一.概念引入 设A是一个确定性算法,当它的输入实例为x时所需的计算时间记为tA(x).设Xn是算法A的输入规模为n的实例的全体,则当问题的输入规模为n时,算法A所需的平均时间为.这显然不能排除存在x∈Xn使得的可能性.希望获得一个随机化算法B,使得对问题的输入规模为n的每一个实例均有.这就是舍伍德算法设计的基本思想.当s(n)与tA(n)相比可忽略时,舍伍德算法可获得很好的平均性能. 概率算法的一个特点是对同一实例多次运用同一概率算法结果可能同.舍伍德算法(O(sqrt(n)),综合了线性表和线

周三的算法课,主要讲了随机化算法,介绍了拉斯维加斯算法,简单的理解了为什么要用随机化算法,随机化算法有什么好处. 在处理8皇后问题的时候,穷举法是最费时的,回朔比穷举好点,而当数据量比较大的时候,如1000皇后问题,穷举的化有1000的1000次方,肯定超时,用随机化算法的思路,先随机的在棋盘上放一部分皇后,再来设计算法,会大大节省时间,使算法性能更加优良. 本篇介绍令一种随机化算法,舍伍德(Sherwood)算法. 题目: Matrix Multiplication Time Limit: 2

题目 蒙特卡罗算法的典型应用之一为求圆周率PI问题. 思想: 一个半径r=1的圆,其面积为:S=PI∗r2=PI/4 一个边长r=1的正方形,其面积为:S=r2=1 那么建立一个坐标系,如果均匀的向正方形内撒点,那么落入圆心在正方形中心,半径为1的圆内的点数与全部点数的比例应该为PI/4,根据概率统计的规律,只要撒的点足够多,那么便会得到圆周率PI的非常近似的值. 蒙特卡罗算法关键 使用蒙特卡罗算法计算圆周率有下面两个关键点: 均匀撒点:在C语言中可用随机函数来实现,产生[0,1)之间随机的坐标

概率算法大致可分为4种形式: 数值概率算法: 蒙特卡罗算法: 拉斯维加斯算法: 舍伍德算法: 计算蒙特卡罗概率的算法实现: #include "stdio.h" #include "time.h" #include "stdlib.h" double MontePI(int n) { double PI; double x, y; int i, sum; sum = ; srand(time(NULL)); ; i < n; i++) {

引言 最近在和同学讨论研究Six Sigma(六西格玛)软件开发方法及CMMI相关问题时,遇到了需要使用Monte-Carlo算法模拟分布未知的多元一次概率密度分布问题.于是花了几天时间,通过查询相关文献资料,深入研究了一下Monte-Carlo算法,并以实际应用为背景进行了一些实验.      在研究和实验过程中,发现Monte-Carlo算法是一个非常有用的算法,在许多实际问题中,都有用武之地.目前,这个算法已经在金融学.经济学.工程学.物理学.计算科学及计算机科学等多个领域广泛应用.而且这

NP难问题求解综述 摘要:定义NP问题及P类问题,并介绍一些常见的NP问题,以及NP问题的一些求解方法,最后最NP问题求解的发展方向做一些展望.   关键词:NP难问题 P类问题 算法 最优化问题   正文: 一.NP难问题及P类问题 为了解释NP难问题及P类问题,先介绍确定性算法和非确定性算法这两个概念,设A是求解问题Π的一个算法,如果在算法的整个执行过程中,每一步只有一个确定的选择,则称算法A是确定性(Determinism)算法.设A是求解问题Π的一个算法,如果算法A以如下猜测并验证的方式

来源:http://blog.csdn.net/yinwenjie(未经允许严禁用于商业用途!) 目录(?)[-] Nginx重要算法介绍 1一致性Hash算法 2轮询与加权轮询 Nginx的安装 1准备工作 2正式安装 3安装验证和启动 进阶 1重要配置项 11use kqueue rtsig epoll select poll 12worker_processes和worker_connections 13max client的计算方式 14gzip 2健康检查模块 3图片处理模块 4Ngi

ACM学习<二>   穷举算法思想:     一句话:就是从所有可能的情况,搜索出正确的答案. 步骤:     1.对于一种可能的情况,计算其结果.     2.判断结果是否满足,YES计算下一个,no继续步骤1,然后判断下个可能的情况. 实例:     孙子算经--鸡兔同笼:头35,脚94,几鸡几兔?           #include <iostream> //头文件 using namespace std; int qiongju(int head, int foot ,

