*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创 *参考文献见链接 本文主要简述了求解MIP问题的两大类(精确求解和近似求解),或者更细致地,三大类方法(精确算法,ε-近似算法和启发式算法).由于暂时不太熟悉ε-近似算法,所以在这个版块我大部分只会涉及到精确算法和启发式算法. 目录 MIP问题 MIP求解方法 MIP问题 MIP问题,即混合整数规划问题(Mixed integer programming). 首先我们来简单回顾一下线性规划问题. 线性规划问题 线性规划问题指的是满足: (1)目标函数

本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文献见链接. 本文讲述的是求解MIP问题的启发式算法中的爬山算法 (Hill climbing). 目录 前言 Hill climbing 的过程 Hill climbing 的伪代码 Hill climbing 的不足 前言 爬山算法是以local search为核心框架的启发式算法中最简单的算法,当然,结果一般也不太好,因为爬山算法有一个很大的缺点:不能跳出局部解. 就像我们在local search那篇文中提到,以local search

"网络流博大精深"-sideman语 一个基本的网络流问题 最早知道网络流的内容便是最大流问题,最大流问题很好理解: 解释一定要通俗! 如右图所示,有一个管道系统,节点{1,2,3,4},有向管道{A,B,C,D,E},即有向图一张. [1]是源点,有无限的水量,[4]是汇点,管道容量如图所示.试问[4]点最大可接收的水的流量? 这便是简单的最大流问题,显然[4]点的最大流量为50 死理性派请注意:流量是单位时间内的,总可以了吧! 然而对于复杂图的最大流方法是什么呢,有EK,Dini

继续C++11在头文件algorithm中添加的算法. 至少我认为,在stl的算法中,用到最多的就是sort了,我们不去探索sort的源代码.就是介绍C++11新增的几个关于排序的函数. 对于一个序列,我们怎么知道他是不是有序的呢?这就用到了: is_sorted 原型: template <class ForwardIterator> ForwardIterator is_sorted_until (ForwardIterator first, ForwardIterator last);

今天继续. C++11新增的关于Non-modifying sequence operations和Modifying sequence operations的算法已经写了.具体信息见之前的博客. 以下開始C++11新增的关于Partitions的算法: Partitions:即分区的意思. 非常多人可能还不熟悉partition,所以先说一说partition算法.须要说明的是这不是C++11新增的内容. 但为了更方便大家理解,还是先写一写std::partition. std::partit

分布式系统除了能提升整个系统的性能外还有一个重要的特性就是提高系统的可靠性,可靠性指的是当分布式系统中一台或N台机器宕掉后都不会导致系统不可用,分布式系统是state machine replication的,每个节点都可能是其他节点的快照,这是保证分布式系统高可靠性的关键, 而存在多个复制节点就会存在数据不一致的问题,这时一致性就成了分布式系统的核心:在分布式系统中必须保证: 假如在分布式系统中初始是各个节点的数据是一致的,每个节点都顺序执行系列操作,然后每个节点最终的数据还是一致的. 一致性

# Bellman-Ford核心算法 # 对于一个包含n个顶点,m条边的图, 计算源点到任意点的最短距离 # 循环n-1轮,每轮对m条边进行一次松弛操作 # 定理: # 在一个含有n个顶点的图中,任意两点之间的最短路径最多包含n-1条边 # 最短路径肯定是一个不包含回路的简单路径(回路包括正权回路与负权回路) # 1. 如果最短路径中包含正权回路,则去掉这个回路,一定可以得到更短的路径 # 2. 如果最短路径中包含负权回路,则每多走一次这个回路,路径更短,则不存在最短路径 # 因此最短路径肯定是

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内

  算法解密qt加密table64bit [声明] (1) 本文源码 大部分源码来自:DES算法代码.在此基础上,利用Qt编程进行了改写,实现了DES加解密算法,并添加了文件加解密功能.在此对署名为bengold1979的网友表示感谢!本文是对DES算法代码一文代码的具体描述.该源码仅供学习交流,请勿用于商业目的. (2) 图片及描述 图片及部分解析来自 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8A%A0%E5%AF%86%E6%A8

第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务. 这些关系可以有两种形式: 频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一块的物品的集合. 关联规则(associational rules): 暗示两种物品之间可能存在很强的关系. 相关术语 关联分析(关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析(associati analysis) 或者 关联规则学习(association rule

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类 但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X

写在前面 整个项目都托管在了 Github 上:https://github.com/ikesnowy/Algorithms-4th-Edition-in-Csharp 这一节内容可能会用到的库文件有 Sort 和 SortData,同样在 Github 上可以找到. 善用 Ctrl + F 查找题目. 习题&题解 2.1.1 解答 2.1.2 解答 最多会被交换 n 次,只要将一个有序数列循环右移一位就可以构造这样的情况. 例如: 平均每个元素被交换了 N/N=1 次.(总共 N 个元素,总共

