问题: 如何能够在 n×n 的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后?为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行.纵行或斜线上. 分析: 这题常规的解法应该是回溯法,然而回溯法的话,要遍历所有的情况. 这里介绍一种随机化的算法: 我们先摆开头的几个棋子,然后剩下的棋子用回溯法来做,由于解空间树的头几层不用拿来遍历了,回溯的时候遍历的结点少了很多. 研究标明,随机摆开头的一半略少的棋子,可以很快得得到解.当然,这个算法是只能求出一部分的解的,但是在 n 很大的时候

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

Description You are given three n × n matrices A, B and C. Does the equation A × B = C hold true? Input The first line of input contains a positive integer n (n ≤ 500) followed by the the three matrices A, B and C respectively. Each matrix's descript

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17590137 机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样

题目大意:原题链接 给定三个n*n的矩阵A,B,C,验证A*B=C是否成立. 所有解法中因为只测试一组数据,因此没有使用memset清零 Hint中给的傻乎乎的TLE版本: #include<cstdio> #include<cstring> ][]; ][],C[][]; ][]) { ;i<=n;i++){ ;j<=n;j++) scanf("%d",&m[i][j]); } } int main() { scanf("%d&q

周三的算法课,主要讲了随机化算法,介绍了拉斯维加斯算法,简单的理解了为什么要用随机化算法,随机化算法有什么好处. 在处理8皇后问题的时候,穷举法是最费时的,回朔比穷举好点,而当数据量比较大的时候,如1000皇后问题,穷举的化有1000的1000次方,肯定超时,用随机化算法的思路,先随机的在棋盘上放一部分皇后,再来设计算法,会大大节省时间,使算法性能更加优良. 本篇介绍令一种随机化算法,舍伍德(Sherwood)算法. 题目: Matrix Multiplication Time Limit: 2

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,

传送门 根据国家集训队2014论文集中胡泽聪的随机化算法可以通过这道题. 对于每个数,它有12" role="presentation" style="position: relative;">1212的概率在最后的答案序列中,这样我们每次随机出序列中的一个数,然后看它的因子有没有符合条件的更新答案就行了. 代码: #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define N 1000005

题目大意:原题链接 给定n个节点,任意两个节点之间有权值,把这n个节点分成A,B两个集合,使得A集合中的每一节点与B集合中的每一节点两两结合(即有|A|*|B|种结合方式)权值之和最大. 标记:A集合:true  B集合:false 解法一:dfs+剪枝 #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; int n,ans; ]; ][]; void dfs(int i,int cursum) { in[i]=tru

Simulate Anneal模拟退火算法,是一种用于得到最优解的随机化算法. 如果可以打一手漂亮的随机化搜索,也许当你面对一筹莫展的神仙题时就有一把趁手的兵器了. 这篇题解将教你什么?SA的基本思路,什么时候能用SA. 标题是浅谈,所以本篇博客参杂了些许个人简介,若有疑问或异议,欢迎提出指正. 我也很感谢你们给出的建议,它们真的能让我变好.变强. 那么我们进入本篇正题. 1. 什么是模拟退火: 模拟退火是一种在广大的搜索空间寻找最优解的随机化算法.我们看名字就明白,这个算法实在模拟物理中退火的

题目链接:Fruit Ninja 比赛链接:2018 ACM 国际大学生程序设计竞赛上海大都会赛重现赛 题目描述 Fruit Ninja is a juicy action game enjoyed by millions of players around the world, with squishy, splat and satisfying fruit carnage! Become the ultimate bringer of sweet, tasty destruction wit

在集群部署时,我们经常用到堡垒机作为跳板,堡垒机和集群的其他的用户名.密码.端口号都是不同的,fabric如何进行配置不同的用户.端口号和密码. fabric作为一种强大的运维工具,可以让部署运维轻松很多,最简单的fabric使用,首先设置env.user, env.port, env.hosts, env.password,如: 12345678910 #coding:utf8from fabric.api import *#用户名env.user = "shikanon"#中转ip

kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导

caffe刚刚安装配置结束,乘热打铁! (一)环境准备 前面我有两篇文章写到caffe的搭建,第一篇cpu only ,第二篇是在服务器上搭建的,其中第二篇因为硬件环境更佳我们的步骤稍显复杂.其实,第二篇也仅仅是caffe的初步搭建完成,还没有编译python接口,那么下面我们一起搞定吧! 首先请读者再回过头去看我的<Ubuntu16.04安装配置Caffe>( http://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6150593.html  ) 在这篇博文的结尾,我们再增加

#include <cstdio> #include <cstdlib> #include <ctime> typedef long long int LL; inline bool qpow(int a,int x) { ,ans = ; while(b) { ) ans = (LL)ans*a%x; a = (LL)a*a%x; b >>= ; } ) return true; else return false; } inline bool rabin

追求极致才能突破极限 一.案例背景 1.1 系统简介 首先看一下系统架构,方便解释: 页面给用户展示的功能就是,可以查看任何一台机器的某些属性(以下简称系统信息). 消息流程是,页面发起请求查看指定机器的系统信息到后台,后台可以查询到有哪些server在提供服务,根据负载均衡算法(简单的轮询)指定由哪个server进行查询,并将消息发送到Kafka,然后所有的server消费Kafka的信息,当发现消费的信息要求自己进行查询时,就连接指定的machine进行查询,并将结果返回回去. Server