/** * * @author Zen Johnny * @date 2018年3月31日 下午8:13:09 * */ package freeTest; /* [动态规划系列:Warshall算法] 问题定义: 一个顶点有向图的传递闭包可以定义为一个n阶布尔矩阵T={t(i,j)}: 如果从第i个顶点之间存在一条有效的有向路径(即 长度大于0的有向路径), 矩阵第i行(1<=i<=n)第j列(1<=j<=n)的元素为1,否则为,t(i,j)为0 问题:计算有向图内各点传递闭包(…

动态规划三要素:重叠⼦问题.最优⼦结构.状态转移⽅程. 动态规划的三个需要明确的点就是「状态」「选择」和「base case」,对应着回溯算法中走过的「路径」,当前的「选择列表」和「结束条件」. 某种程度上说,动态规划的暴力求解阶段就是回溯算法.只是有的问题具有重叠子问题性质,可以用 dp table 或者备忘录优化,将递归树大幅剪枝,这就变成了动态规划. 方法: 状态表示 ->写出状态转移方程 ->确定边界 ->如果用递推,考虑子状态枚举的顺序 最优子结构详解 「最优子结构」是某些问题…

1.引言 图的连通性问题是图论研究的重要问题之一,在实际中有着广泛的应用.例如在通信网络的联通问题中,运输路线的规划问题等等都涉及图的连通性.因此传递闭包的计算需要一个高效率的算法,一个著名的算法就是warshall在1962年提出的WarShall算法. 2.算法描述 使用n阶布尔矩阵\(R^{(k)}(0\leq k\leq n)\)来表示有向图中任意一对节点 是否含有路径的信息.因此,可将原问题划分为如下决策阶段: \[R^{(0)},R^{(1)},\cdots,R^{(k)},\cdo…

题目链接:http://codeforces.com/gym/101873/problem/D 题意: 给出 $n$ 个事实,表述为 "XXX are worse than YYY".再给出 $m$ 个某人说的话,也是表述为 "XXX are worse than YYY",对于每句话都要判断是否正确: 如果正确,输出 "Fact":如果错误,输出 "Alternative Fact":如果无法判断,输出 "Pant…

原文地址:科普一下SM系列国密算法(从零开始学区块链 189) 众所周知,为了保障商用密码的安全性,国家商用密码管理办公室制定了一系列密码标准,包括SM1(SCB2).SM2.SM3.SM4.SM7.SM9.祖冲之密码算法(ZUC)那等等.其中SM1.SM4.SM7.祖冲之密码(ZUC)是对称算法:SM2.SM9是非对称算法:SM3是哈希算法.目前,这些算法已广泛应用于各个领域中,期待有一天会有采用国密算法的区块链应用出现.其中SM1.SM7算法不公开,调用该算法时,需要通过加密芯片的接口进行调…

题意:湖中有很多石头,两只青蛙分别位于两块石头上.其中一只青蛙要经过一系列的跳跃,先跳到其他石头上,最后跳到另一只青蛙那里.目的是求出所有路径中最大变长的最小值(就是在到达目的地的路径中,找出青蛙需要跳跃的最大边长的最小的值). 思路:warshall算法 hint:似懂非懂 课本代码: #include<iostream> #include<cmath> #include<stdio.h> #include<cstring> bool con[210][2…

传递闭包 在数学中,在集合 X 上的二元关系 R 的传递闭包是包含 R 的 X 上的最小的传递关系. 例如,如果 X 是(生或死)人的集合而 R 是关系“为父子”,则 R 的传递闭包是关系“x 是 y 的祖先”.再比如,如果 X 是空港的集合而关系 xRy 为“从空港 x 到空港 y 有直航”,则 R 的传递闭包是“可能经一次或多次航行从 x 飞到 y”. Warshall算法 Warshall在1962年提出了一个求关系的传递闭包的有效算法.其具体过程如下,设在n个元素的有限集上关系R的关系矩…

关于算法,面太广.本系列只研究实际应用中遇到的核心算法.了解这些算法和应用,对java码农进阶是很有必要的. 对于Paxos学习论证过程中,证实一句话:有史以来学习paxos最好的地方wiki:Paxos (computer science) 目录 1.背景 2.Paxos算法 3.Muti-Paxos算法 4.Muti-Paxos在google chubby中的应用 ===============正文分割线============================ 一.背景 Paxos 协议是一…

You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top. Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top? Note: Given n will be a positive integer. 题目分析:每次只能走1或2步,问n步的话有多少中走法???? 可以用动态规划和递归解…

