算法复杂度用于定义问题的难度,另外也有助于开发最优化的算法,算法复杂度能够通过分析最坏情况来降低输入数据对算法性能的影响。
多柱汉诺塔最优算法设计探究 引言 汉诺塔算法一直是算法设计科目的最具代表性的研究问题,本文关注于如何设计多柱汉诺塔最优算法的探究。最简单的汉诺塔是三个柱子(A、B、C),因此多柱汉诺塔的柱子个数M≥3。下面从三柱汉诺塔说起,慢慢深入我们要关心的问题。 1. 三柱汉诺塔 三柱汉诺塔是经典的汉诺塔问题,在算法设计中是递归算法的典型问题。其算法是这样的: 首先把A 柱上面的n- 1 个碟子通过C 柱移到B 柱上【T(n-1)步】,然后把A 柱剩下的一个碟子移到C 柱上【1步】, 最后把B 柱上所有的碟子通过A 柱
第一题倒是一贯的挺简单的,最简单的思路就是直接做个二层循环就是了,不过我在比赛的时候想岔了,想着那样的算法复杂度恐怕有点高,就想着先将它转换为集合来处理,虽然也没啥问题,但是后来想想,完全没有对时间复杂度有所优化。
ChatGPT 等基于 Transformer 的大语言模型具备极强的在上下文中学习(In-Context Learning,ICL)的能力:输入少量示例样本,即能够正确回答同类问题。如何理解这种 ICL 能力?
昨天刚刚历史性地第一次打进了前500,今天转头就历史性地打进了前200,实在是有点开心。
中文的leetcode果然和我犯冲,这次比赛又是桑心的一逼,题目倒还好,虽然第二第三题卡了一会,但是好歹都做出来了,但是最坑的是第四题居然比赛的时候没做出来,然后比赛结束之后10分钟给搞定了。。。10分钟,就差这10分钟。。。
广义的算法是指解决问题的方案,小到求解数学题,大到制定商业策略,都可以叫做算法。而我们今天讨论的软件测试中的算法,对应的英文单词为 Algorithm,专指计算机处理复杂问题的程序或指令。
这一题的思路还是挺直接的,只要先找到与给定点存在至少一个坐标相同的点,然后对其按照曼哈顿距离进行排序,然后取第一个元素即可。
leetcode中国和我犯冲觉得没跑了,又一次刷新了我成绩的下限,只做出两道题,国内排名900多,世界都快3000了,从我做题多起来之后已经n久n久没有只做出过两题了,结果最近一段时间居然出现的这么频繁,简直了。。。
在计算机的存储结构中,存在着局部性原理(在《【软考学习6】计算机存储结构——局部性原理、Cache、主存地址单元、磁盘存取、总线和可靠性》中有介绍)。
RSA最终加密、解密都要用到模乘的幂运算,简称模幂运算。 回忆一下RSA,从明文A到密文B B=Ae1%N 对B解密回到明文A,就是 A=Be2%N 其中,一般来说,加密公钥中的e1一般会比较小,取65537居多,但解密的时候,这个e2是一个非常非常大的数,显然,直接通过e2次模乘来解密是不现实的。 为了让RSA的加密、解密成为现实,我们必须要找一个好的算法来做模幂运算。 借上一节我设定的符号,以区别于传统上的幂的数学表示, 定义a#b为a和b的模乘, 定义a##n为
这次的比赛结果略惨,只做出3题,然后国内才只有229/3690,世界则是667/9606,都是只有前7%的水平。
今天总算是又一次把4道题全部搞定了,虽然前两题错了三次简直是不能忍,但是好歹算是都做出来了……
啥是二叉堆 二叉堆是一种特殊的堆,二叉堆是完全二元树(二叉树)或者是近似完全二元树(二叉树)。二叉堆有两种:最大堆和最小堆。最大堆:父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值;最小堆:父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值。
分治法的基本思想: 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题, 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题, 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是: 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决; 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题; 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解; 原问题分解出的各个子问题是相互独立的, 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题:矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
相信现在各位看官都在小学阶段学习过质数,但那时年纪尚小,听质数这个数学名词很陌生,在老师的讲述后才有所理解
