1,2] [1,3] [2,3] [ 1 ] [2 ] [...3] [] 】 我的解决思路是通过递归调用 1....每个元素有两种状态，一种状态是取当前元素，一种状态是不取当前元素 所以需要 一个单独的辅助数组 用来记录当前元素是否取 取完所有取当前元素的子情况，就获取所有不取当前元素的子情况...需要一个索引记录 当前循环到的层数，如果获取完所有元素就添加到List中 ?
给定整数 A1,A2,……AN (可能有负数)，求这个整数序列的最大子序列和。...（原书假定如果所有整数为负数，则最大的子序列的和为0。...我们初始假设最大的子序列和 maxSum 是第一个元素。...那么最大的子序列和可能出现在三处：前半部分某子序列（设其和为maxLeft），后半部分某子序列(设其和为maxRight)，中间部分某子序列(设其和为maxCenter)。前两种情况可以通过递归求解。...第三种情况，我们通过分析可知，这种情况下的最大和可以通过求出前半部分的最大和（包含前半部分的最后一个元素）以及后半部分的最大和（包含后半部分的第一个元素）而得到。
最大子数组问题，股票价格示例： 1.在最高价格开始向左寻找之前的最低价格 2.在最低价格开始向右寻找之后的最高价格 3.暴力求解法，尝试每队可能的买进和卖出组合，保证卖出在买进之后 key buy sell...key key=p if key<p buy=i sell=j 问题变化：数组A中元素连续相加最大的子数组，只有当元素有负数时才有意义 分治策略的求解思路： 1.找到数组中的中央位置mid...A[low..mid] low<=i<=j<=mid 3.完全位于A[mid+1..high] mid<i<=j<=hign 4.跨越中点 low<=i<=mid<j<=hign 5.找出左半部分最大和...(从中间到左找)，找出右半部分最大和(从中间向右找) leftSum left for i=mid;i>=low;i-- sum=sum+A[i] if sum>leftSum
问题描述： 给定长度为n的整数序列，a[1...n], 求[1,n]某个子区间[i , j]使得a[i]+…+a[j]和最大，或者求出最大的这个和。...分治法： 针对最大字段和这个具体问题本身的结构，还可以从算法设计的策略上对上述O(n²)计算时间算法加以更深刻的改进。...则该给定序列的最大字段和有三种情行： ①和a[1..n/2]的最大字段和相同。 ②和a[n/2+1:n]的最大字段和相同。...前两种情形我们可以用递归方法求出，第三种情形可以分别求出两部分的最大字段和值再相加（注：a[1..n/2]这部分求最大字段和要以a[n/2]结束，a[n/2+1..n] 这部分求最大字段和要以a[n/2...序列的最大字段和即为这三种情形的最大值。
给定一个无向加权图 G(V,E) ，找到一个方案将所有的节点 \{V\} 划分为两组 \{V_1\} 和 \{V_2\} ，使得这两组点之间所连接的边的权重之和最大（如果是最小切割问题就是权重和最小）。...最大切割问题的Ising建模 最大切割问题的一个特点是，仅需要考虑任意两点之间的连接关系，因此我们可以采用Ising模型对最大切割问题进行建模。...s\in\{-1,1\} 用于表示物理体系的自旋向上与自旋向下，在处理最大切割问题时，可以作为处在两个不同节点集合 \{V_1\} 和 \{V_2\} 的标记。...注：由于作者一直专注在代码实现层面，对于最大切割问题为什么选取 \sigma^z 作为对自旋的操作量还没有一个独立的思考，只是从文章中直接摘录，后续再补充理论解释。...同理，第11和第12个位置是对称的结构，都是理论最优解。因此，我们到这里就完整的利用量子绝热算法/量子退火算法解决了一个最大切割问题，并得到了两组不同的最优解。
今天来讨论一个很基础的算法问题，数列的最大子列和问题。这道题我是在看浙大陈姥姥的Mooc的时候看到的，算是陈越老师作为算法与数据结构开篇讲解的第一道算法实例题。...那么今天我就来记录一下分析这道题的过程。 常用方法 首先，最大子列和这个问题有一个众所周知的办法，即为每次从数列的开头i，往结尾N累加，当加至结尾时，由i+1再次累加，直到N-N。...而这时，分别去求他们的子列和，并且在求算左半边和右半边的子列和之后，把跨越二分边界的子列和也求解出来。比较左半边的最大子列和，以及右半边的最大子列和，以及跨越边界的最大子列和。...取出最大的那个数，即为整个数列的最大子列和。 这是一种很常用的算法思想，可以先看代码来理解一下。...在线处理 这个问题有个最简单的算法，叫在线处理法，遍历数列的时候，顺便累加，每次累加的和若是小于0，那么我们可以认为最大子列和为负数时，一定不会让后面的部分增大了，所以就可以把它丢弃，重新置当前的sum
