问题定义: Problem: \(f: \{ 0,1,2,3,--,N-1 \} \rightarrow \{0,1\}\) 找到 \(f(x)=1\) 的x 解法 经典解法: 经典解法很简单,就是把每一个都看一遍,如果只有一个x对应的f(x)=1,那么平均是要看一半,才能找到那个x. 时间复杂度O(N) 量子解法: 使用Grover search 算法,时间复杂度在 \(O(\sqrt N)\) Grover search 算法 Grover search 算法一共分为两步: Phase In…

01 什么是禁忌搜索算法? 1.1 先从爬山算法说起 爬山算法从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较. 如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值 (既山峰最高点):反之就用最高的邻居节点来,替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的.如此循环直到达到最高点.因为不是全面搜索,所以结果可能不是最佳. 1.2 再到局部搜索算法 局部搜索算法是从爬山法改进而来的.局部搜索算法的基本思想:在搜索过程中,始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索.同样,局部搜索得到的解不一定是最优…

第二部分主要是QPU的基础功能,第一部分就像是我们有了哪些基本的语句,第二部分就是我们能写一些简单基础的函数,一些小模块,第三部分就是他的应用了. 先来看一下一个简单量子应用的结构: 第一步,将量子态通过H门变成叠加态,很多应用的第一步都是H门,因为量子的叠加态正是她的优越性所在,所谓n个qubit可以表达 \(2^n\) 种状态, \(2^n\) 种可能性同时并行,这是叠加态带来的好处,要是一直使用基态,经典的不香吗?还便宜,量子的还需要在靠近绝对零度的温度下进行. 第二步,在叠加态中运算.…

Reference Datat Types 引用参考数据类型 -> 组合数据类型 Array, Hash和程序员自定义的复合资料类型 组合数据的修改: 组合数据类型的变量,不是直接存值,而是存一个reference引用位置,指向另一块真正存值的内存空间. 因为组合数据类型是个容器,这个容器可能存有非常多的数据,复制的成本是很高的.因此在默认的情况下,我们不会真的去复制它的值,而是复制引用而已. object_id 方法 显示内存位置 > a = [1,2,3]  => [1, 2, 3]…

目录 DS18B20数字温度计 (一) 电气特性, 寄生供电模式和远距离接线 DS18B20数字温度计 (二) 测温, ROM和CRC算法 DS18B20数字温度计 (三) 1-WIRE总线 ROM搜索算法和实际测试 DS18B20 搜索算法 以下说明当总线上存在多个 DS18B20 芯片时, 识别各个 DS18B20 的编号并进行通信的算法. 其实这是 1-Wire 总线的搜索算法, 当 1-Wire 总线上挂接了多个设备时, 总线控制端需要通过 ROM Search 命令来判断总线上存在的设…

上一篇文章介绍了RSA涉及的数学知识,本章将应用这些知识详解RSA的加密与解密. RSA算法的密钥生成过程 密钥的生成是RSA算法的核心,它的密钥对生成过程如下: 1. 选择两个不相等的大素数p和q,计算出n=pq,n被称为RSA算法的公共模数: 2. 计算n的欧拉数φ(n),φ(n)=(p-1)(q-1): 3. 随机选择一个整数e作为公钥加密密钥指数,1< e < φ(n),且e与φ(n)互质: 4. 利用同余方程ed≡1 (mod φ(n))计算e对应的私钥解密指数d.由于GCD(e,…

转自:http://tech.sina.com.cn/d/2017-08-16/doc-ifyixias1432604.shtml 编译 | 张林峰(普林斯顿大学应用数学专业博士研究生) 责编 | 陈晓雪 P和NP是否相等通常被认为是理论计算机科学中最重要的难题,也是克雷数学研究所高额悬赏的七个千禧年难题之一. 5天前,德国波恩大学的计算机科学家Nobert Blum在arXiv上传了一份38页长的论文,声称证明了P/=NP(P不等于NP),引发学界的关注与讨论 (https://arxiv.o…

原文地址:https://blogs.msdn.microsoft.com/visualstudio/2018/11/15/why-do-we-need-q/ 本文章为机器翻译. 你可能熟悉微软量子的博客,这股我们的量子计算程序一般新闻和一般的量子计算.这个博客是其开发者社区为重点的合作伙伴.它将主机的技术岗位,深潜入语言和库,和教程.也有开发商活动公告和广告,新发布信息,等. 为什么我们写Q # TL:DR:因为我们想写的算法,不是电路. 历史和要求 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞]…

