图搜索的A*算法有两种情况: hn是可采纳的,但是不是满足一致性 如果满足一致性,A*算法的实现要简单一些:即使不检查closed节点的状态重复,也能得到最优的结果 下面是证明最优性的一些关键点: 1 沿着任何路径的fn都是非递减的 2 closed集合里面的任何一个节点的fn都要小于open集合里面的任何一个节点的fn,这个特点保证了在拓展open节点时可以跳过已经在closed节点中的节点 3 目标点的fn=gn+0,如果有路径到达目标点,那么所有能到达目标点的路径都在open表里面,而且A

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.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

最坏,平均和最佳运行时间(Worst, Average and Best Cases) 在上一篇文章中,我们讨论到了渐进分析可以解决分析算法的问题,那么在这一篇中,我们用线性搜索来举例说明一下如何用渐进分析法来分析算法的性能. 我们从三个方面分析算法: 1.最坏情况 2.平均情况 3.最佳情况 这是一段很简单的线性查找的代码 从arr[] 中查找x // Linearly search x in arr[]. If x is present then return the index, // o

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 在了解最优二叉查找树之前,我们必须先了解何为二叉查找树? 引用自百度百科一段讲解: 二叉排序树(Binary Sort Tree)又称二叉查找树(Binary Search Tree),亦称二叉搜索树. 二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: (1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值: (2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值: (3)左.右子树也分别为二叉排序树: 在二叉

在看这篇博文之前建议看一下上一篇匈牙利法解决二分图最大匹配问题: https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10808729.html 这篇博文参考自:https://www.cnblogs.com/logosG/p/logos.html 最优匹配 我们这里先说一下什么叫做最优匹配(也被称作最大带权分配). 简而言之,最优匹配就是指在带权边的二分图中,求一个匹配使得匹配边上的权值和最大. 两个例子 例子1 出自wenr博客: http://www.cnblogs.

来源:cnblogs.com/cyfonly/p/5807121.html 本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述. 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(关注Java技术栈微信公众号,在后台回复:JVM46,即可获取完整PPT,另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践> 导航 JVM体系结构概述 此PPT长达46页,全部展示篇幅过长,随意抽出9张作为展示. 关注Java技术栈微信公众号

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo

题目 0-1背包问题,问要求体积不小于V的情况下的最小价值是多少. 相关 转移方程很容易想,初始化的处理还不够熟练,可能还可以更简明. 使用一维dp数组. 代码 import java.util.Scanner; public class Main{ public static void main(String args[]) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int V = sc.nextInt(); in

Index Nested-Loop Join   (接上篇)由于访问的是辅助索引,如果查询需要访问聚集索引上的列,那么必要需要进行回表取数据,看似每条记录只是多了一次回表操作,但这才是INLJ算法最大的弊端.首先,辅助索引的index lookup是比较随机I/O访问操作.其次,根据index lookup再进行回表又是一个随机的I/O操作.所以说,INLJ最大的弊端是其可能需要大量的离散操作,这在SSD出现之前是最大的瓶颈.而即使SSD的出现大幅提升了随机的访问性能,但是对比顺序I/O,其还是

一.汽车整车厂生产排序的难点 “ 冲压-焊接-涂装-总装”是汽车整车生产的四大工艺类型,它们存在上下游关联关系,每个车间都有自己的优化排序目标,汽车混流生产模式使得生产过程更加复杂,从而生产管控的难度大大增加. 汽车混流生产过程跨越了多个生产车间.经历了多个生产工艺,因而在实际生产中,汽车混流生产车间的主生产计划的调度过程极其复杂,针对汽车混流生产计划的调度方法研究显得尤为重要.主生产计划是生产管控的基础,通过它拉式方式产生零部件生产计划和物料配送计划. 而在装配流水车间的生产计划调度过程中,计