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章,关于softmax regression的,它是logistic模型的扩展,因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易,因此在发softmax regression之前,重新复习一下logistic模型。 一句话介绍: logistic regression,它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性,并且使用优势(Odds)来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理,如果你只是想使用它,而不需要知道它的生产过程,
logistic回归:从生产到使用【下:生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理,如果你只是想使用它,而不需要知道它的生产过程,即拟合方法及编程实现,那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产,那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理,暴力拆解。 上下两篇的大纲如下: 【上篇:使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 (1)优势 (2)优势比 (3)预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 (1)
HyperLogLog 是最早由 Flajolet 及其同事在 2007 年提出的一种 估算基数的近似最优算法。但跟原版论文不同的是,好像很多书包括 Redis 作者都把它称为一种 新的数据结构(new datastruct) (算法实现确实需要一种特定的数据结构来实现)。
我之前写过一篇如何实现AutoML -- 先Auto每个环节,大致思路是让机器先自动化每一个小环节,每个环节输出唯一一个结果,这样可以极大的简化搜索空间。比如我们有三个环节,A,B,C,分别产出10,10,10种可能,为了得到全局最优,我们需要10*10*10尝试1000次完整计算。而如果每个只取一个局部最优,那么只需要计算30次,虽然最终结果可能不是最优的,但在现实中,这也是一个比较可行的方案。
小票打印是零售商家的基础功能,在小票信息中,必然会存在一些相关店铺的信息。比如,logo 、店铺二维码等。对于商家来说,上传 logo 及店铺二维码时,基本都是彩图,但是小票打印机基本都是只支持黑白二值图打印。为了商家的服务体验,我们没有对商家上传的图片进行要求,商家可以根据实际情况上传自己的个性化图片,因此就需要我们对商家的图片进行二值图处理后进行打印。
这一题如果直接数学上解析求解的话应该会是挺难的一道题,不过在这里我的解法就比较暴力了,直接按照题意说的对范围内的每个数字进行各个位的求和然后对其进行计数就是了。
这一题本身还是比较复杂的,需要比对所有的三元组(i,j,k)是否满足题目定义的good triplet的条件。
题目描述: 📷 解题思路: 暴力枚举,时间复杂度O(n^2) 归并排序,merge函数的拓展,一次处理一个区间的逆序对数量,时间复杂度O(nlogn) 代码实现: 暴力枚举 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { vector<int> arr = {1, 3, 2, 5, 4, 7, 6}; int n = arr.size(); int cnt = 0; for (
首先,我们先排除掉两种特殊情况,一种是当给的时间过短,导致任何速度都无法准时到达的情况,另一种是给的时间过短,哪怕速度为1都能够准点到达的情况,最后,我们使用二分法即可确定最终的答案。
数据结构和算法是计算机软件相关专业的基础课程,要想从事编程工作,无论是否是科班出身,都不可能绕过这部分知识。 从本篇开始,我会详细的复习一遍数据结构以及算法。
题目描述: 已知三个升序整数数组a[l], b[m]和c[n]。请在三个数组中各找一个元素,使得组成的三元组距离最小。 三元组的距离定义是:假设a[i]、b[j]和c[k]是一个三元组,那么距离为:Distance = max(|a[i]–b[j]|,|a[i]–c[k]|,|b[j]–c[k]|)请设计一个求最小三元组距离的最优算法,并分析时间复杂度。 关键公式:max(|a[i]–b[j]|,|a[i]–c[k]|,|b[j]–c[k]|) = (abs(a[i]-b[j])+abs(a[i]
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
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统计学习基于训练数据集,根据学习策略,从假设空间中选择最优模型,最后需要考虑用什么样的计算方法来求解最优模型。
我最初的想法是先统计各个字符出现的次数,然后进行统计考察,但是遇到了困难,最后还是直接给出了最暴力的枚举法进行解答的,后续看看有没有更好的解题思路吧……
ALiPy 可为主动学习框架提供基于模块的实现,允许用户便捷地评估、对比和分析主动学习方法的性能。它可实现超过 20 种算法,还支持用户在不同的设置下轻松实现自己的方法。
