参考: K最短路径算法之Yen's Algorithm Yen's algorithm 基于网络流量的SDN最短路径转发应用 K条最短路径算法:Yen's Algorithm 算法背景 K 最短路径问题是最短路径问题的扩展和变形.1959 年,霍夫曼(Hoffman) 和帕夫雷(Pavley)在论文中第一次提出k 最短路径问题. k 最短路径问题通常包括两类:有限制的k 最短路问题和无限制的K 最短路问题. 前者要求最短路径集合不含有回路,而后者对所求得的最短路径集合无限制. 算法简介 Yen'

在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值. 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小. 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值最小, 也就是求J(θ) 的最小值 损失函数J(θ)的梯度 = ∂ J(θ) / ∂ θ 此时定义一个学习率 η 梯度下降法更新参数的公式为: θn+1 = θn - η ( ∂ J(θn) / ∂ θn ) 将这个公式循环的重复下去,θ的值就从高处逐渐向

很多场景算红包的要求:根本问题就是指定的钱,指定的个数,红包发完,钱不剩余,最小红包1分钱,最大也需要限制. 原理:割绳子算法:每次都取最大值为总绳长的随机值,最后将其排序,计算每两个的差值,总差值即就是总绳子长度,但是割绳子算法算出来的金额可能会出现超出最大金额的值,那么就会需要使用平均算法.平均算法(自己取的名字):将超过最大限定金额的值全部重新赋值,并将他们舍去的部分,随机分给最小的金额,并保证最小的金额加上一个值不超过最大值即可.洗牌算法:最终要将排序的金额进行打乱. 开源是程序员的基本

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

项目描述: 在该项目中,你将使用强化学习算法,实现一个自动走迷宫机器人. 如上图所示,智能机器人显示在右上角.在我们的迷宫中,有陷阱(红色炸弹)及终点(蓝色的目标点)两种情景.机器人要尽量避开陷阱.尽快到达目的地. 小车可执行的动作包括:向上走 u.向右走 r.向下走 d.向左走l. 执行不同的动作后,根据不同的情况会获得不同的奖励,具体而言,有以下几种情况. 撞到墙壁:-10 走到终点:50 走到陷阱:-30 其余情况:-0.1 我们需要通过修改 robot.py 中的代码,来实现一个 Q L

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

转自:http://ifeve.com/redis-lru/ 本文将介绍Redis在生产环境中使用的Redis的LRU策略,以及自己动手实现的LRU算法(php) 1.设置Redis使用LRU算法 LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种. Redis中有一个maxmemory概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小.Redis用到的LRU 算法,是一种近似的LRU算法. (1)设置maxmemory 上面已经说过maxmemory是为了限定

针对算法的知识点进行记录 简易桶排序 首先看一个简易桶排序,有一串数字,进行从大到小排列.数字间隔不大,使用一维数组来当作桶,进行插入排序. static void Main(string[] args) { ] { , , , , , , , , , }; ]; //定义桶 ; i < input.Length; i++) { tong[input[i]]++; //给桶进行赋值 } //利用桶数据循环输出下标 ; i >= ; i--) { ; j <= tong[i]; j++)

C语言趣味程序设计编程百例精解 C/C++语言经典.实用.趣味程序设计编程百例精解(1)  https://wenku.baidu.com/view/b9f683c08bd63186bcebbc3c.html https://blog.csdn.net/nigulasi_dawei/article/details/72795786 1.绘制余弦曲线 在屏幕上用“*”显示0~360度的余弦函数cos(x)曲线 *问题分析与算法设计 如果在程序中使用数组,这个问题十分简单.但若规定不能使用数组,问题

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动

数据结构简介 1,数据结构 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成.简单来说,数据结构就是设计数据以何种方式组织并存贮在计算机中.比如:列表,集合与字典等都是一种数据结构.而之前已经学习过列表,字典,集合,元组等,这里就简单说一下不再赘述. N.Wirth:“程序=数据结构+算法” 数据:数据即信息的载体,是能够输入到计算机中并且能被计算机识别,存储和处理的符号总称. 数据元素:数据元素是数据的基本单位,又称之为记录(Record),一般,数据元