本系列文章是Suricata官方文档的翻译加上自己对其的理解,部分图片也是来自那篇文章,当然由于初学,很多方面的理解不够透彻,随着深入后面会对本文进行一定的修正和完善. Suricata使用Yaml作为其配置文件的格式,关于Yaml可以参考YAML-维基百科. 其中Suricata默认的配置文件是suricata.yaml,以硬编码的形式写在源代码中,当然也可以在执行的时候添加-c+指定位置的yaml文 件来自定义配置文件.配置文件的第一行内容是%YAML 1.1表示其使用了Yaml 1.1的语…

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/1394600460.html 原创:STL非变易算法 - STL算法 作者:MilkCu(http://blog.csdn.net/milkcu) 本文地址:http://blog.csdn.net/milkcu/article/details/21114613 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的时间领域发挥着重要作用,极大…

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.3 集束搜索Beam Search 对于机器翻译来说,给定输入的句子,会返回一个随机的英语翻译结果,但是你想要一个最好的英语翻译结果.对于语音识别也是一样,给定一个输入的语音片段,你不会想要一个随机的文本翻译结果,你想要一个最接近愿意的翻译结果. Jane visite l'Afrique en septembre 希望翻译成英文句子 Jane is visiting Africa in September…

二维数组查找 题目描述: 在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数. 1.暴力搜索(简称"暴搜") public class Solution { public boolean Find(int [][] array,int target) { for(int i = 0; i < array.length; ++i) { for(int j = 0; j…

Weka 二次开发使用心得 一.weka数据挖掘流程 使用weka图形界面,初步尝试了下数据的预处理.分类.关联等操作,因为weka本身就是一个开源的机器学习库,于是想自己尝试下利用weka的api进行相关的学习. 在Eclipse中新建一个工程,导入weka.jar,就可以开始编写代码了,具体的配置很简单,不清楚的话网上有很多的参考教程,这里只是记录一些学习中大致的过程. weka作为开源的数据挖掘平台,封装了很多优秀的机器学习算法,它进行数据挖掘的过程一般如下: 读入训练.测试样本 初始化分…

from collections import deque #解决从你的人际关系网中找到芒果销售商的问题#使用字典表示映射关系graph = {} graph["you"] = ["alice", "bob", "claire"] graph["bob"] = ["anuj", "peggy"] graph["alice"] = ["pe…

之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结. 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题"在一定成本下,如何使利润最大化"等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称. 工程设计中最优化问题(optimalization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计…

论文地址:https://15721.courses.cs.cmu.edu/spring2018/papers/08-oltpindexes1/pugh-skiplists-cacm1990.pdf 关键点: 1.在算法内部引入随机性,从而避免对插入顺序随机性的依赖 2.如何插入和删除一个元素,同时更新前驱节点的第k跳指针 3.如何为一个新增的node分配一个合适的level 4.MaxLevel应该选多少 综述 跳表使用一种概率上的平衡而非强制平衡(相较于balance tree),使得插入和…

目录 STC8H开发(一): 在Keil5中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(二): 在Linux VSCode中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(三): 基于FwLib_STC8的模数转换ADC介绍和演示用例说明 STC8H开发(四): FwLib_STC8 封装库的介绍和使用注意事项 STC8H开发(五): SPI驱动nRF24L01无线模块 STC8H开发(六): SPI驱动ADXL345三轴加速度检测模块 STC8H开发(七…

A*搜索算法(A Star Search Algorithm) A*算法主要用于在二维平面上寻找两个点之间的最短路径.在从起始点到目标点的过程中有很多个状态空间,DFS和BFS没有任何启发策略所以穷举所有的状 态空间,不适合仅需对局部进行搜索的应用.启发式搜索的关键在于:当前节点在选择下一步节点的时候,可以通过一个启发函数进行选择,选择到达终点代价最小 的节点作为下一步节点.A*的启发函数构造为: f(n)=g(n)+h(n) f(n)是可选的下一个节点的代 价,g(n)表示从start点到n点…