我在许多书本上看到冒泡排序的最佳时间复杂度是O(n),即是在序列本来就是正序的情况下. 但我一直不明白这是怎么算出来的,因此通过阅读<算法导论-第2版>的2.2节,使用对插入排序最佳时间复杂度推算的方法,来计算冒泡排序的复杂度. 1. <算法导论>2.2中对插入排序最佳时间复杂度的推算 在最好情况下,6和7总不被执行,5每次只被执行1次.因此, 时间复杂度为O(n) 2. 冒泡排序的时间复杂度 2.1 排序代码 public void bubbleSort(int arr[]) {

专注于高级计划排程系统研发与实施10来年了,国内外各种APS软件基本都研究过,这里列个提纲主要从6个方面跟大家一起讨论分享,欢迎大家鼓掌或拍砖 易普优APS高级计划排程系统系列001:行业知识,APS机遇与挑战易普优APS高级计划排程系统系列002:行业知识,APS助力智能制造易普优APS高级计划排程系统系列003:行业知识,APS系统基本功能介绍易普优APS高级计划排程系统系列004:行业知识,国内外知名APS产品介绍易普优APS高级计划排程系统系列005:行业知识,APS系统实施的基本步骤易

Batched Key Access Join Index Nested-Loop Join虽好,但是通过辅助索引进行链接后需要回表,这里需要大量的随机I/O操作.若能优化随机I/O,那么就能极大的提升Join的性能.为此,MySQL 5.6推出了Batched Key Access Join,该算法通过常见的空间换时间,随机I/O转顺序I/O,以此来极大的提升Join的性能.   MRR 在说明Batched Key Access Join前,首先介绍下MySQL 5.6的新特性mrr——mu

上篇博客我们介绍了AOV网的拓扑序列,请参考<数据结构(七) AOV网的拓扑排序(Swift面向对象版)>.拓扑序列中包括项目的每个结点,沿着拓扑序列将项目进行下去是肯定可以将项目完成的,但是工期不是最优的.因为拓扑序列是一个串行序列,如果按照该序列执行项目,那么就是串行执行的.我们知道在一个项目中的一些子工程是可以并行来完成的,这也就类似我们的多线程.今天我们要解决的问题就是找出一个关键路径,是工期最优并保证工程的完成.什么是关键路径,我们在下方会进行详细介绍. 一.关键路径概述 在聊关键路

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

解决单源最短路径问题(Single Source Shortest Paths Problem)的算法包括: Dijkstra 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(E + VlogV),要求权值非负: Bellman-Ford 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(VE),适用于带负权值情况: 对于全源最短路径问题(All-Pairs Shortest Paths Problem),可以认为是单源最短路径问题的推广,即分别以每个顶点作为源顶点并求其至其它顶点的最短距离.例如,对每个顶点应用 Bel

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年

目录(?)[-] 概述 插入排序直接插入排序Straight Insertion Sort 插入排序希尔排序Shells Sort 选择排序简单选择排序Simple Selection Sort 选择排序堆排序Heap Sort 交换排序冒泡排序Bubble Sort 交换排序快速排序Quick Sort 归并排序Merge Sort 桶排序基数排序Radix Sort 总结   概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的

排序有内部排序和外部排序之分,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.我们这里说的八大排序算法均为内部排序. 下图为排序算法体系结构图: 常见的分类算法还可以根据排序方式分为两大类:比较排序和非比较排序.本文中前七种算法都是比较排序,非比较排序有三种,分别为: 1)计数排序(Count Sort)(复杂度O(n+k)(其中k是待排序的n个数字中最大值),参见<计数排序-Counting Sort>) 2)基数排序(

A*算法 本质还是搜索:加了优化而已 关于这个优化,听到两种说法: 1.剪枝 通过判断预计最少还要几步,加强版剪枝 比如说一个经典剪枝: 如果 步数≥已知最小值 则 剪枝 升级| V 如果 步数+最少还要几步≥已知最小值 则 剪枝 2.修改顺序 每次搜索时优先考虑最有可能是最有解的选项 (启发的感觉) 可以建个优先队列来维护每次取到的f最小 注: f=g+h g为已经用的步数 h为预计要用的步数 ——我倾向于这一种,因为感觉更加神奇,而且写出来是非递归(递归的心理阴影)—— 下面来一道水题:BF