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近似算法与随机化算法:处理难解问题的实用方法引言“当精确解不可得时,如何高效获得满意解?近似与随机化算法给出答案!”在计算机科学中,许多重要问题是NP难解的,无法在多项式时间内找到精确解。近似算法和随机化算法为解决这类问题提供了实用方法。本文将深入探讨这两类算法的设计思想、分析技术和典型应用,帮助你掌握处理计算难解问题的有效工具。第一章近似算法基础1.1近似算法概述“在精度与效率间寻找平衡的艺术”
- 学而思编程周赛语言普及奠基组 | 2025年春第15周T1 新二进制
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欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- 学而思编程周赛语言普及奠基组 | 2025年春第15周T2 散步
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欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
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在ROS中,常用的路径规划算法主要有以下几种:全局路径规划算法A*算法:在Dijkstra算法基础上加入启发式函数,如曼哈顿距离或欧氏距离,优先探索靠近目标的节点,效率更高。需使用可容许的启发式函数以保证最优性,其通过配置启发式权重可平衡最优性与速度。在ROS中,nav2_planner中的SmacPlanner支持2D/3D的A*算法。Dijkstra算法:代价地图中的基础路径搜索方法,采用广度
- GESP认证C++编程真题解析 | GESP202409 三级 单选题和判断题
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历年GESPCSP-JCSP-S真题解析c++开发语言
欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
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LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)文章目录LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)Actor-Critic算法基础原理算法流程细节算法优缺点分析算法核心总结视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1MQo4YGEmq/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=57e4865932ea6c
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- 关于结构体,排序,递推的详细讲解(从属于GESP四级)
本章内容排序算法基础结构体递推简单双指针一、排序算法基础三剑客冒泡Bubble、选择Selection、插入Insertion1.预备知识1.1排序算法评价指标指标含义影响答题的典型问法时间复杂度算法在最坏、平均或最好情况下所需比较/交换次数“写出此算法最坏复杂度”空间复杂度额外占用的内存字节数“此算法是否原地排序”稳定性等值元素排序后相对次序是否保持“选择排序稳定吗?为什么”交换/移动次数对不同
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贪心策略目录贪心策略概念思路算法考题概念贪心策略的百度解释是:在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,算法得到的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择。基本上所有的贪心算法都可以用回溯来解决(全排列),就是说如果真的想不到好的贪心策略去实现,全排列也可以解决这个算法问题,只是时间复杂度会非常高(>O(n!
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绪论基本计算方法:穷举法、贪心算法、分治法、动态规划法、迭代法、分支界限法(BranchandBound)穷举法:通过枚举所有可能的解来寻找最优解。优点是简单直接,缺点是计算量大,适用于小规模问题。贪心算法:每一步都选择当前最优的局部解,期望通过局部最优达到全局最优。优点是计算速度快,缺点是不一定能得到全局最优解。分治法:将问题分解为若干子问题,分别解决后再合并结果。(归并排序和快速排序)动态规划
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扩展欧几里德算法递归法递推法手算法原理及实现顾名思义,扩展欧几里德算法是在欧几里德算法基础上扩展的算法.欧几里德算法和扩展欧几里德算法在用途上的区别:欧几里德算法(gcd):即求两个整数的最大公约数.扩展欧几里德算法:用于求乘法逆元.用于求贝组等式的一个解.欧几里德算法即辗转相除法.C语言实现:intgcd(inta,intb){returnb==0?a:gcd(b,a%b);}注意此算法的终止条
- 学而思编程周赛语言普及奠基组 | 2025年春第2周T3 全都为1
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- 高级算法设计技巧:分治、回溯与剪枝策略深度解析