穷举算法思想:     一句话:就是从所有可能的情况,搜索出正确的答案. 步骤:     1.对于一种可能的情况,计算其结果.     2.判断结果是否满足,YES计算下一个,no继续步骤1,然后判断下个可能的情况. 实例:     孙子算经--鸡兔同笼:头35,脚94,几鸡几兔?           #include <iostream> //头文件 using namespace std; int qiongju(int head, int foot , int *chicken,int

  用这张图作为开头吧,早餐的时候打开网易,苏神破门红军4-0登榜首的新闻,习惯性的点进去看看KOP的评论,有一句回复『利物浦该夺冠了,多少年了.喜欢利物浦比喜欢老婆还早,老婆都成黄脸婆了.现在带着女儿一起熬夜看利物浦比赛,该给个联赛冠军了!』   一段KOP的评论,直接触到心里那块软软肉,多少人在看到这篇新闻时『我努力不去想,但利物浦真的在争冠』湿润了眼眶,多少段青春回忆是那个曾年轻并无所不能的杰队陪你度过,多少次不可思议的绝杀反超燃烧起你浑身上下的肾上腺素,竖起汗毛,满脑子嗡嗡响的激情本能的

A*在游戏设计中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表. A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚 A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法: 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说 法就是将问题求解过程表现为从 初始状态到目标状态寻找这个路径的 过程.通俗点说,就是在解一个问题时,找到一条解题的过程可以从 求解的开始到问题的结果(好象并不通俗哦).由于求解问题的过程 中分枝有很多,主要是求解过程中求 解条件的不确定性,不完备性

第一部分:A*算法简介    写这篇文章的初衷是应一个网友的要求,当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少,我在这里 抛砖引玉,希望大家都来热心的参与.     还是说正题,我先拿A*算法开刀,是因为A*在游戏中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表.     A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法: 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从 初始状态到目

Floyd最短路算法 ----转自啊哈磊[坐在马桶上看算法]算法6:只有五行的Floyd最短路算法 暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程. 上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题. 现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们

注:原文出自Patrick Lester,一稿翻译为Panic.很久以前的老文章了,但我觉得真的非常的经典,想把它完善一下让以后的人能够更好的体会原作者和原翻译的精髓吧.我在此基础上修改了部分译文,更新了部分错误,在此对两位前辈表示最高的致意! 以下是原文: 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中

最近在产品开发过程中遇到一个问题,就是在对数值进行截取,例如说保留两位小数时,最终得到的结果跟预期的在某些情况下会产生差异,这个差异的表现就是最后一位与预期的不一致,也就是说在"四舍五入"上出现了问题.所以,专门抽时间看了一下. 首先,我们需要确认一下舍入的规则,按照我们上小学的时候所学应该是"四舍五入",也就是要保留的那一位之后的一位上的数字,如果是4就直接舍掉,如果是5,则在最后一位上加1.虽然简单,但还是举个例子. 例1(保留2位小数): 1.234 ->

RANSAC范例的正式描述如下: 首先,要给定: 1一个模型,该模型需要最少n个数据点去实例化它的自由参数: 2一组数据点P,P中包含数据点的数量#(P)大于n. 然后, 从P中随机地选择n个点(组成P的一个子集S1)并实例化这个模型(构造成M1). 接下来, 利用实例化的模型M1去测定P中点的某个子集S1*,这些点相对于M1的错误被限制在一个给定的阈值下,其中S1*被称作S1的一致性集合. 或者: 利用实例化的模型M1去逐个测定P中的其它点,舍掉那些偏离M1较大的点,保留那些偏离M1较小的点并

        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.         现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如

1.栈的压入与压出/* 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序.n<=100000 用一个栈作辅助,顺序描述压入序列和弹出序列,如果当前位置上压入序列和弹出序列值相等,直接都向后移一个元素:比较栈顶元素和弹出序列当前值,如果相等,出栈,弹出序列后移一个元素:其余情况,将压入序列当前值压栈,压入序列后移一个元素.如果到最后,弹出序列都处理不完,说明弹出序列不合法.时间复杂度为O(n). */ #include <stdio.h> #include

        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.         现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如

摘自啊哈算法-知识分享,代码自己有改动,使得输出更直观. 小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望出发之前知道任意两个城市之间的最短路程. 上图中有四个城市8条公路,公路上的数字表示该公路的长短.现在需要求任意两个城市之间的最短路径,也就是求任意两点之间的最短路径."多源路径最短"问题. 现在需要一个数据结构来存储图的信息,用一个4*4的矩阵来存储.比如城市1到城市2的路程为2,则设e[1][2]的值为2.2号城市无法