Eclipse直接运行算法第4版例子(重定向和读取指定路径文件)   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/woshiwangchaowc/article/details/55107246 在阅读算法(Algorithms Fourth Edition) 第4版时,第一个二分查找法的例子时: package algs.search; import java.util.Arrays…

本次LZ和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一章在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法 我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的. 当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复…

标记-清除算法 此垃圾收集算法分为“标记”和“清除”两个阶段: 首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记对象,它的标记过程前面已经说过——如何判断对象是否存活/死去 死去的对象就会被标记,然后被清除. 它主要有两点不足: 一个是效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高: 另一个是空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的空间碎片,空间碎片太多可能会导致以后再程序运行过程中需要分配较大对象时, 无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作. 标记-清除算法的执行过程如…

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二…

目录 1.矩阵相乘的朴素算法 2.矩阵相乘的strassen算法 3.完整测试代码c++ 4.性能分析 5.参考资料 内容 1.矩阵相乘的朴素算法 T(n) = Θ(n3) 朴素矩阵相乘算法,思想明了,编程实现简单.时间复杂度是Θ(n^3).伪码如下 to n to n to n do c[i][j] ← c[i][j] + a[i][k]⋅ b[k][j] 2.矩阵相乘的strassen算法 T(n)=Θ(nlog7) =Θ (n2.81) 矩阵乘法中采用分治法,第一感觉上应该能够有效的提高算…

本次LZ和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一章在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法 我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的. 当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复…

这次我和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一篇在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法 我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的.  当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复…

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到…

二叉查找树 二叉查找树,又叫二叉排序树,二叉搜索树,是一种有特定规则的二叉树,定义如下: 它是一颗二叉树,或者是空树. 左子树所有节点的值都小于它的根节点,右子树所有节点的值都大于它的根节点. 左右子树也是一颗二叉查找树. 二叉查找树的特点是,一直往左儿子往下找左儿子,可以找到最小的元素,一直往右儿子找右儿子,可以找到最大的元素. 看起来,我们可以用它来实现元素排序,可是我们却使用了二叉堆来实现了堆排序,因为二叉查找树不保证是一个平衡的二叉树,最坏情况下二叉查找树会退化成一个链表,也就是所有节点…

某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别,直接将左倾红黑树拿来教学,并且称其为红黑树,因为左倾红黑树与普通的红黑树相比,实现起来较为简单,容易教学.在这里,我们区分开左倾红黑树和普通红黑树. 红黑树是一种近似平衡的二叉查找树,从2-3树或2-3-4树衍生而来.通过对二叉树节点进行染色,染色为红或黑节点,来模仿2-3树或2-3-4树的3节点和4节点,从而让树的高度减小.2-3-4树对照实现的红黑树是普通的红黑树,而2-3树对照实现的红黑树是一种变种,称为左倾红黑树,其更容易实现. 使用平衡树数据…

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…

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不…

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,…

原文链接:http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html#undefined 1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求…

1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值.DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处…

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================…

dijkstra算法(迪杰斯特拉算法) 用途:有向图最短路径问题 定义:迪杰斯特拉算法是典型的算法,一般的表述通常有两种方式,这里均采用永久和临时标号的方式,该算法要求图中不存在负权边 用永久和临时标号方式 用open和close表的方式 算法思路:按路径长度递增产生算法: 把顶点的集合分为两组 S组:已经求出最短路径的集合(初始时只含有源点V0) V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: 从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0到T中任何顶点的最短路径 长…

残留网络 在介绍最大流算法之前先介绍一下什么是残留网络.残余网络的概念有点类似于集合中的补集概念. 下图是残余网络的样例. 上面的网络是原始网络.以下的网络是计算出的残留网络.残留网络的作用就是用来描写叙述这个网络中还剩下多少能够利用的流量. 流量网络 最大流算法比曾经介绍的算法都要复杂. 网络中的每一条边须要记录容量和当前流量.容量是固定值,是已知条件,而当前流量在计算过程中会一直发生变化.因此,须要建立一个专门的类,用于最大流算法. public class FlowEdge { priva…

腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作 线性回归 k-means算法 朴素贝叶斯算法 SpringMVC组件 某公司的广告投放系统 KNN算法 社交网络模型 SpringMVC注解方式 某移动公司实时事件营销系统(storm+kafka+ganglia)…

原文:算法起步之A星算法 用途: 寻找最短路径,优于bfs跟dfs 描述: 基本描述是,在深度优先搜索的基础上,增加了一个启发式算法,在选择节点的过程中,不是盲目选择,而是有目的的选的,F=G+H,f(n)=g(n)+h(n) g(n)是当前节点到开始节点的花费h(n)是当前节点到结束节点的花费f(n)是衡量一个衡量标准 最核心的是h(n)的估算,这里用到了启发式算法,且h(n)=<h*(n) (h*(n)为实际问题的代价值).曼哈顿(manhattan)估价函数曼哈顿方法,它计算从当前格到目的…