C++ with Machine Learning -K–nearest neighbors 我本想写C++与人工智能,但是转念一想,人工智能范围太大了,我根本介绍不完也没能力介绍完,所以还是取了他的子集.我想这应该是一个有关机器学习的系列文章,我会不定期更新文章,希望喜欢机器学习的朋友不宁赐教. 本系列特别之处是与一些实例相结合来系统的讲解有关机器学习的各种算法,由于能力和时间有限,不会向诸如Simon Haykin<<NEURAL NETWORKS>>等大块头详细的讲解某一个领…

/** * * @author Zen Johnny * @date 2018年3月31日 下午10:04:48 * */ package freeTest.dynamicProgramming; import java.util.Scanner; /*动态规划之币值最大化*/ /* 问题描述: 给定一排n个硬币,其面值均为整数C1, C2, ..., Cn, 这些整数并不一定两两不同. 问如何选择硬币,使得在其[原始位置互不相邻]的条件下,所选硬币的总金额最大. */ public class…

在网上搜索算法的博客,发现一个比较悲剧的现象非常普遍: 原理讲不清,混乱 啰嗦 图和文对不上 不可用,甚至代码还出错 为了不误人子弟耽误时间,推荐看一些靠谱的资源,如[啊哈!算法]系列: https://www.cnblogs.com/ahalei/p/3568434.html 他是C语言实现,其实都是一样的. 我总结一个清晰不罗嗦版: 原理: 快速排序使用分而治之策略.下面描述递归步骤: 选择一个pivot支点值(在啊哈算法中叫“基准值”).我们将中间元素的值作为支点值,但是它也可以是任何值,…

最近邻分类 概念讲解 我们使用的是scikit-learn 库中的neighbors.KNeighborsClassifier 来实行KNN. from sklearn import neighbors neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30,p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=…

维特比算法(Viterbi algorithm)是在一个用途非常广的算法,本科学通信的时候已经听过这个算法,最近在看 HMM(Hidden Markov model) 的时候也看到了这个算法.于是决定研究一下这个算法的原理及其具体实现,如果了解动态规划的同学应该很容易了解维特比算法,因为维特比算法的核心就是动态规划. 对于 HMM 而言,其中一个重要的任务就是要找出最有可能产生其观测序列的隐含序列.一般来说,HMM问题可由下面五个元素描述: 观测序列(observations):实际观测到的现象…

参考https://blog.csdn.net/libosbo/article/details/80038549 动态规划是求解决策过程最优化的数学方法.利用各个阶段之间的关系,逐个求解,最终求得全局最优解,需要确认原问题与子问题.动态规划状态.边界状态.边界状态结值.状态转移方程. 以下每个例题,注意分析迭代关系是怎么找到的. 一.爬楼梯leetcode70: You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top…

如果你问我,哪一种算法最重要? 我可能会回答"公钥加密算法". 因为它是计算机通信安全的基石,保证了加密数据不会被破解.你可以想象一下,信用卡交易被破解的后果. 进入正题之前,我先简单介绍一下,什么是"公钥加密算法". 一.一点历史 1976年以前,所有的加密方法都是同一种模式: (1)甲方选择某一种加密规则,对信息进行加密: (2)乙方使用同一种规则,对信息进行解密. 由于加密和解密使用同样规则(简称"密钥"),这被称为"对称加密算法…

上一篇博文我们介绍了ML.NET 的入门: ML.NET技术研究系列1-入门篇 本文我们继续,研究分享一下聚类算法k-means. 一.k-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇. 1. k-means算法的原理是什么样的?参考:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1622412414004300046&wfr=spider&for=p…

描述 给定一个字符串,你的任务是计算这个字符串中有多少个回文子串. 具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被计为是不同的子串. 示例 1: 输入: "abc"输出: 3解释: 三个回文子串: "a", "b", "c".示例 2: 输入: "aaa"输出: 6说明: 6个回文子串: "a", "a", "a", "…

算法:KMP排序 算法分析 KMP算法是一种快速的模式匹配算法.KMP是三位大师:D.E.Knuth.J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的,所以取首字母组成KMP. 少部分图片来自孤~影的原创文章. next函数的求解来自唐小喵的原创文章.(http://www.cnblogs.com/tangzhengyue/p/4315393.html) 朴素的模式匹配算法,也就是我们都比较直观接收的思路是: 从主串和模式串的第一个字符开始比较 直到遇到两个不一样的.然后我们拿让模式串回到第一…

