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算法竞赛入门经典(第2版)(算法艺术与信息学竞赛).pdf

【下载地址】 《算法竞赛入门经典(第2版)》是一本算法竞赛入门与提高教材,把C/C++语言、算法和解题有机地结合在一起,淡化理论,注重学习方法和实践技巧。...全书内容分为12 章,包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C++与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容...,覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点,并含有大量例题和习题。...书中的代码规范、简洁、易懂,不仅能帮助读者理解算法原理,还能教会读者很多实用的编程技巧;书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。...《算法竞赛入门经典(第2版)》可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)和ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM/ICPC)的训练资料,也可作为IT工程师与科研人员的参考用书

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算法竞赛入门经典——训练指南》实用数据结构

加权并查集 UVa11987 Almost Union-Find 并查集;需要一点技巧 LA5908 Tracking RFIDs 规模不大,不用高级数据结构 LA3977 Summits 用数据结构加速算法...组合计数 LA5698 Draw a Mess 线段树可以做,但并查集更好 LA4013 A Sequence of Numbers 转化为区间问题;预处理 LA5915 Flights 字符串算法...Trie的性质 例题13 LA3026 Period KMP算法的失配函数 例题14 LA4670 Dominating Patterns AC自动机 例题15 UVa11468 Substring AC...自动机上的算法 例题16 UVa11019 Matrix Matcher 二维匹配;AC自动机 例题17 UVa11107 Life Forms 后缀数组+height数组 例题18 LA4513 Stammering...;数学期望;数学推导 LA4769 Fuzzy Google Suggest 模糊查找 LA4975 Casting Spells 有难度;需要配合其他数据结构 LA5766 GRE Words 用串算法加速动态规划

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入门 | 目标函数的经典优化算法介绍

选自3dbabove 机器之心编译 参与:乾树、刘晓坤 本文使用通俗的语言和形象的图示,介绍了随机梯度下降算法和它的三种经典变体,并提供了完整的实现代码。...找到生成最小值的一组参数的算法被称为优化算法。我们发现随着算法复杂度的增加,则算法倾向于更高效地逼近最小值。...我们将在这篇文章中讨论以下算法: 随机梯度下降法 动量算法 RMSProp Adam 算法 随机梯度下降法 我的「Logistic 回归深入浅出」的文章里介绍了一个随机梯度下降如何运作的例子。...Adam 算法 Adam 算法将动量和 RMSProp 的概念结合成一种算法,以获得两全其美的效果。公式如下: ?...总结 优化目标函数的算法有相当多的选择。

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机器学习十大经典算法入门

SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面,说明它不在乎细枝末节,所以不容易过拟合,但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。...缺点:计算量大 二,决策树(有监督算法,概率算法) a. 只接受离散特征,属于分类决策树。 b....决策树算法可以看成是把多个逻辑回归算法集成起来。 三,随机森林(集成算法中最简单的,模型融合算法) 随机森林如何缓解决策树的过拟合问题,又能提高精度? a....七,K-means K均值(无监督算法,聚类算法,随机算法) a. 最常用的无监督算法 b. 计算距离方法:欧式距离,曼哈顿距离 c....g. k-means算法最终肯定会得到稳定的k个中心点,可以用EM(Expectation Maximum)算法解释 h. k-means算法k个随机初始值怎么选?

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经典算法

1 支持向量机 知识点:SVM模型推导、核函数、SMO算法 问题:在空间上线性可分的两类点,分别向SVM分类的超平面做投影,这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗?...使用SMO算法训练的线性分类器并不一定能得到训练误差为0的模型。这是由于我们的优化目标变了,并不再是使训练误差最小。 一个带有训练误差,但是参数较小的点将成为更优的结果。...常用的决策树算法有ID3,C4.5,CART,它们构建所使用的的启发式函数各是什么?除了构建准则之外,它们之间的区别于联系是什么?...预剪枝具有思想直接、算法简单、效率高等特点,适合解决大规模问题。但如何准确地估计何时停止树的生长,针对不同问题会有很大差别,需要一定经验判断。...后剪枝的核心思想是让算法生成一颗完全生长的决策树,然后从最底层向上计算是否剪枝。剪枝过程将子树删除,用一个叶子结点替代,该结点的类别同样按照多数投票的原则进行判断。

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