Complexity: O(log(n)) Ref: Binary search algorithm or 二分搜索算法 Ref: C 版本 while 循环 C Language scripts by McDelfino: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int getIndex(int* arr, int length, int num); int main() { int arr[100]; for (int i = 0; i &…

更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)一看就懂的解析 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念.热热身嘛- 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,…

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念.热热身嘛- 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发…

0 引言 布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)是由 Xin-She Yang 和 Suash Deb 于 2009 年开发的自然启发式算法.CS 基于布谷鸟的寄生性育雏(brood parasitism,又巢寄生)行为.该算法可以通过所谓的 Levy 飞行来增强,而不是简单的各向同性随机游走.研究表明,该算法可能比遗传算法.PSO 以及其他算法更有效. 1 原理 布谷鸟育雏行为 布谷鸟(杜鹃)是一种神奇的鸟,不仅因为它们动听的啼鸣,还因它们的积极的繁殖策略.杜鹃科中的犀鹃(Ani Cu…

搜索是ACM竞赛中的常见算法,本文的主要内容就是分析它的 特点,以及在实际问题中如何合理的选择搜索方法,提高效率.文章的第一部分首先分析了各种基本的搜索及其各自的特点.第二部分在基本搜索方法的基础上提出 一些更高级的搜索,提高搜索的效率.第三部分将搜索和动态规划结合,高效地解决实际问题,体现搜索的广泛应用性.第四部分总结全文. 文章在分析各种搜索的同时,分析了我们在解题中应该怎样合理利用它,理论结合实际,对我们的解题实践有一定的指导意义. [ Abstract ] Search is a alg…

这篇长文历时近两天终于完成了,前两天帮网站翻译一篇文章“为什么GNU grep如此之快?”,里面提及到grep速度快的一个重要原因是使用了Boyer-Moore算法作为字符串搜索算法,兴趣之下就想了解这个算法,发现这个算法一开始还挺难理解的,也许是我理解能力不是很好吧,花了小半天才看懂,看懂了过后就想分享下,因为觉得这个算法真的挺不错的,以前一直以为字符串搜索算法中KMP算很不错的了,没想到还有更好的,Boyer-Moore算法平均要比KMP快3-5倍. 下面是我对该算法的理解,参考了一些关于该…

Wiki定义:In computer science, beam search is a heuristic search algorithm that explores a graph by expanding the most promising node in a limited set. Beam search is an optimization of best-first search that reduces its memory requirements. Best-first…

Section I正确区分不同的查找算法count,find,binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range 本文是对Effective STL第45条的一个总结,阐述了各种查找算法的异同以及使用他们的时机. 首先可供查找的算法大致有count,find,binary_search,lower_bound,upper_bound,equal_range.带有判别式的如count_if,find_if或者binary_search的派别式版本,其…

控制台程序. Arrays类中的binarySearch()静态方法使用二叉树搜索算法,在有序数组中查找包含给定值的元素.只有当数组的元素按升序方式排序时,该方法才是最有效的,否则就应在调用binarySearch()方法之前调用sort()方法. binarySearch()方法的所有版本都返回int类型的值,也就是在array中找到value的索引位置.当然,value也可能不在数组中,此时返回一个负整数.计算过程是:提取大于value的第一个元素的索引位置,翻转元素的取值符号后再减1. p…

二叉树的一个重要应用就是查找. 二叉搜索树 满足如下的性质: 左子树的关键字 < 节点的关键字 < 右子树的关键字 1. Find(x) 有了上述的性质后,我们就可以像二分查找那样查找给定的关键字x 具体如下: if x < node->val, Search in left sub-tree; else if x > node->val, Search in right sub-tree; else, found it! 2. Insert(x) 插入操作像Find(…

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: b=a−α∇F(a)⇒f(a)≥f(b)(1)(1)b=a−α∇F…

机器学习中很多数值优化算法都会用到线搜索(line search).线搜索的目的是在搜索方向上找到是目标函数\(f(x)\)最小的点.然而,精确找到最小点比较耗时,由于搜索方向本来就是近似,所以用较小的代价找到最小点的近似就可以了. Backtracking Line Search(BLS)就是这么一种线搜索算法. BLS算法的思想是,在搜索方向上,先设置一个初始步长\({\alpha _0}\),如果步长太大,则缩减步长,知道合适为止. 上面的想法要解决两个问题: 1. 如何判断当前步长是否合…