前言&&为什么要学模拟退火 最近一下子学了一大堆省选算法,所以搞一个愉快一点的东西来让娱乐一下 其实是为了骗到更多的分,然后证明自己的RP. 说实话模拟退火是一个集物理与IT多方面知识与一身的高级随机化算法 所以更应该好好学了 PS:本文大部分内容参考rvalue大佬的博客,在本蒟蒻学习的过程过程中起到了极大的帮助. 什么是模拟退火&&模拟退火可以干什么 模拟退火算法(Simulate Anneal,SA)是一种通用概率演算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解.模拟…

OwO 故事的起源大概是zcg前天发现51Nod晚上有场马拉松,然后他就很开心的过去打了 神奇的故事就开始了: 晚上的时候我当时貌似正在写线段树?然后看见zcg一脸激动告诉我第一题有九个点直接输出B就可以A.. 然后之后zcg以奇怪的二分方式发现了如何A掉第一题的第十个点(我记得貌似是什么第5000个数等于511? OwO 就这样没有任何思考含量全凭骗分黑科技过掉了第一题 OwO 然后zcg打开了第二题,发现第二题样例有点问题,然后就发了个帖子,直接去看第三题了 我去瞅了一眼,发现这不是gcd…

因为基础算法快学完了,图论又太难(我太蒻了),想慢慢学. 所以暂时不写关于算法的博客了,但又因为更新博客的需要,会多写写关于STL的博客. (毕竟STL函数库还是很香的(手动滑稽)) 请出今天主角:STL全排列函数prev_permutation()和next_permutation() Part 1:引入和导语 首先,我们需要知道,algorithm库里有一些奇怪的函数. 我们在做题的时候,经常会遇到一些全排列的问题(bushi 这时我们通常要用递归搜索解决问题,但是那样会很麻烦,代码也会又臭…

3680: 吊打XXX Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSec  Special JudgeSubmit: 3192  Solved: 1198[Submit][Status][Discuss] Description gty又虐了一场比赛,被虐的蒟蒻们决定吊打gty.gty见大势不好机智的分出了n个分身,但还是被人多势众的蒟蒻抓住了.蒟蒻们将 n个gty吊在n根绳子上,每根绳子穿过天台的一个洞.这n根绳子有一个公共的绳结x.吊好gty后蒟蒻们发现…

1.基本概念 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是一种模拟固体降温过程的最优化算法.其模拟的过程是首先将固体加温至某一温度,固体内部的粒子随温度上升慢慢变为无序的状态,内能增大,然后让其慢慢冷却,温度下降时,内部的粒子慢慢趋于有序,达到一种平衡态,最后达到常温时成为基态,此时内能减为最小,算法模拟这样一个过程期望能达到最优化的目的. 模拟退火算法最早是由kirkpatrick等人应用于组合优化领域,它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法.算法从某一…

转载. 为方便理解, 在原博客的基础上加部分注释, 原博客地址:http://www.cnblogs.com/CsOH/p/6049117.html 今天终于用模拟退火过了一道题:CodeVS: P1344. 有 N ( <=20 ) 台 PC 放在机房内,现在要求由你选定一台 PC,用共 N-1 条网线从这台机器开始一台接一台地依次连接他们,最后接到哪个以及连接的顺序也是由你选定的,为了节省材料,网线都拉直.求最少需要一次性购买多长的网线.(说白了,就是找出 N 的一个排列 P1 P2 P3…

目录 第1章 绪论 第2章 从无解出发 \hookrightarrow↪ 2.1 无解情况 \hookrightarrow↪ 2.2 样例——白送的分数 第3章 “艰苦朴素永不忘” \hookrightarrow↪ 3.1 模拟 \hookrightarrow↪ 3.2 万能钥匙——DFS 第4章 骗分的关键——猜想 \hookrightarrow↪ 4.1 听天由命 \hookrightarrow↪ 4.2 猜测答案 \hookrightarrow↪ 4.3 寻找规律 \hookrightar…

引言 何为终极算法? 其实就是现在的JVM采用的算法,并非真正的终极.说不定若干年以后,还会有新的终极算法,而且几乎是一定会有,因为LZ相信高人们的能力. 那么分代搜集算法是怎么处理GC的呢? 对象分类 上一章已经说过,分代搜集算法是针对对象的不同特性,而使用适合的算法,这里面并没有实际上的新算法产生.与其说分代搜集算法是第四个算法,不如说它是对前三个算法的实际应用. 首先我们来探讨一下对象的不同特性,接下来LZ和各位来一起给这些对象选择GC算法. 内存中的对象按照生命周期的长短大致可以分为三种…

模拟退火算法的原理模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小.根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数.用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制…

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