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!!!...遗传算法流程； %遗传算法的伪代码描述： %Procedure GA %Begin % T=0; % Initialize p(t) ; //p(t)表示 t代种群 %...生物 算法 物竞天择 选择、交叉、变异 适者生存 适应度 故遗传算法主要过程及流程图如下 1）编码（适应度函数，产生初始种群） 2）遗传算子（选择、交叉、变异） 3）繁衍种群 2....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。
题目描述： 我们可以用2*1的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形，总共有多少种方法？...---- 分析： 斐波那契数列 （1）当 n < 1时，显然不需要用2*1块覆盖，按照题目提示应该返回 0。 （2）当 n = 1时，只存在一种情况。 （3）当 n = 2时，存在两种情况。
匈牙利算法 原理：匈牙利算法通过不断求增广路来求最大匹配。因为增广路有下面四个性质： 1.增广路有奇数条边 。 2.路径上的点一定是一个在X边，一个在Y边，交错出现。...证明： 最小点覆盖>=最大匹配数：根据匹配的定义，一组匹配中无交点，那么要覆盖住所有的边，如果有m个匹配那么就至少m个点 最小点覆盖<=最大匹配数：构造法，如图： image.png 蓝色线代表该二分图的最大匹配...– 左边未匹配——右边未匹配：不存在，与最大匹配矛盾 综上可知，此构造法选出的是一个覆盖且覆盖的点数最多m个，即最小点覆盖=最大匹配数&&最小点覆盖<=最大匹配数，故最小点覆盖最大匹配数 2. 最大独立集 最大独立集：选取尽可能多的点使得点集中所有点两两之间无边相连。...，那么图中就不存在边了，那么剩下的就是最大独立集，由于最小点覆盖数=最大匹配数，故最大独立集 = n – 最大匹配数 3.
文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。...最小圆覆盖问题 题意描述 在一个平面上有n个点，求一个半径最小的圆，能覆盖所有的点。 算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆，加入第i个点，如果在圆内或边上则什么也不做。...（因为最多需要三个点来确定这个最小覆盖圆，所以重复三次） 遍历完所有点之后，所得到的圆就是覆盖所有点的最小圆。...，则p一定在SU{p}的最小覆盖圆上。...令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内，则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在，那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上，接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。
这个问题就是经典的用贪心算法求解的问题。贪心算法是指在每一步选择中都采取最优的策略，从而希望能够导致结果是最优的一种算法。贪心算法所得到的结果并不一定是最优的解，但都是相对接近最优解的结果。...在这32中组合中挑选一种可以覆盖到8个地区，并且广播台最少的组合，那就是本题的解了。 这样做显然很麻烦，要是有100个广播台，那不是完犊子了。但是可以使用贪心算法，提高效率。...贪心算法步骤如下： 遍历所有的广播台，找到一个包含了最多当前还未覆盖地区的广播台； 将这个广播台存起来，想办法把该广播台覆盖的地区中下次选择时，用别的广播台代替； 重复上面的步骤直到覆盖了所有的地区。...按照遍历顺序，选择k2； 再把k2覆盖的地区从保存地区的集合中去掉，那么现在就剩下成都、杭州、大连三个地方未覆盖了； 遍历广播台集合，发现k3和k5都可以覆盖两个，按照遍历顺序，选择k3； 再把k3覆盖的地区从保存地区的集合中去掉...，那么现在就剩下大连未覆盖了； 毫无疑问，最后要选择k5，因为只有k5能够覆盖大连。
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
今天我们看一道 leetcode hard 难度题目：最小覆盖子串。 题目 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。...因为最小覆盖子串是连续的，所以该方法可以保证遍历到所有满足条件的子串。...总结 该题首先要排除动态规划，并根据连续子串特性第一时间想到滑动窗口可以覆盖到所有可能性。...滑动窗口方案想到后，需要想到如何高性能判断当前窗口内字符串可以覆盖 t，notCoverChar 就是一种不错的思路。...讨论地址是：精读《算法 - 最小覆盖子串》· Issue #496 · dt-fe/weekly 如果你想参与讨论，请 点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。
一、题目 1、算法题目 “给定两个字符串st，返回字符串s中覆盖t所有字符的最小子串。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：76....最小覆盖子串 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。...题意要求返回字符串s中覆盖t全部字符的最小子串，可以将包含t的子串的看做可行窗口。 在滑动窗口中会有两个指针，一个用于延伸现有窗口的指针，一个用于收缩窗口的指针。
白盒测试法的覆盖标准有逻辑覆盖、循环覆盖和基本路径测试。其中逻辑覆盖包括语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、条件组合覆盖和路径覆盖。...六种覆盖标准发现错误的能力呈由弱到强的变化： 1.语句覆盖每条语句至少执行一次。 2.判定覆盖每个判定的每个分支至少执行一次。 3.条件覆盖每个判定的每个条件应取到各种可能的值。...4.判定/条件覆盖同时满足判定覆盖条件覆盖。 5.条件组合覆盖每个判定中各条件的每一种组合至少出现一次。 6.路径覆盖使程序中每一条可能的路径至少执行一次。
问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？...输出格式 每组数据输出1行，为最大的乘积。
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