这一次的比赛从成绩上来看是挺满意的,国内84,世界214,挺让人满意的一个结果了,不过可惜的是依然没能把四题全部做出来,卡死在了第三题上,简直了。
这一题要直接写出答案事实上感觉还是不太容易的,所幸学生的数目不会太多,最多也就100,因此,我们直接按照题目给出的排队规则来模拟一下过程就行了。
新冠大流行给世界带来了巨大的改变,全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围,并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。
机器之心报道 作者:宋朝兵 不同于以 SCI 期刊作为评价标志的其它学科,计算机学科由于成果更新迅速而倾向于通过会议优先发表成果,因此计算机学科各方向的顶级会议大多比相应的顶级期刊更有权威性和影响力(顶会接收率一般低于顶刊)。人工智能(Artificial Intelligence, AI)/机器学习作为引领未来发展的主导学科之一,该领域的相关会议有上百个,其中 CCF 推荐的 A 类顶级会议有 7 个,而 NIPS 和 ICML 是机器学习领域最受认可的两大顶会。 本届 NIPS 共收到 3240 篇论
不知道是不是错觉,双周赛感觉是要比周赛多少简单一点,这一次的题目又是全部搞定了,总共耗时52分钟,不过错了两次,因此最终的成绩在1h,很可惜的刚好跑出了全国前100(102名),全球的成绩则为268名,除了上上周那次前两百的成绩,这次算是最好的一次战绩了。
启发式算法(heuristic)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。
选自Medium 机器之心编译 作者:Aryan Gupta 编辑:魔王 罗素曾说:所有精确科学都被近似思想所主宰。本文介绍了近似算法及其对某些标准问题的适用性。 新冠大流行给世界带来了巨大的改变,全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围,并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。 以在线食品配送为例,我们经常从网上订购食物,享受快速送达的服务。但你想过这些 app 后端运行的什么算法让快递员在更短时间内抵达目的地吗?答案是近似算法。这类问
程序执行时会呈现出局部性规律,即在一较短的时间内,程序的执行仅局限于某个部分,相应地,所访问的存储空间也局限于某个区域。
数组 中的元素 是 已经 排序好的 , 由于 元素 是有序的 , 因此在 查询目标值 的时候 , 可以更加高效 的查询 其所在数组的索引 ;
内存分配策略 连续内存分配 连续内存分配的地址映射 通过MMU(memory management unit)实现地址的映射转换 固定分区分配 P.286上方 Each partition may contain exactly one process.Thus the degree of multiprogramming is bound by the number of partitions. 每个分区只容下一个程序 动态分区分配 P.286上方 when a partition i
废话不多说,前几天参加去哪网面试,面经如下: 去哪网java实习生面总共分为四轮(我也不知道为什么这么多)。 一面(技术面) 1.自我介绍,并分析简历上的项目,并发情况,数据量大的情况你怎么办 2.分析悲观锁和乐观锁 3.数据库索引(b tree,b+tree) 4.出题建表,写sql,mybatis标签拆分判断。 5.hashmap详细说明,底层数据结构。 6.concurrenthashmap详细说明。 7.treeset(画红黑树) 8.线程常见状况。 9.maven生命周期。 10.linux常用命
这一题的思路挺直接的,因为最终的结果要么就是0101的重复字符串,要么就是1010的重复字符串。
将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破, 分而治之
最近不知是换到中文leetcode平台之后水土不服还是怎么样,感觉真的是到了瓶颈期了,最近几次打比赛真的是一次不如一次,做起来异常不顺手。
在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,记作:T(n)= O(f(n))。它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称为时间复杂度,是一种“渐进表示法”。其中f(n)是问题规模n的某个函数。
在一个2k×2k个方格组成的棋盘中,若恰有一个方格与其他方格不同,则称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一个特殊棋盘。显然特殊方格在棋盘上出现的位置有4k 种情形.因而对任何k ≥ 0,有4k种不同的特殊棋盘。如下图中的特殊棋盘是当k = 2时16个特殊棋盘中的一个。
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