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高级算法设计技巧:分治、回溯与剪枝策略深度解析引言“掌握算法设计范式,让你面对复杂问题时游刃有余!”算法设计是计算机科学的核心,良好的算法设计能力能让你高效解决各类复杂问题。本文将深入探讨分治法、回溯法和剪枝策略这三种经典算法设计范式,通过理论分析、代码实现和实战应用,帮助你提升算法设计能力,从容应对技术面试和实际工程挑战。第一章分治算法精要1.1分治算法基础“分而治之:将大问题拆解为小问题的艺术
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「高频算法题·从原理到优化」哈希算法安全算法
哈希算法实战全景:安全加密到分布式系统的“核心引擎”作者:星之辰标签:#哈希算法#分布式#安全加密#唯一标识#工程实战适用场景:技术面试、工程项目架构、算法基础进阶引子:一串随机值,撑起了大厂工程的“半壁江山”还记得CSDN明文密码泄漏那一幕吗?又或者你用过网盘查重、P2P下载、分布式缓存…你可知,这些背后都在靠哈希算法——看似简单的字符串变换,实则是无数工程问题的底层基石。哈希的魔力不只在于“查
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目录高精度加法高精度减法高精度乘法高精度除法总结高精度加法题目链接:P1601A+BProblem(高精)-洛谷总的思想就是模拟列竖式的加法运算。1)字符串的形式读入两个数据。2)分别把这两个数据的每一位拆分,然后逆序存到数组中。3)数组中的对应位相加然后将结果存到结果数组中的相应位置上,同时处理进位。4)逆序输出结果数组中的值。这里顺带说明一下数组要开多大,也就是下面代码中N要定为多大的值。高精
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第一章算法基础题型1.1排序算法题1.1.1冒泡排序相关题冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。常见题型数组排序:给定一个无序数组,使用冒泡排序将其按升序或降序排列。例如,对于数组[5,3,8,4,2],经过冒泡排序后变为[2,3,4,5,8]。排序过
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- 蓝桥杯Python全攻略:从0到1的算法与企业级开发实战指南
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蓝桥杯算法神技:从0到企业级的进阶攻略蓝桥杯python算法广度优先搜索(BFS)API设计数据库优化嵌入与优化
简介Python凭借其简洁语法和丰富的标准库,成为蓝桥杯竞赛的热门选择,也是企业级开发的首选语言。本攻略将从零开始,系统梳理Python算法基础、企业级开发技术和实战案例,帮助您全面掌握Python编程能力,同时为蓝桥杯竞赛和企业级开发奠定坚实基础。通过本指南,您将学习到如何高效解决蓝桥杯真题,并掌握构建完整Web应用所需的Django框架、数据库优化和API设计等企业级开发技术。一、蓝桥杯Pyt
- python opencv图片旋转180度_图像旋转90/180 opencv坐标系
小子骚骚
pythonopencv图片旋转180度
问题描述:图像旋转90、180、270等使用类似下面的代码,会有黑边,图像变形之类的问题其实windows系统自带类似的功能,但是我需要批量处理图像,因此尝试自己写算法基础:这种直角的旋转,个人理解不涉及到一些插值的东西,只是像素坐标变换示例图图像:逆时针旋转90度:计算好旋转后各像素点的位置,映射过去就行就像图像中黄色的点,逆时针旋转90度之后是图像的原点opencvpython(numpy)实
- 机器学习(11)——xgboost
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机器学习机器学习人工智能
文章目录1.算法背景和动机1.1.提升算法(Boosting)1.2.XGBoost的改进动机2.算法基础3.核心创新3.4稀疏感知算法4.系统优化4.1列块(ColumnBlock)4.2缓存感知访问4.3外存计算5.算法细节5.1树生长策略5.2特征重要性评估5.3自定义目标函数6.关键参数详解6.1通用参数6.2提升器参数6.3学习任务参数7.与LightGBM对比8.实践建议9.代码示例1
- 光流 | Matlab工具中的光流算法
单北斗SLAMer
OpticalFlow(光流)算法图像处理信息与通信matlab
在MATLAB中,光流算法用于估计图像序列中物体的运动。以下是详细解释及实现步骤:1.光流算法基础光流基于两个核心假设:亮度恒定:同一物体在连续帧中的像素亮度不变。微小运动:相邻帧之间的时间间隔短,物体运动幅度小。常见算法:Lucas-Kanade(局部方法):假设局部窗口内光流恒定,通过最小二乘法求解。Horn-Schunck(全局方法):引入全局平滑性约束,通过优化整体能量函数求解。Farne
- Meta-Learning算法在机器人适应性控制中的底层机制
学习ing1
算法机器人人工智能
1.Meta-Learning算法基础1.1Meta-Learning定义与原理Meta-Learning,即元学习,是指让机器学会如何更好地学习,其核心在于通过对多个相关任务的学习来获取更高效的学习策略和知识迁移能力,从而在面对新任务时能够快速适应并取得较好的学习效果。其原理主要基于以下几个方面:任务分布假设:假设存在一个任务分布,通过对该分布中多个任务的学习,模型能够学习到一种通用的学习策略,
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
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BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理