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力扣1514——概率最大路径

本题主要和图的遍历求解最短路径相关,可以用 Dijkstra 或者 Bellman-Ford 算法进行解决。 指定两个节点分别作为起点 start 和终点 end ,请你找出从起点到终点成功概率最大路径,并返回其成功概率。 如果不存在从 start 到 end 的路径,请 返回 0 。 而边 m 与点 n 的关系,m 最小是 0(也就是点之间没有线),最大是 (n - 1) * n / 2,每个点之间都有连线。 因此可以预见,这样的算法效率确实很差。 Dijkstra 算法 定义概览 Dijkstra (迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 算法思想 设 G=(V,E) 是一个带权有向图,把图中顶点集合 V 分成两组: 第一组为已求出最短路径的顶点集合(用 S 表示,初始时 S 中只有一个源点,以后每求得一条最短路径 , 就将加入到集合 S

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最大前驱路径

最大前驱路径是什么呢? 比如, 用户在页面中的访问路径是 1,2,3,4 但是,用户不会按照正常设定好的路径进行访问, 用户的访问路径可能是 1,2,5,2 这时候,我们就要从访问路径中提取出 1,2,5 起始仔细观察发现也很简单 , 思路如下: 输入 1,2,5 当再次输入 2 时,我们发现这是一个回退事件, 进行回退, 并处理本条路径 1,2,5, 完美 是不是很简单, 但是,路径肯定是不止一条的, 可能用户的访问路径是这样的 扩展 当然, 肯定不是这么简简单单的处理, 对于序列的处理, 可以用一个树来进行保存, 最后生成的就是一个最大前驱路径的树 树中的节点, 也可以使用类, 将事件的状态也保存进去, 如点击次数,浏览时间等等 还有一种情况, 就是可以将回退事件的状态也加进去, 为了避免对已处理过的事件进行重复处理, 需要增加一个记录上次处理到状态序列下标的变量, 这样, 每次都将事件状态加到树中, 最后生成的最大前驱树,

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    最大后验概率(Maximum a posteriori estimation | MAP)

    文章目录 百度百科版本 统计学中,MAP为最大后验概率(Maximum a posteriori)的缩写。估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。 它与最大似然估计中的 Fisher方法有密切关系,但是它使用了一个增大的优化目标,这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。 所以最大后验估计可以看作是规则化(regularization)的最大似然估计。 查看详情 维基百科版本 在贝叶斯统计,一个最大后验概率(MAP)估计是未知数,即等于的估计模式的的后验分布。 它与最大似然(ML)估计方法密切相关,但采用了包含先验分布的增强优化目标(量化通过相关事件的先前知识获得的额外信息)超过想要估计的数量。因此,MAP估计可以被视为ML估计的正则化。 查看详情

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    【游戏概率】游戏中的常见概率设计分析,游戏概率常用算法整理

    二、开箱子or大转盘 三、抽卡保底算法 四、洗牌算法 五、组合随机算法 总结 ---- 前言 概率 在游戏中可以说是最玄学的东西了,只要涉及到游戏,基本上就跟概率是离不开关系的。 ---- 一、独立随机算法 每个怪物都会携带一些游戏道具(装备,宝石,金币,道具,任务物品等),被击败后,会根据概率随机掉落。 浮动概率。这种方案有点类似于PRD算法。这种抽卡的机制在于每次抽完卡后调整所有卡牌的比例,让单人整体抽卡的感觉更趋近与高斯分布,但是收敛的方式会更快,从而让最终的结果接近于期望。 对 10连抽卡保底模型 感兴趣的小伙伴可以参考下这篇文章:《10 连抽保底的概率模型》 ---- 四、洗牌算法 洗牌算法 最典型的应用莫过于音乐播放器的随机播放。 那么,既然伪随机费时费力,还反自然,为什么在应用领域还要引入各种伪随机的算法呢? 其目的就在于——让用户得到更好的体验。 真随机,就是原始时代的怪物掉落,掉不掉全看运气。每次概率都是一模一样。

