前言 在实际开发中我们会经常用到寻路算法,例如MMOARPG游戏魔兽中,里面的人物行走为了模仿真实人物行走的体验,会选择最近路线达到目的地,期间会避开高山或者湖水,绕过箱子或者树林,直到走到你所选定的目的地.这种人类理所当然的行为,在计算机中却需要特殊的算法去实现,常用的寻路算法主要有宽度最优搜索[1].Dijkstra算法.贪心算法.A*搜索算法.B*搜索算法[2].导航网格算法.JPS算法[3]等,学习这些算法的过程就是不断抽象人类寻路决策的过程.本文主要以一个简单空间寻路为例,对A*算法进

第一个题目: int a[] = {12,13,12,13,19,18,15,12,15,16,17},要求对数组a进行排序,要求时间复杂度为O(N) 我们所知道的常规排序中,最优的解法也就是O(N*log2^N),那如何做到时间复杂度为O(N)呢? 运用哈希算法的思想就可以优化算法为O(N) void Sort(int* a, int n) { assert(a); const int N = 20; int b[N] = { 0 }; for (int i = 0; i < n; i++)

Icp基本思想参考资料:http://www.cnblogs.com/jian-li/articles/4945676.html ,包括点-点,点-面的各种icp变种 Icp算法就是两个点云X.Y之间的匹配,最小化均方误差 其中R是旋转矩阵,t是平移矩阵. 方法: 搜索策略   找到最近点,使用kd-tree,参考资料 http://www.cnblogs.com/xy123001/p/5831116.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f611c30010

主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法尽管在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描写叙述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的非常透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,当中它的每列表示一种原

编程语言在构建程序时的基本操作有:内置数据类型操作.选择.循环.函数调用等,递归实际属于函数调用的一种特殊情况(函数调用自身),其数学基础是数学归纳法.递归在计算机程序设计中非常重要,是许多高级算法实现的基础 编写递归程序的几个要点: 1.终止条件:最简单情况(避免无限循环) 2.递归公式:相邻两次调用间的关系(递归算法核心) 3.忽略调用具体细节:假设所有调用都会达到终止条件(从思想上接受递归算法的关键) 4.效率:递归算法有时效率较低,可考虑其他更高效的实现方式(见问题5) 下面我们通过几个

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

代码和特性在chrome49下测试有效. 文本渲染的本质是对文本节点的渲染,通过浏览器内置的对象Range可以获得选择的起始点.与终止点   var range = getRangeObject(); var start = range.startOffset, end = range.endOffset; var startContainer = range.startContainer; var endContainer = range.endContainer; getRangeObjec

在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法,每个强连通分量为搜索树中的一棵子树.搜索时,把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈,回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量.Tarjan算法有点类似于基于后序的深度遍历搜

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/POJ-1904 自己一开始的想法,打算用匈牙利算法实现,找二分图的最大匹配.但是打了打发现,不太好实现.原因如下:匈牙利算法是不停的找增广路.如果这个题用匈牙利算法实现的时候,就是这个地方: bool Find(int t) { ; i<=m; i++) { ) { Exit[i]=; ||Find(net[i])) { net[i]=t; return true; } } } } ,这个是找到合法的就返回,无法把所有的情况

“网络流博大精深”—sideman语 一个基本的网络流问题 感谢WHD的大力支持 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E

//下面两种part效率比较:相同运算量下part比part2快5倍左右,part2写法简单但是效率低 #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; int part(int *arr, int l , int r) { c_num += r - l; swap(arr[r],arr[l+rand()%(r-l)]); int q = r--; wh

描述递归(recursion):程序调用自身的编程技巧. 递归满足2个条件:1)有反复执行的过程(调用自身)2)有跳出反复执行过程的条件(递归出口) 递归与栈的关系下面演示的是求n的阶乘 int Factorial(int n){ if (n == 0) return 1; return n * Factorial(n - 1); } 常常听到 “递归的过程就是出入栈的过程”,这句话怎么理解?我们以上述代码为例,取 n=3,则过程如下: 第 1~4 步,都是入栈过程,Factorial(3)调用

标准KMP算法用于单一模式串的匹配,即在母串中寻求一个模式串的匹配,但是现在又存在这样的一个问题,如果同时给出多个模式串,要求找到这一系列模式串在母串存在的匹配个数,我们应该如何处理呢? 基于KMP算法,我们能够想到的一个朴素算法就是,枚举这多个模式串,然后进行多次KMP算法,这个过程中完成计数,假设这里有n个模式串,那么整个算法的复杂度大约是O(n*m),m是母串的长度,这里的时间复杂度是粗略估计,没有计算辅助数组的时间(KMP中的next数组),但是这种复杂度还是太高,没有做到KMP算法中“