##题目 实现一个最大（小）栈，即可随时拿出当前栈中最大（小）的元素 ##解题思路 这是一道非常经典的面试题，目题目也不难，但还是很能考察开发人员的基本功的，所以面试官很容易脱口就问到这个题 这道题目的要求其实就是实现一个特殊的栈...这个栈能够随时拿到栈中所有元素的最大（小）值 这就是题目所有的要求了 所以在已有栈的基础上稍加改进就能实现 比较简单的办法就是使用两个栈来实现这个特殊的栈 其中一个栈stack正常进出元素 另外一个栈...stack正常出栈 这样就能保证stackMax（stackMin）跟stack的高度永远一致 并且栈顶的元素永远是最大（小）值 ##算法图解 以最大栈为例进行图解演示 定义两个栈，和一堆需要入栈的元素...stackMax栈中，则需要将入栈元素“1”与栈顶元素“3”进行比较 “3”>“1”，所以将栈顶元素“3”，再次入栈 依次类推，知道所有元素入栈 在这个过程中，stackMax栈的栈顶元素，始终是最大元素...##代码实现 public class MaxHeap { private final Stack stack; private final Stack<
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本...将Z2加入到聚类中心集中 zs.append(data[index]) # 计算阈值T T = t * distance return T # 计算两个模式样本之间的欧式距离
然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM)的强大技术来估计这些模型的参数，并提供在Python中从头开始实现它。最后将演示如何使用Scikit-Learn库使用GMM执行聚类。...为了克服这些问题，通常使用期望最大化(EM)算法来解决这个问题 期望最大化(EM) EM算法是在依赖于未观察到的潜在变量的统计模型中寻找参数的最大似然估计的有力方法。 该算法首先随机初始化模型参数。...M-Step 在m步中，更新GMM的参数θ(均值、协方差和混合权值)，以便使用e步中计算的最大化期望似然Q(θ)。...Python实现 下面将使用Python实现EM算法，用于从给定数据集估计两个单变量高斯分布的GMM的参数。...以上是为了我们了解算法进行的Python代码，但是在实际使用的时候还会存在很多问题，所以如果要实际中应用，可以直接使用Sklearn的实现。
题目描述： 转载来自于Rui用户解题思路 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。...示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。...，这和股票那几道题目十分相似： 核心就是动态规划；在发现前面的求和总数为负数的时候重新选择求和索引开头用了一下语句 if (sum > 0) sum += num...原理： 设sum 0对于后面的子序列是有好处的。...res = Math.max(res, sum)保证可以找到最大的子序和。
{2} + N$，时间估算中忽略常数项和低次项，该算法花费时间$O(N^{2})$，由以上可以得出一些结论： 顺序语句：时间估算为语句中耗时最多的一条 判断语句：时间估算为不超过所有分支运算时间之和（与选择最耗时的一个分支相同...） 循环语句：时间估算为循环次数的乘积（包括嵌套循环） 最大子序列问题 问题 已知一个序列，要求求和最大的连续子序列的和。...例如输入-2，11，-4，13，-5，-2，输出20（11-4+13） 求解 解法一：真.暴力求解 考虑最简单直接的解法，计算出以某个数开头的所有子序列和，取出最大的值 func solution1(data...其实前面的和是被重复计算了，计算下一个子序列和时只需要加上结尾的值就可以了。...：找出左侧一半的最大子串，找出右侧一半的最大子串，找出跨越左右分界的最大子串（左侧终点确定，右侧起点确定），比较得最大值。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说基于matlab的遗传算法_最大覆盖问题matlab,希望能够帮助大家进步!!!...2016年9月7日星期三 T.s.road 总结笔记 遗传算法解决全局优化（即为最值点如图中C，D），而局部最优解决的是极值点问题（如图中A，B） 1....遗传算子 遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。...交叉运算是遗传算法区别于其他进化算法的重要特征，它在遗传算法中起关键作用，是产生新个体的主要方法。 SGA中交叉算子采用单点交叉算子。...遗传算法中的变异运算是产生新个体的辅助方法，它决定了遗传算法的局部搜索能力，同时保持种群的多样性。交叉运算和变异运算的相互配合，共同完成对搜索空间的全局搜索和局部搜索。
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