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一…

GBDT算法是一种监督学习算法.监督学习算法需要解决如下两个问题: 1.损失函数尽可能的小,这样使得目标函数能够尽可能的符合样本 2.正则化函数对训练结果进行惩罚,避免过拟合,这样在预测的时候才能够准确. GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合. 以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例,如下几副图形象的说明了机器学习的作用. 假设随着时间的变化对K话题存在如下样本: 如果没有有效的正则化,则学习结果会如下图所示: 这种情况下,学习结果跟样本非常符合,损失函数也非常小,但…

在主流的商用程序语言中大多都是用根搜索算法(GC Roots Tracing)判断对象是否存活,比如java,c#等.当从GC Roots到某个对象不可达,则证明此对象是不可用的,将要被回收. 商业虚拟机都采用分代收集算法,根据对象的存活周期的不同将内存分为几块:新生代,老年代. 新生代,每次垃圾收集都会有大批量对象死去,只有少量存活,所以适合采用“复制算法”: 老年代,对象存活率比较高,没有额外的分配担保,所以一般采用“标记-清理”活着“标记-整理”算法: 1.标记-清除 缺点: 效率低下,标…

给定一个文本txt [0..n-1]和一个模式pat [0..m-1],写一个搜索函数search(char pat [],char txt []),在txt中打印所有出现的pat [] [].可以假设n> m. 例子: Input: txt[] = "THIS IS A TEST TEXT" pat[] = "TEST" Output: Pattern found at index 10 Input: txt[] = "AABAACAADAABAA…

Canopy 算法,流程简单,容易实现,一下是算法 (1)设样本集合为S,确定两个阈值t1和t2,且t1>t2. (2)任取一个样本点p属于S,作为一个Canopy,记为C,从S中移除p. (3)计算S中所有点到p的距离dist (4)若dist<t1,则将相应点归到C,作为弱关联. (5)若dist<t2,则将相应点移出S,作为强关联. (6)重复(2)~(5),直至S为空. 上面的过程可以看出,dist<t2的点属于有且仅有一个簇,t2<dist<t1 的点可能属于…

基本思想: 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 1.设置 low=0, high=N-1. 2.选择一个基准元素赋值给temp,即temp=a[low]. 3.从high开始向前搜索,即由后开始向前搜索(high--),找到第一个小于temp的值,将a[high]和a[low]交换. 4.从low开始向前后搜索,即由前开始向后搜索(…

原创作品,可以转载,但是请标注出处地址:https://www.cnblogs.com/V1haoge/p/9082138.html 一.概述 基础排序算法包括:桶排序.冒泡排序.选择排序.插入排序等 二.桶排序 2.1 算法介绍 桶排序可以算是最简单快速的排序算法了,只是限定条件要多一点,需要事先知晓待排序列的极限值或范围来准备足够的桶. 2.2 算法原理 桶排序的原理就是准备足够数量的有序桶(一般用数组实现),用于标记待排序列的每个元素,用元素值对应桶下标,桶里的值代表的是元素对应的值出现的…

在网上搜索算法的博客,发现一个比较悲剧的现象非常普遍: 原理讲不清,混乱 啰嗦 图和文对不上 不可用,甚至代码还出错 我总结一个清晰不罗嗦版: 原理: 和选择排序类似的是也分成“已排序”部分,和“未排序”部分,选择排序是替换最小值: “待排序”索引i从数组索引第二位开始(如果起始下标是0,就从下标1开始),“待排序”的值插入进已排序部分的左侧(小值往前排): “待排序”索引i依次+1: 逐渐把“已排序”部分占满整个数组: 完整版: https://en.wikipedia.org/wiki/In…

原文出处:纯洁的微笑 这篇文件将给大家介绍GC都有哪几种算法,以及JVM都有那些垃圾回收器,它们的工作原理. 概述 垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为"GC",它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言,经过半个多世纪,目前已经十分成熟了. jvm 中,程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈都是随线程而生随线程而灭,栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作,实现了自动的内存清理,因此,我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中,在程序运行期间,这部分内存…

SARSA算法严格上来说,是TD(0)关于状态动作函数估计的on-policy形式,所以其基本架构与TD的$v_{\pi}$估计算法(on-policy)并无太大区别,所以这里就不再单独阐述之.本文主要通过两个简单例子来实际应用SARSA算法,并在过程中熟练并总结SARSA算法的流程与基本结构. 强化学习中的统计方法(包括Monte Carlo,TD)在实现episode task时,无不例外存在着两层最基本的循环结构.如果我们将每一个episode task看作是一局游戏,那么这个游戏有开始也…

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…