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    浅谈路径规划算法_rrt路径规划算法

    当评估数据结构上面的这些操作时,必须考虑fringe(F)的最大值。 另外,还有第四种操作,虽然执行的次数相对很少,但还是必须实现的。 未排序与排序数组的长度等于OPEN集的最大值,和它们不同,对所有的n,索引数组的长度总是等于max(i(n))。如果你的函数是密集的(没有不被使用的索引),max(i(n))将是你地图中结点的数目。 常数C是从一结点到邻近结点代价改变量的最大值。 当使用路径拼接时,应该给被拼接的路径一个比全路径(full path)小的最大长度。 一个简单的解决方法是,为搜索算法设置一个最大路径长度。如果找不到一条短的路径算法返回错误代码;这种情况下,用重计算路径取代路径拼接,从而得到路径1-2-5-4.。

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    贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计

    引言 贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到,读文章的时候还感觉挺明白,但独立思考时经常会傻傻分不清楚(?) 频率学派的代表是最大似然估计;贝叶斯学派的代表是最大后验概率估计。 最大后验概率估计(MAP) 最大后验概率估计,英文为Maximum A Posteriori Estimation,简写为MAP。 最大后验概率估计可以看作是正则化的最大似然估计,当然机器学习或深度学习中的正则项通常是加法,而在最大后验概率估计中采用的是乘法,P(θ)P(\theta)P(θ)是正则项。 最大似然估计、最大后验概率估计中都是假设θ\thetaθ未知,但是确定的值,都将使函数取得最大值的θ\thetaθ作为估计值,区别在于最大化的函数不同,最大后验概率估计使用了θ\thetaθ的先验概率

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    概率数据结构:Hyperloglog算法

    ,即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。 什么是hyperloglog结构 Hyperloglog(HLL)是指从Loglog算法派生的概率算法,用于确定非常大的集合的基数,而不需要存储其所有值。 作为低资源需求的代价,基数测量是概率性的,意味着具有小于2%的误差。 HyperLogLog基本原理 HLL的数学原理在这里不作解释,通俗来说HLL是通过散列中左边连续0的数量来估计给定集合的基数,因为一个好的哈希算法可以确保我们每个可能的散列具有大致相同的出现概率和均匀分布 分桶平均的基本原理是将统计数据划分为m个桶,每个桶分别统计各自的最大连续0个数并能得到各自的基数预估值 ,最终求其调和平均数即可,举个例子我们将集合划分为8个子集,那么需要将哈希值的前3位用于子集寻址,

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    ☆打卡算法☆LeetCode 124. 二叉树中的最大路径算法解析

    一、题目 1、算法题目 “沿父节点到任意子节点,求路径中各节点的总和,返回最大路径和。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接: 124. 二叉树中的最大路径和 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com) 2、题目描述 路径 被定义为一条从树中任意节点出发,沿父节点-子节点连接,达到任意节点的序列。 同一个节点在一条路径序列中 至多出现一次 。该路径 至少包含一个 节点,且不一定经过根节点。 路径和 是路径中各节点值的总和。 给你一个二叉树的根节点 root ,返回其 最大路径和 。 可以使用递归算法, 得到子节点到根节点的节点值。 如果节点值为正则记入最大路径和,否则不计入该节点的最大路径和。 维护一个全局变量maxSun存储最大路径和,在递归过程中更新maxSum的值。 最后得到的maxSum的值即为二叉树的最大路径和。

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    路径规划算法

    PRM算法概率完备且不是最优的算法。 PRM算法流程: 1. 初始化,设G(V,E)为一个无向图,其中顶点集V代表无碰撞的状态点,连线集E代表无碰撞的路径。初始状态为空。 2. 优点: 1)适用于高维空间和复杂约束的路径规划问题 2)搜索效率高,搜索速度快 缺点: 1)概率完备但不是最优 2.2 RRT算法 RRT算法是适用于高维空间,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模 该算法概率完备但不是最优的算法。 RRT算法以初始点qinit作为根节点,通过随机采样增加叶子节点的方式,生成一个随机扩展树,当目标点位于随机扩展树上时,能够找到一天初始点到目标点的路径。 ACO)是Dorigo在1992年提出的一种用来寻找优化路径概率算法,是由一群无智能或有轻微智能的个体通过相互写作而表现出智能行为,为求解复杂问题提供了一个新的可能性。 个体分布越均匀,种群多样性就越好,得到全局最优解的概率就越大,但是寻优时间就越长;个体分布越集中,种群多样性就越差,不利于发挥算法的探索能力。

