利用α-β剪枝算法,对下图所示的博弈树进行搜索,搜索得到根节点选择的走步,以及没有必要进行评估的节点,并求出给出在何处发生了剪枝,以及剪枝的类型(属于α剪枝还是β剪枝). 注:□表示MIN节点:○表示MAX节点 public interface Interface{ public void getStrategy(String InputFile); } import java.util.*; import java.io.*; public class AlphaBeta implements

归并排序算法 java 实现 可视化对比十多种排序算法(C#版) [直观学习排序算法] 视觉直观感受若干常用排序算法 算法概念 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用.将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列:即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序.若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并. 算法思想 从概念上讲,归并排序的工作原理如下: 如果列表的长度是0或1,那么它已经有序.否则: 未排序的部分平均

快速排序算法 java 实现 快速排序算法Java实现 白话经典算法系列之六 快速排序 快速搞定 各种排序算法的分析及java实现 算法概念 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序.它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod). 算法思想 先从数列中取出一个数作为基准数. 分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边. 再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数. 算法实现 package

堆排序算法 java 实现 白话经典算法系列之七 堆与堆排序 Java排序算法(三):堆排序 算法概念 堆排序(HeapSort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素.堆排序是不稳定的排序方法,辅助空间为O(1), 最坏时间复杂度为O(nlog2n) ,堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能. 算法思想 建立最小堆: 取出堆顶元素,顺序放到待排序数组中:将堆底元素放到堆顶,并重新调整堆: 重复步骤 2 ,直至堆中所有元素全部取完: 参考的

Atitit 电子商务订单号码算法(java c# php js  微信 1.1. Js版本的居然钱三爷里面没有..只好自己实现了. 1.2. 订单号标准化...长度16位 1.3. 订单号的结构 前4是自定义的,商户可以根据商户业务的不同,头四位不同.例如ET业务为4000,邮件业务为5000 1.4. 统一的订单结构,前边以为可以表示那个接口的订单(可以运用与微信,支付宝,银联表示 订单格式可用字符串,中间下划线分割,方便识别.纯数字兼容性更好 Atitit 微信支付总结 v2 paf 微信

一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺

基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现 package edu.test.ch8; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Item implements Comparable { private String value; private Item preItem; // 前继节点Item private List<Item> nextItem = new ArrayList&

双色球机选算法java实现 一.代码 package com.hdwang; import java.util.Random; /** * Created by admin on 2017/1/10. * 双色球机选实现 */ public class Ssq { public static void main(String[] args) { int arrayNums = 5; //机选5组 for(int i=0;i<arrayNums;i++){ String hm = getYZHM(

Floyd算法java实现,如下: https://www.cnblogs.com/Halburt/p/10756572.html package a; /** * ┏┓ ┏┓+ + * ┏┛┻━━━┛┻┓ + + * ┃ ┃ * ┃ ━ ┃ ++ + + + * ████━████ ┃+ * ┃ ┃ + * ┃ ┻ ┃ * ┃ ┃ + + * ┗━┓ ┏━┛ * ┃ ┃ * ┃ ┃ + + + + * ┃ ┃ Code is far away from bug with the animal

package com.cjm.queue; /** * 数据结构与算法Java实现 队列 * * @author 小明 * */ public class Myqueue { private Node head;// 队列的队头 private Node rear;// 对列的尾 private int size;//队列长度 public Myqueue() {//初始化 head=rear=null; size=0; } /* * 插入函数 */ public void add(Node

感知机学习算法Java实现. Perceptron类用于实现感知机, 其中的perceptronOriginal()方法用于实现感知机学习算法的原始形式: perceptronAnother()方法用于实现感知机学习算法的对偶形式(此处仍有bug). import java.util.Scanner; public class Perceptron { private static final int maxn = 1010; private static final int maxm = 10

ID3算法java实现 1 ID3算法概述 1.1 信息熵 熵是无序性(或不确定性)的度量指标.假如事件A的全概率划分是(A1,A2,...,An),每部分发生的概率是(p1,p2,...,pn).那信息熵定义为: 通常以2为底数.所以信息熵的单位是bit. 1.2 决策树 决策树是以实例为基础的归纳学习算法.它从一组无次序.无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则.它採用自顶向下的递归方式.在决策树的内部结点进行属性值的比較,并依据不同的属性值从该结点向下分支,叶结点是要学习划分的类.从根

一致哈希算法(Consistent Hashing Algorithms)是一个分布式系统中经常使用的算法. 传统的Hash算法当槽位(Slot)增减时,面临全部数据又一次部署的问题.而一致哈希算法确可以保证,仅仅须要移动K/n份数据(K为数据总量, n为槽位数量),且仅仅影响现有的当中一个槽位. 这使得分布式系统中面对新增或者删除机器时.可以更高速的处理更改请求. 本文将用Java实现一个简单版本号的一致哈希算法,仅仅为说明一致哈希算法的核心思想. 一致哈希算法介绍 一致哈希算法的介绍非常多.

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

剪枝算法 大概理解是通过分析问题,发现一些判断条件,避免不必要的搜索.通常应用在DFS 和 BFS 搜索算法中:剪枝策略就是寻找过滤条件,提前减少不必要的搜索路径. 问题描述 George took sticks of the same length and cut them randomly until all parts became at most 50 units long. Now he wants to return sticks to the original state, but

网上有很多对朴素贝叶斯算法的说明的文章,在对算法实现前,参考了一下几篇文章: NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上) NLP系列(3)_用朴素贝叶斯进行文本分类(下) 带你搞懂朴素贝叶斯分类算法 其中“带你搞懂朴素贝叶斯算法”在我看来比较容易理解,上面两篇比较详细,更深入. 算法java实现 第一步对训练集进行预处理,分词并计算词频,得到存储训练集的特征集合 /** * 所有训练集分词特征集合 * 第一个String代表分类标签,也就是存储该类别训练集的文件名 * 第二个String代

这题听说是道十分经典的剪枝算的题目,不要问我剪枝是什么,我也不知道,反正我只知道用到了深度搜索 我参考了好多资料才悟懂,然后我发现网上的那些大神原理讲的很明白,但代码没多少注释,看的很懵X,于是我抄起VS写了个详细注释版,真的很详细,史上最详细,全宇宙最详细,就这么自信,不信你看,看不懂你咬我. /*-------------------------------------------- * 剪枝算法经典例题Sticks详细注释版 *-------------------------------

目录 数据结构与算法 java描述 笔记 第一章 算法及其复杂度 算法的定义 算法性能的分析与评价 问题规模.运行时间及时间复杂度 渐进复杂度 大 O 记号 大Ω记号 Θ记号 空间复杂度 算法复杂度及其分析 O(1)⎯⎯取非极端元素 O(logn)⎯⎯进制转换 O(n)⎯⎯数组求和 O(n$^2$ )⎯⎯起泡排序 O(2$^r$ )⎯⎯幂函数 计算模型 递归 线性递归 递归算法的复杂度分析 递归跟踪法 递推方程法 二分递归 多分支递归 数据结构与算法 java描述 笔记 第一章 算法及其复杂度