一步步教你轻松学关联规则Apriori算法 (白宁超 2018年10月22日09:51:05) 摘要:先验算法(Apriori Algorithm)是关联规则学习的经典算法之一,常常应用在商业等诸多领域.本文首先介绍什么是Apriori算法,与其相关的基本术语,之后对算法原理进行多方面剖析,其中包括思路.原理.优缺点.流程步骤和应用场景.接着再通过一个实际案例进行语言描述性逐步剖析.至此,读者基本了解该算法思想和过程.紧接着我们进行实验,重点的频繁项集的生成和关联规则的生成.最后我们采用综合实例

IMU(惯性测量单位)是机器人中非常流行的传感器:其中,它们被用于惯性导航[1],姿态估计[2]和视觉惯性导航[3],[4],也使用 智能手机设备[5]. 机器人技术中使用的IMU通常基于MEMS(微机电系统)技术. 它们由一组三轴簇组成:加速度计,陀螺仪和磁力计簇.   在理想的IMU中,三轴簇应共享跨越三维空间的相同3D正交灵敏度轴,而比例因子应将每个传感器测量的数字量转换为实际物理量(例如,加速度和陀螺率). 遗憾的是,低成本的基于MEMS的IMU通常受到非精确缩放,传感器轴未对准,跨轴灵

Base64编码 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一,本质上是一种将二进制数据转成文本数据的方案,对于非二进制数据,是先将其转换成二进制形式,然后每连续6比特(2的6次方=64)计算其十进制值,根据该值在A--Z,a--z,0--9,+,/ 这64个字符中找到对应的字符,最终得到一个文本字符串. 严格来讲,Base64只能算是一个编码算法,并不是安全领域的加密算法. 标准Base64编码解码无需额外信息即完全可逆,即使你自己自定义字符集设计一种类Base64的编码

MD5 Message Digest Algorithm MD5(中文名为消息摘要算法第 五版)为计算机安全领域广泛使用的一种散列函数,用以提供消息的完整性保护.该算法的文件号为RFC 1321(R.Rivest,MIT Laboratory for Computer Science and RSA Data Security Inc. April 1992). MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的杂凑算法

算法(第四版)C#题解——2.1   写在前面 整个项目都托管在了 Github 上:https://github.com/ikesnowy/Algorithms-4th-Edition-in-Csharp 这一节内容可能会用到的库文件有 Sort 和 SortData,同样在 Github 上可以找到. 善用 Ctrl + F 查找题目. 习题&题解 2.1.1 题目 按照算法 2.1 所示轨迹的格式给出选择排序是如何将数组 E A S Y Q U E S T I O N 排序的. 解答 2.

最近做一个东西,要用到快速傅里叶变换,抱着蛋疼的心态,自己尝试写了一下,遇到一些问题. 首先看一下什么叫做快速傅里叶变换(FFT)(来自Wiki): 快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform, FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换.快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理.计算大整数乘法.求解偏微分方程等等. 对于复数串行,离散傅里叶变换公式为: 直接变换的计算复杂度是O(n^2).快速傅里叶变换可以计算出与直接计算相同的结果,但只

Bellman - Ford 算法: 一:基本算法 对于单源最短路径问题,上一篇文章中介绍了 Dijkstra 算法,但是由于 Dijkstra 算法局限于解决非负权的最短路径问题,对于带负权的图就力不从心了,而Bellman - Ford算法可以解决这种问题. Bellman - Ford 算法可以处理路径权值为负数时的单源最短路径问题.设想可以从图中找到一个环路且这个环路中所有路径的权值之和为负.那么通过这个环路,环路中任意两点的最短路径就可以无穷小下去.如果不处理这个负环路,程序就会永远运

中点画圆算法        如同光栅画线算法,我们在每一个步中以单位间隔取样并确定离指定圆近期的像素位置.对于给定半径r和屏幕中心(xc,yc),能够先使用算法计算圆心在坐标原点(0, 0)的圆的像素位置,然后通过将xc加到x且yc加到y.从而把计算出的每一个位置(x,y)移动到其适当的屏幕位置.在第一象限中,圆弧段从x = 0到x = y,曲线的斜率从0变化到-1.0. 因此,能够在该八分圆上的正x方向取单位步长.并使用决策參数来确定每一步两个可能的y位置中,哪一个更接近于圆的位置.然后,其它

这一篇博客以一些OJ上的题目为载体.整理一下最短路径算法.会陆续的更新... 一.多源最短路算法--floyd算法 floyd算法主要用于求随意两点间的最短路径.也成最短最短路径问题. 核心代码: /** *floyd算法 */ void floyd() { int i, j, k; for (k = 1; k <= n; ++k) {//遍历全部的中间点 for (i = 1; i <= n; ++i) {//遍历全部的起点 for (j = 1; j <= n; ++j) {//遍历