Fisher_Yates算法   void ShuffleArray_Fisher_Yates(char* arr, int len) {     int i = len, j;     char temp;        if ( i == 0 ) return;     while ( --i ) {         j = rand() % (i+1);         temp = arr[i];         arr[i] = arr[j];         arr[j] = tem…

iOS编程当中的几个集合类:NSArray,NSDictionary,NSSet以及对应的Mutable版本,应该所有人都用过.只是简单使用的话,相信没人会用错,但要做到高效(时间复杂度)精确(业务准确性),还需要了解其中所隐藏的算法知识. 在项目当中使用集合类几乎是不可避免的,集合类的使用场景其实可以进行抽象的归类.大多数时候我们需要将若干个对象(object)暂时保存起来,以备后续的业务逻辑进行操作,「保存和操作」,或者说「存与取」,对应到计算机世界的术语就是读和写.最初保存的时候我们Ins…

1. 关于全局最优化求解   全局最优化是一个非常复杂的问题,目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值.上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法--梯度下降法.这种方法对于求解精度不高的情况是实用的,可以用局部极小值近似替代全局最小值点.但是当要求精确求解全局最小值时,梯度下降法就不适用了,需要采用其他的办法求解.常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法.线性规划法.以及一些人工智能算法比如遗传算法.粒子群算法.模拟退火算法等(可以参见我之前的博客).而今天要讲的是一个操作简单但是不…

1 pagerank算法的基本原理 Pagerank算法是Google的网页排名算法,由拉里佩奇发明.其基本思想是民主表决.在互联网上,如果一个网页被很多其他网页所链接,说明它受到普遍的承认和信赖,那么它的排名就高.同时,排名高的网站链接可靠,所以这些链接的权重会更大. 网页的排名来自于所有指向这个网页的其他网页的权重之和.y的排名=x1+x2+x3+x4=0.081 接下来的问题是x1,x2,x3,x4的权重是多少?这些权重应该来自这些网站本身的网页的排名.这就是说在计算一个网页y的排名的过程…

Knuth随机洗牌算法:譬如现在有54张牌,如何洗牌才能保证随机性.可以这么考虑,从最末尾一张牌开始洗,对于每一张牌,编号在该牌前面的牌中任意一张选一张和当前牌进行交换,直至洗到第一张牌为止.参考代码如下: void knuth() { ; i > ; i--) { ) + ; swap(a[i], a[id]); } } 由上述方法可知,每一张牌经过洗牌之后一定不会出现在原来位置,那么一共会有多少情况呢,这其实就是错排的定义,n个数的错排数有如下递推公式: f(n)=(n-1)(f(n-1)+…

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…

本文转自互联网 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号[Java技术江湖]的<重新学习MySQL数据库>其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有…

iOS编程当中的几个集合类:NSArray,NSDictionary,NSSet以及对应的Mutable版本,应该所有人都用过.只是简单使用的话,相信没人会用错,但要做到高效(时间复杂度)精确(业务准确性),还需要了解其中所隐藏的算法知识. 在项目当中使用集合类几乎是不可避免的,集合类的使用场景其实可以进行抽象的归类.大多数时候我们需要将若干个对象(object)暂时保存起来,以备后续的业务逻辑进行操作,「保存和操作」,或者说「存与取」,对应到计算机世界的术语就是读和写.最初保存的时候我们Ins…

RANSAC范例的正式描述如下: 首先,要给定: 1一个模型,该模型需要最少n个数据点去实例化它的自由参数: 2一组数据点P,P中包含数据点的数量#(P)大于n. 然后, 从P中随机地选择n个点(组成P的一个子集S1)并实例化这个模型(构造成M1). 接下来, 利用实例化的模型M1去测定P中点的某个子集S1*,这些点相对于M1的错误被限制在一个给定的阈值下,其中S1*被称作S1的一致性集合. 或者: 利用实例化的模型M1去逐个测定P中的其它点,舍掉那些偏离M1较大的点,保留那些偏离M1较小的点并…

我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七:基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀(最大值和最小值)算法  一文,通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关,而且速度也相当的快,当时在被博文的评论里有博友提出了如下的问题: #1楼 -- : | 胡一谭 博主的思路很巧妙,只是这个算法本身还是不够快,优化效果与商业软件还是有比较大差距,4096X8192大小的的灰度图商业软件(halcon)只需要33ms, 本文需要250ms,考虑到商业软件采用多核优化,我测试机器是4核…