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    极大似然估计与最大后验概率估计

    -顾名思义:似然,可以简单理解为概率、可能性,也就是说要最大化该事件发生的可能性 -她的含义是根据已知样本,希望通过调整模型参数来使得模型能够最大化样本情况出现的概率。 所以我们要让模型产生这个整体事件的概率最大,我们把这十次抽取看成一个整体事件 A ,很明显事件 A 发生的概率是每个子事件概率之积。 ② 最大后验概率估计(MAP) -她是贝叶斯派模型参数估计的常用方法。 -顾名思义:就是最大化在给定数据样本的情况下模型参数的后验概率 -她依然是根据已知样本,来通过调整模型参数使得模型能够产生该数据样本的概率最大,只不过对于模型参数有了一个先验假设,即模型参数可能满足某种分布 如果我们利用极大后验概率估计来看这件事,先验认为大概率下这个硬币是均匀的 (例如最大值取在0.5处的Beta分布),那么P(p|X),是一个分布,最大值会介于0.5~1之间,而不是武断的给出p= 1。

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    iOS概率抽奖算法 & 转盘算法 &轮盘边框动画

    引言 iOS抽奖转盘:概率抽奖算法 & 转盘算法 & 转盘主视图的实现思路 (从CSDN下载完整Demo)https://download.csdn.net/download/u011018979/16651799 github.com/zhangkn/TurntableV 在app侧控制中奖奖品,有两种方式 方式一: 发起网络请求获取当前选中奖品(推荐),即由服务侧控制中奖数据,更安全 方式二:根据奖品百分比进行控制中奖概率 I、根据奖品百分比进行控制中奖概率 根据中奖概率probability 确定随机中奖范围probabilityRange 根据随机中奖范围probabilityRange,确定中奖奖品 1.1 定义奖品模型 property (nonatomic, copy) NSString *imageName; @property (nonatomic, copy) NSString *icon; /** 该奖品的中奖概率 assign) double probability; // @property (nonatomic, assign) NSRange probabilityRange; /** 根据奖品的中奖概率获取中奖奖品

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    算法|Dijkstra最短路径算法

    01 — 单源最短路径 首先解释什么是单源最短路径,所谓单源最短路径就是指定一个出发顶点,计算从该源点出发到其他所有顶点的最短路径。 02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ? 注意,根据这种讨论,实际上我们考虑了两种从A到B的路径:A->B,A->C->B,但是到达B的路径不只这两条,因为经过D也可以到B,如果这些路劲中出现比距离5还小的路径的话,那么Dijkstra算法是不是有漏洞呢 这个考虑是正确的,但是Dijkstra算法假定了边的权重值必须大于0,这样的假定,可以避免经过D到B的路径不可能小于5,因为除了A->B外,其他所有达到B的路径必然经过C,与C相连的顶点中,到达B是最小的 以上分析就是Dijkstra算法的基本思想,直到集合V的元素个数为0为止,最终的dist字典如下: ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路: 1. 初始化两个集合,S集合和V集合。

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    每日算法题:Day 18(概率统计)

    作者:TeddyZhang,公众号:算法工程师之路 Day 18, 概率统计知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】数组中的逆序对 在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对 pHead1 : p2->next); } return p1; } }; 2 概念题 【概率统计】两个人抛硬币,规定第一个抛出正面的人必须穿女装,请问先抛的人穿女装的概率多大 = 2160 【概率统计】若串S=′software′,其子串的数目是多少? 【概率统计】某地每天有流星雨的概率是相等的,一个人每天晚上都去观察,发现一个月能够看到流星的概率是91%,请问半个月中能够看到流星的概率是多少? 利用反向思维,如果半个月都看到流星的概率为p, 则没有看到的概率就是1-p,同时一个月都没有看到流星的概率为1-p, 从而1-(1-p)(1-p) = 91%, 则最后得到p=70%.

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