一.算法 算法是以函数模板的形式实现的.常用的算法涉及到比较.交换.查找.搜索.复制.修改.移除.反转.排序.合并等等. 算法并非容器类型的成员函数,而是一些全局函数,要与迭代器一起搭配使用. 算法的优势在于只需实作一份,可以适应所有的容器,不必为每一种容器量订制.也可以与用户定义的容器搭配. 算法尾词: _if 比如find(按某个值来查找),find_if(按某个条件来查找) _copy 这个尾词用来表示在算法中,元素不光被操作,还会被复制到目标区间.比如reverse.reverse_co…

关于数据结构等的学习,以及学习算法的感想感悟,听了郝斌老师的数据结构课程,其中他也提到了学习数据结构的或者算法的一些个人见解,我觉的很好,对我的帮助也是很大,算法本就是令人头疼的问题,因为自己并没有学习过算法的系统性的课程,现在还是处于不断摸索的阶段,好多算法题目根本就没有什么思路,导致自己对好多题目都很是头疼,就算是自己做过的一些算法的题目,再次遇到也还是不一定会做出来,他给出的建议就是,看懂别人的程序,然后自己去敲,一定会出错,然后调试,有错误接着调试,一直到没有错误为止,并且要时常的去复习…

一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的.那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧. 二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居,从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了.K个最近邻居,毫无疑问,K的取值肯定是至关重要的.那么最近的邻居又是怎么…

哈希表在查找定位操作上具有O(1)的常量时间,常用于做性能优化,但是内存毕竟是有限的,当数据量太大时用哈希表就会内存溢出了.而考虑对这些大数据进行存盘分批处理又有IO上的开销,性能又不能满足要求.这个时候我们就得介绍BitMap算法了. bitMap原理介绍 BitMap算法是基于位映射的,对于内存中一段连续的二进制位,其中每一位的值(0或1)代表了值为该二进制位索引的元素[正整数]是否存在.这相当于用bit位来存储数据,因而大大的节省了内存空间. >>对于存储操作,只需要根据元素的值找到相应…

目录 关联分析 Apriori原理 Apriori算法实现 - 频繁项集 Apriori算法实现 - 从频繁项集挖掘关联规则 一.关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务. 这些关系可以有两种形式: 频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一块的物品的集合. 关联规则(associational rules): 暗示两种物品之间可能存在很强的关系. 相关术语 关联分析(关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析(associat…

在网上搜索算法的博客,发现一个比较悲剧的现象非常普遍: 原理讲不清,混乱 啰嗦 图和文对不上 不可用,甚至代码还出错 我总结一个清晰不罗嗦版: 原理: 从数组头元素索引i开始,寻找后面最小的值(比i位置值小),进行交换: 索引i依次+1 选择排序时间复杂度选择排序的时间复杂度是O(N2).假设被排序的数列中有N个数.遍历一趟的时间复杂度是O(N),需要遍历多少次呢?N-1!因此,选择排序的时间复杂度是O(N2). 选择排序稳定性选择排序是稳定的算法,它满足稳定算法的定义.算法稳定性 -- 假设在…

Java 算法(一)贪心算法 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 一.贪心算法 什么是贪心算法?是指在对问题进行求解时,总是做出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,所得出的结果仅仅是某种意义上的局部最优解. 因此贪心算法不会对所有问题都能得到整体最优解,但对于很多问题能产生整体最优解或整体最优解的近似解. 贪心算法的构成部分: 候选对象集合 :候选添加进解的对象的结合· 解对象集合 :初始时…

有向图中,连通性比较好理解,如果两个顶点V和顶点W是可达的,可以称之为强连通的,即存在路径A→B,同时也存在一条有向路径B→A.从之前的有向环的判定过程中其实我们可以得到一个结论就是两个是强连通的当且仅当它们都在一个普通的有向环中.强连通将所有的顶点分为了不同的集合,每个集合都是由相互均为强连通性的顶点的最大子集组成的,我们将这些集合称之为强连通分量. 基础概念 一般来说技术服务于生活,如果将我们看到网页作为顶点,页面指向另外一个页面的超链接作为边,可以将数量庞大的网页分为不同的大小进行处理,作…

拟牛顿法/Quasi-Newton,DFP算法/Davidon-Fletcher-Powell,及BFGS算法/Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 转载须注明出处:http://www.codelast.com/ 在最优化领域,有几个你绝对不能忽略的关键词:拟牛顿.DFP.BFGS.名字很怪,但是非常著名.下面会依次地说明它们分别“是什么”,“有什么用” 以及 “怎么来的”. 但是在进入正文之前,还是要先提到一个概念上的区别,否则将影响大家的理解:其实DFP算法.B…

先前的是:推荐系统之 BPR 算法及 Librec的BPR算法实现[1] LibREC源码里的BPR算法的输入比较是:“(购买+点击)v.s.没出现的”,先前有修改过一次是让输入比较对为:“购买v.s. 点击”. 现在的情况是:以上二者结合起来,即比较对是:“(购买+点击)v.s.没出现的”+“购买v.s. 点击”的比较对.   就比如,购买了1,点击了2,而未出现的设为3和4(隐式 item). 原先代码默认的比较对比较方式(正样本>负样本)是:1>3:1>4:2>3:2>…