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

题目: 实现一个函数,查找一个整数数组中第二大数. 算法思想: 设置两个变量max1和max2,用来保存最大数和第二大数,然后将数组剩余的数依次与这两个数比较,如果这个数a比max1大,则先将max1赋给max2,使原先最大的数成为第二大的数,再将这个数a赋给max1,如果这个数a比max1小但比max2大,则将这个数a赋值给max2,依次类推,直到数组中的数都比较完. c语言代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N 10

上篇博文总结了选择排序,这篇来看冒泡排序,接上篇. 冒泡排序思想:若是正再将一组数据升序排序, 第一趟:比较相邻的数据,当左侧值大于右侧值将他们进行交换,将较小值向前浮动,大值向后冒泡,直至比较到最后一个元素,则最大的数必然冒泡到最后一个元素. 第二趟:用同样的方法比较前面的n-1个纪录,以此进行比较和交换,第2大的数就会冒到倒数第2个元素. ........ 以此类推,直到i=n-1最后一趟比较完为止. js代码如下: function bubbleSort(arr) { for (var i

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归 首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta

前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的方式有多种,可能是不同分类算法的分类器,可能是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等. 本文将给出的 AdaBoost 分类器实现基于第二种 (另外几种实现在此基础上稍作改动即可). 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) 这个算法的意思有点像投票系统

本问题中Tarjan算法不需要设置栈和dfn,low标号,而是设置了并查集. 通过一次dfs遍历即可找出所有节点对的lca.将这样一次读取所有查询,计算一次后返回所有查询lca的算法称为离线算法 涉及到在线算法和离线算法这两个概念的算法还有区域最值查询问题(RMQ问题).       以下方法均可用于有向图[先查找出根节点root,再DFS]和无向图[root可以任意设置或者是直接遍历所有节点]       原图和询问可以存储为[链式向前型]和[邻接表]的形式,注意定义形式即可. [1]使用un

原文地址:http://blog.chinaunix.net/uid-21198646-id-3212383.html 差分对的约束设置 第一步,差分对的设置 差分对的设置有很多方法,下面介绍两种最常用的方法. 1． 点击菜单Logic→Assign Differential Pair... 弹出以下对话框. 点击你想要创建差分对的Net1和Net2,填入差分的名字,点击Add后就成功创建了差分对. 点击Auto Generate按钮后,弹出以下对话框: 在第一个输入框填入Net的主要名字后,在

差分对的约束设置 第一步,差分对的设置 差分对的设置有很多方法,下面介绍两种最常用的方法. 1． 点击菜单Logic→Assign Differential Pair... 弹出以下对话框. 点击你想要创建差分对的Net1和Net2,填入差分的名字,点击Add后就成功创建了差分对. 点击Auto Generate按钮后,弹出以下对话框: 在第一个输入框填入Net的主要名字后,在下面的框中填入差分线的标志如N,P.点击Generate即可自动产生差分对. 2.在约束管理器中设置差分对. 在DSN上

学习数据挖掘工具中,下面使用4种工具来对同一个数据集进行研究. 数据描述:下面这些数据是15个同学选修课程情况,在课程大纲中共有10门课程供学生选择,下面给出具体的选课情况,以ARFF数据文件保存,名称为TestStudenti.arff.我使用Apriori算法期望挖掘出学生选课的关联规则. @relation test_studenti @attribute Arbori_binari_de_cautare {TRUE, FALSE}@attribute Arbori_optimali {T

本文通过示例详细分析rsync算法原理和rsync的工作流程,是对rsync官方技术报告和官方推荐文章的解释. 以下是本文的姊妹篇: 1.rsync(一):基本命令和用法 2.rsync(二):inotify+rsync详细说明和sersync 3.rsync技术报告(翻译) 4.rsync工作机制(翻译) 5.man rsync翻译(rsync命令中文手册) 本文目录: 1.1 需要解决的问题 1.2 rsync增量传输算法原理 1.3 通过示例分析rsync算法 1.4 rsync工作流程分