01 首先来区分几个概念 关于neighborhood serach,这里有好多种衍生和变种出来的胡里花俏的算法.大家在上网搜索的过程中可能看到什么Large Neighborhood Serach,也可能看到Very Large Scale Neighborhood Search或者今天介绍的Adaptive Large Neighborhood Search. 对于这种名字相近,实则大有不同的概念,很是让小编这样的新手头疼.不过,小编喜欢凡事都要弄得清清楚楚明明白白的.为了防止大家混淆这些相

前言 好了小伙伴们我们又见面了,咳咳没错还是我.不知道你萌接连被这么多篇代码文章刷屏是什么感受,不过,酸爽归酸爽.今天咱们依然讲代码哈~不过今天讲的依然很简单,关于局部搜索LocalSearch的代码. 01 总体概述 其实,LocalSearch在本算法中不是必须使用的,用户可以根据需要来选择是否启用这个功能.但是一般情况下,有了LocalSearch以后效果会好一点.而且本着服务读者的态度(我可以不用,但是小编你不能不讲),就讲讲这个模块吧.和之前讲的几个模块差不多,具体代码也是分成两个部分

前言 上次出了邻域搜索的各种概念科普,尤其是LNS和ALNS的具体过程更是描述得一清二楚.不知道你萌都懂了吗?小编相信大家早就get到啦.不过有个别不愿意透露姓名的热心网友表示上次没有代码,遂不过瘾啊~哎,大家先别急,代码有得你们酸爽的-- 不过由于ALNS的代码量实在太大,小编打算把这个做成一个系列来一一为大家讲解,好让小伙伴们彻底把这个算法框架的代码吃透.今天暂时还是先不对代码进行讲解,先来教大家怎么使用ALNS的框架求解一个TSP问题吧~ 环境准备 小编的演示是基于Windows 10 x

前言 上一篇文章中我们具体解剖了ALNS类的具体代码实现过程,不过也留下了很多大坑.接下来的文章基本都是"填坑"了,把各个模块一一展现解析给大家.不过碍于文章篇幅等原因呢,也不会每一行代码都进行讲解,那些简单的代码就跳过了,相信大家也能一眼就看懂.好了,废话不多说,开始干活吧. 01 照旧总体概述 前面我们提到,ALNS中的重中之重就是Destroy和Repair方法了,在整一个ALNS框架中呢,涉及这俩货的有Destroy和Repair方法的具体实现.Destroy和Repair方法

前言 上一篇讲解了destroy和repair方法的具体实现代码,好多读者都在喊酸爽和得劲儿--今天这篇就讲点简单的,关于solution的定义和管理的代码实现,让大家回回神吧--哈哈. 01 总体概述 总所周知的是,每一个算法的最终目标都是求解出一个合理的满足心意的solution.因此对solution的定义和管理基本是每个算法都要涉及的.在本ALNS代码中呢,也对solution进行了一定的抽象和规范化,提供了一些标准化的接口,同样需要在具体使用中去重写这些接口. 关于solution的处

00 前言 在上一篇推文中,教大家利用了ALNS的lib库求解了一个TSP问题作为实例.不知道你萌把代码跑起来了没有.那么,今天咱们再接再厉.跑完代码以后,小编再给大家深入讲解具体的代码内容.大家快去搬个小板凳一起过来围观学习吧~ 01 总体概述 前排高能预警,在下面的讲解中,会涉及很多C++语言的知识,特别是类与派生这一块的内容,如果C++基础比较薄弱的同学则需要回去(洗洗睡)再好好补一补啦,在这里小编就不再过多科普基础知识了.默认大家都是C++大佬,能一口说出虚函数表是什么的内种-- 描述整

前言 上一篇推文说了,后面的代码难度直线下降,各位小伙伴可以放去n的100次方心了.今天讲讲一些细枝末节,就是前面一直有提到的参数和一些状态的记录代码.这个简单啦,小编也不作过多解释了.大家直接看代码都能看懂,不过小编还是会把逻辑结构给大家梳理出来的.好了,开始干活. 01 ALNS_Iteration_Status 这个类,咳咳,不是抽象类了哈.主要用来记录ALNS迭代过程中的一些中间变量和状态等.主要是成员变量,成员函数都是简单的getter(获取成员变量的接口)或者setter(设置成员变

前言 前面三篇文章对大家来说应该很简单吧?不过轻松了这么久,今天再来看点刺激的.关于判断接受准则的代码.其实,判断接受准则有很多种,效果也因代码而异.今天介绍的是模拟退火的判断接受准则.那么,相关的原理之前的推文有讲过,不懂的同学回去翻翻这个文章 复习一下哈,小编也回去看看,咳咳~.好了,废话不多说,开始干活. 01 总体概述 其实这个ALNS的代码库提供了很多的判断接受准则,有最简单的直接根据目标值来判断,也有各种复杂的模拟退火降温冷却等过程来判断.不过,今天挑一个最具代表性的来讲吧,就是模拟