JVM垃圾收集算法的具体实现有很多种,本文只是介绍实现这些垃圾收集算法的三种思想和发展过程.所有的垃圾收集算法的具体实现都是遵循这三种算法思想而实现的. 1.标记-清除算法 标记-清除(Mark-Sweep)算法是最基础的垃圾收集算法.正如其名字描述的那样,该算法分为两个阶段:"标记"和"清除".首先标记出所有可以被回收的对象,然后经过一轮垃圾回收将所有被标记的对象的内存空间释放,即清除可被回收的对象.标记-清除算法的执行过程如下图所示: 该算法的优点是逻辑简单,最

基本算法思想Java实现的详细代码 算法是一个程序的灵魂,一个好的算法往往可以化繁为简,高效的求解问题.在程序设计中算法是独立于语言的,无论使用哪一种语言都可以使用这些算法,本文笔者将以Java语言为例介绍一些常用的算法思想. 分类 穷举算法思想 递推算法思想 递归算法思想 分治算法思想 概率算法思想  穷举算法思想 穷举算法的基本思想 从所有可能情况中搜索正确答案 1. 对于一种可能情况,计算其结果. 2. 判断结果是否满足,如不能满足者执行第一步来搜索下一个可能的情况:如满足则表示选找到一个

穷举算法(Exhaustive Attack method)是最简单的一种算法,其依赖于计算机的强大计算能力来穷尽每一种可能性,从而达到求解问题的目的.穷举算法效率不高,但是适应于一些没有规律可循的场合. 穷举算法基本思想 琼剧算法的基本思想就是从所有可能的情况中搜索正确的答案,其执行步骤如下: (1)对于一种可能的情况,计算其结果. (2)判断结果是否符合要求,如果不满足则执行第(1)步来搜索下一个可能的情况:如果符合要求,则表示寻找到一个正确答案. 在使用穷举法时,需要明确问题的答案的范围,

对于曾经,假设要我求第k小元素.或者是求前k大元素,我可能会将元素先排序,然后就直接求出来了,可是如今有了更好的思路. 一.线性时间内求第k小元素 这个算法又是一个基于分治思想的算法. 其详细的分治思路例如以下: 1.分解:将A[p,r]分解成A[p,q-1]和A[q+1,r]两部分.使得A[p,q-1]都小于A[q],A[q+1,r]都不小于A[q]; 2.求解:假设A[q]恰好是第k小元素直接返回,假设第k小元素落在前半区间就到A[p,q-1]递归查找.否则到A[q+1,r]中递归查找. 3

在此说一下本渣对莫队算法思想的一些浅薄理解 莫队算法的思想就是对真个区间的分块,然后按照每块来分别进行计算,这样最终的复杂度可以达到n*sqrt(n) 小Z的袜子是一道非常经典的题目.:题目链接http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=29469#problem/A 我们先对整个区间分块,然后按照左区间所在的块进行排序,如果左区间在相同的块内,则按照右区间进行排序. 如此相当于对每个左区间在相同块内的询问,我们只要右区间从最小迭代

Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想 目录 Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想 0x00 摘要 0x01 Flink 是什么 0x02 Alink 是什么 0x03 Alink设计思路 1. 白手起家 2. 替代品如何造成威胁 3. 用户角度看设计 底层逻辑Flink 开发工具 4. 竞争对手角度看设计 5. 企业角度看设计 6. 设计原则总结 0x04 KMeans算法实现看设计 1. KMeans算法 2. Flink

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处

1. 前言 数据结构和算法是程序的 2 大基础结构,如果说数据是程序的汽油,算法则就是程序的发动机. 什么是数据结构? 指数据在计算机中的存储方式,数据的存储方式会影响到获取数据的便利性. 现实生活中,如果把春夏秋冬的衣物全部堆放在一起,当需要某一季节的衣服时,寻找起来是困难的. 如果分门别类.有条理地存放,则寻找起来会方便很多. 同理,编写程序时,如果对程序所依赖的数据有条理.易于查找的方式进行存储,则在处理数据时,可以提升程序的整体性能. 数据结构准确说是一个空间管理概念,同样的数据使用不同