问题描述 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) 例子： 5,9,8,3,15 那么排序后的数，3,5,8,9,15，因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想： 1）找出数组的最大值max和最小值min 2）将区间均等的划分为 N + 1份，即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1）找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {
输出格式 输出文件仅一行包含一个整数，表示要求的最大的结果 样例输入 5 2 1 2 3 4 5 样例输出 120 样例说明 (1+2+3)*4*5=120...] sum = new long[20]; static long[][] dp = new long[20][20]; /* * dp[i][j]代表前i个数中有j个乘号的最大值
在《算法图解》里面有一个蛮有意思的小案例，背景是一个广播节目，要让全美的50个周的听众都能够听到，但是每个电台可能覆盖多个州，每在一个电台播出就需要一笔费用，所以就是从成本的角度来看，怎么尽可能在所有的州都播出...，这是一个典型的集合覆盖的问题，而且在我们的生活中算是比较典型。...比如我们先缩小范围，指定5个州，那么50个州也是同样的算法。...如何使用贪心算法呢，就是选择覆盖尽可能多的州的电台，然后逐步缩小范围。那么覆盖面广的州所对应的电台就优先被选中，依次类推。...当然贪心算法得到的不是精确的结果，即可能不是最优解，算是一种近似算法，能够基本得到的最优解，而且效率很高。
一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵，找出只包含1的最大矩阵，返回其面积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：85....最大矩形 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积...首先，说一下暴力解法：列举所有可能出现的矩形，枚举矩形所有的左上角和右下角坐标，并检查该矩形是否是面积最大的，但是这样做时间复杂度过高，会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法，找到最高的柱子，并找到它左右的最大高度，拼接成最大的矩形，得到面积就是想要的结果。...思路就是： 枚举矩形的下边界，枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积
前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观，代码难度小，性能优越等优势，深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是：对于每一个点，对其所连的边进行增广，在增广的时候，每次增广“极大流” 这里有别于EK算法，EK算法是从边入手，而Dinic算法是从点入手 在增广的时候，对于一个点连出去的边都尝试进行增广...，即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念，即对于$i$号节点，用dis(i)表示它到源点的距离，并规定，一条边能够被增广，当且仅当它连接的两个点$u,v$满足：dis(v)=dis(u)+1，...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法，我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的（比某标号算法不知道高到哪里去了） 代码 题目链接 #include #include #include
每个广播台都覆盖特定的区域，不同广播台的覆盖区域可能重叠。 ? 如何找出覆盖全美个州的最小广播台合集呢？下面是解决步骤： 列出每个可能的广播台集合，这被称为幂集（power set）。...在这些集合中，选出覆盖全美50个州的最小集合。 那么问题来了，计算每个可能的广播台子集需要很长的时间。 ? 我们可以尝试使用贪婪算法。...三、算法实现 算法步骤 选出这样一个广播台，即它覆盖了最多未覆盖的州。即便这个广播台覆盖了一些已覆盖的州（就是重复覆盖），也没有关系。 重复第一步，直到覆盖了所有的州。...这是一种近邻算法（approximation algorithm）。在获得精确解需要的时间太长时，可以考虑使用近似算法。判断近似算法优劣的标准如下： 速度有多快； 得到的近似解与最优解的接近程度。...四、小结 贪婪算法寻找局部最优解，企图以这种方式获得全局最优解。 贪婪算法易于实现、运行速度快，是不错的近似算法。 广度优先搜索、迪杰斯特拉算法是贪婪算法。
从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征，就可以得到与c最相关的m个特征。 最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ?...可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。 S很可能包含相关度很大的特征，也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示： ?...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。
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
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent...最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。...Θ的最大似然估计是求不完整数据的对数依然函数L(X;Θ)的最大值而得到的： L(Θ;X)= log p(X|Θ) = ∫log p(X,Y|Θ)dY ； EM算法包括两个步骤：由E步和M步组成，它是通过迭代地最大化完整数据的对数似然函数...Lc(X;Θ)的期望来最大化不完整数据的对数似然函数，其中： Lc(X;Θ) =log p(X,Y |Θ) ； 假设在算法第t次迭代后Θ获得的估计记为Θ(t) ，则在(t+1)次迭代时， E-步：计算完整数据的对数似然函数的期望...EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数，它的最大优点是简单和稳定，但容易陷入局部最优。
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