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

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++) {

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

本博主要介绍Java中几种常见的排序算法: /* 排序方法的演示1)插入排序(直接插入排序.希尔排序)2)交换排序(冒泡排序.快速排序)3)选择排序(直接选择排序.堆排序)4)归并排序5)分配排序(基数排序)所需辅助空间最多:归并排序所需辅助空间最少:堆排序平均速度最快:快速排序不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序.*/ 其中,文字部分来自于网上整理,代码部分属于自己实现的(堆排序,归并排序,基数排序代码来自网上),主要用于自己学习,有空的时候翻翻老笔记看看 -------------------

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第五周学习总结 概述 Generalization 本周学习了第九章:排序与查找,主要包括线性查找和二分查找算法和几种排序算法.我们在软件开发过程中要在某一组查找某个特定的元素或要将某一组元素按特定顺序排序,所以要学习排序与查找的多种算法. 教材学习内容总结 A summary of textbook 9.1查找 查找:是一个过程,即在某个项目组中寻找某一项指定目标元素,或者确定该指定目标并不存在. 高效的查找会使该过程所做的比

排序方法的演示1)插入排序(直接插入排序.希尔排序)2)交换排序(冒泡排序.快速排序)3)选择排序(直接选择排序.堆排序)4)归并排序5)分配排序(基数排序)所需辅助空间最多:归并排序所需辅助空间最少:堆排序平均速度最快:快速排序不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序. 1.插入排序 1.1.基本思想 直接插入排序的基本操作是将一个记录插入到已经排好的有序表中,从而得到一个新的.记录数增1的有序表.对于给定的一组记录,初始时假定第一个记录自成一个有序序列,其余记录为无序序列.接着从第二个记录开始,按

1.基本思想: 快速排序是我们之前学习的冒泡排序的升级,他们都属于交换类排序,都是采用不断的比较和移动来实现排序的.快速排序是一种非常高效的排序算法,它的实现,增大了记录的比较和移动的距离,将关键字较大的记录从前面直接移动到后面,关键字较小的记录从后面直接移动到前面,从而减少了总的比较次数和移动次数.同时采用“分而治之”的思想,把大的拆分为小的,小的拆分为更小的,其原理如下:对于给定的一组记录,选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描,将待排序列分成两部分,一部分比基准

论文地址:TinyLSTMs:助听器的高效神经语音增强 音频地址:https://github.com/Bose/efficient-neural-speech-enhancement 引用格式:Fedorov I,Stamenovic M,Jensen C,et al. TinyLSTMs:Efficient neural speech enhancement for hearing aids[J]. arXiv preprint arXiv:2005.11138,2020. 摘要 现代语音增

目录 一.基本概念 二.无序表查找 三.有序表查找 3.1 二分查找(Binary Search) 3.2 插值查找 3.3 斐波那契查找 四.线性索引查找 4.1 稠密索引 4.2 分块索引 4.3 倒排索引 五.二叉排序树 六. 平衡二叉树 七.多路查找树(B树) 7.1 2-3树 7.2 2-3-4树 7.3 B树 7.4 B+树 八.散列表(哈希表) 8.1 散列函数的构造方法 8.2 处理散列冲突 8.3 散列表查找实现 8.4 散列表查找性能分析 参考书目<大话数据结构> 一.基本

STL 中 sort 函数用法简介 做 ACM 题的时候,排序是一种经常要用到的操作.如果每次都自己写个冒泡之类的 O(n^2) 排序,不但程序容易超时,而且浪费宝贵的比赛时间,还很有可能写错. STL 里面有个 sort 函数,可以直接对数组排序,复杂度为 n*log2(n) . 使用这个函数,需要包含头文件#include <algorithm>. 这个函数可以传两个参数或三个参数.第一个参数是要排序的区间首地址,第二个参数是区间尾地址的下一地址.也就是说,排序的区间是 [a,b) .简单

作者:胖鸟低飞 出处:http://www.cnblogs.com/fatbird/ 简介 排序算法是我们编程中遇到的最多的算法.目前主流的算法有8种. 平均时间复杂度从高到低依次是: 冒泡排序(o(n2)),选择排序(o(n2)),插入排序(o(n2)),堆排序(o(nlogn)), 归并排序(o(nlogn)),快速排序(o(nlogn)), 希尔排序(o(n1.25)),基数排序(o(n)) 这些平均时间复杂度是参照维基百科排序算法罗列的. 是计算的理论平均值,并不意味着你的代码实现能达到

8种主要排序算法的C#实现   新的一年到了,很多园友都辞职要去追求更好的工作环境,我也是其中一个,呵呵! 最近闲暇的时候我开始重温一些常用的算法.老早就买了<算法导论>,一直都没啃下去. 这本书确实很好,只是太难读了,总是读了几章就又读不下去了!工作上也几乎用不到. 我这段时间发现看这些排序算法比以前容易了很多,就借此机会将它们整理总结起来. 一是方便以后重温,二是可以应对笔试面试.同时也希望这篇博文可以帮助各位刚辞职和正在学习排序算法的园友. PS:有可能实现的代码并不是最优的,如果有什么

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

总述:排序是指将元素集合按规定的顺序排列.通常有两种排序方法:升序排列和降序排列.例如,如整数集{6,8,9,5}进行升序排列,结果为{5,6,8,9},对其进行降序排列结果为{9,8,6,5}.虽然排序的显著目的是排列数据以显示它,但它往往可以用来解决其他的问题,特别是作为某些成型算法的一部分. 总的来说,排序算法分为两大类:比较排序 和 线性时间排序. 比较排序依赖于比较和交换来将元素移动到正确的位置上.它们的运行时间往往不可能小于O(nlgn). 对于线性时间排序,它的运行时间往往与它处理

Q: 如何快速地存取员工的信息? A: 假设现在要写一个程序,存取一个公司的员工记录,这个小公司大约有1000个员工,每个员工记录需要1024个字节的存储空间,因此整个数据库的大小约为1MB.一般的计算机内存都可以满足. 为了尽可能地存取每个员工的记录,使用工号从1(公司创业者)到1000(最近雇佣的工人).将工号作为关键字(事实上,用其他作为关键字完全没有必要).即使员工离职不在公司,他们的记录也是要保存在数据库中以供参考,在这种情况下需要使用什么数据结构呢? A: 一种可能使用数组,每个员工

本周的内容是Amortized Analysis,是对算法复杂度的另一种分析.它的基本概念是,给定一连串操作,大部分的操作是非常廉价的,有极少的操作可能非常昂贵,因此一个标准的最坏分析可能过于消极了.因此,其基本理念在于,当昂贵的操作特别少的时候,他们的成本可能会均摊到所有的操作上.如果人工均摊的花销仍然便宜的话,对于整个序列的操作我们将有一个更加严格的约束.本质上,均摊分析就是在最坏的场景下,对于一连串操作给出一个更加严格约束的一种策略. 均摊分析与平均情况分析的区别在于,平均情况分析是平均所