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

00 前言 上次变邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好.小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码.今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦! 01 代码说明 本次代码还是基于求解TSP旅行商问题的.至于什么是TSP问题,小编这实在是不想科普啦-- 代码是基于迭代搜索那个代码魔改过来的.其实看了这么多启发式算法解TSP问题的代码.想必各位都有了一个比较清晰的认识,其实呀.之前介绍的模拟退火.遗传算法.迭代搜索和现在的变邻域等等,是十

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,

大神:python怎么爬取js的页面 可以试试抓包看看它请求了哪些东西, 很多时候可以绕过网页直接请求后面的API 实在不行就上 selenium (selenium大法好) selenium和phantomJS配合

我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后,就尝试着写一本Python数据分析方面的书.正好去年有段时间股票题材比较火,就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书.在这段特殊时期内,夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走,终于在近期上市. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html. 感激涕零之余,用此文借博客园宝地向大家介绍我的新书,同时在王婆卖瓜之余,再以此经历讲下出书对程序员

在我写的这本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)>里,用能吸引人的股票案例,带领大家入门Python的语法,数据分析和机器学习. 京东链接是这个:https://item.jd.com/12868774.html​ 在本文里,就将通过截图,详细展示本书给出的若干案例,这些案例的代码,均在本书里. 1 用爬虫得到股票数据的效果图

这个是项目一来是数据库大作业,另一方面也算是再对falsk和python熟悉下,好久不用会忘很快. 界面相比上一个项目好看很多,不过因为时间紧加上只有我一个人写,所以有很多地方逻辑写的比较繁琐,如果是想学习flask还是推荐之前的项目,地址:http://www.cnblogs.com/INnoVationv2/p/5837495.html 寒假回去我会重构下代码,然后再po出来. 不知道怎么做数据库大作业的也可以参考: 所有功能: 三类用户模式: 一.管理员 1.查看所有档案 2.修改档案信息

具体细节可以参考另外一篇随笔! 以下提供的算法完成的事: 1.自适应1280x720分辨率以下的屏幕 2.自适应1280x720分辨率以上的屏幕 在我设定的要求内包括的分辨率大部分都测过了,背景图.全屏透明Sprite(主要用于九宫格区域的控件摆放)自适应都没问题(不会变形),其他的控件当然是由UIRoot组件搞定的!下面的算法主要就是说明背景.全屏透明Sprite的自适应! 之前的随笔已经说过实际屏幕比设定屏幕大的自适应,现在加入自适应比设定屏幕小的算法! detail: 使用NGUI版本为3

Python 基础 1. 变量 你可以把变量想象成一个用来存储值的单词.我们看个例子. Python 中定义一个变量并为它赋值是很容易的.假如你想存储数字 1 到变量 "one" ,让我们试试看: one = 1 超级简单吧?你只需要把值 1 分配给变量 "one" . two = 2 some_number = 10000 只要你想,你可以把任意的值赋给任何其他的变量.正如你从上面看到的那样,变量 "two" 存储整型变量 2 ,变量 &quo

1.冒泡排序(从大到小):交换发生在内部循环 稳定的排序 冒泡排序的平均时间复杂度是O(n2),最好的时间复杂度是O(n),最坏的时间复杂度是O(n2),空间复杂度为O(1) 冒泡排序的优化在于didswap变量 ,通过这个变量的设置,实现冒泡排序的最好时间复杂度是O(n) #!usr/bin/python arr=[1,2,3,4,5,6,7,8,67,5,64,43,546,56,76,34,657,34,45,56,23]def BubbleSort(list): for i in ran

实验内容:不借助其他工具,用python暴力破解wifi 实验工具:python3.6+pywifi模块+密码字典 实验环境:Windows7(64bit) 实验思路: 首先搜索附近的wifi,将这些wifi信息(wifi个数.wifi名称.对应的Mac地址.以及信号强度)显示出来. 其次通过显示出来的wifi列表,如果想对某个wifi进行破解,只需点击该行,就可以将该wifi的名称获取到. 最后需要将使用密码字典文件导入进来实施破解即可.如果破解成功就弹出对话框显示破解成功,并且将破解获取到的

十大经典排序算法(python实现)(原创) 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 O(n+k) O(n+k) 经典排序算法图解: 经典排序算法的复杂度: 大类一(比较排序法): 1.冒泡排序(Bubble Sort)[前后比较-交换] python代码实现: 1 d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6, 4, 2, 3, 54, 45, 4,