精华内容
下载资源
问答
  • 给你一个算法应该怎么写程序(数学建模 matlab)

    万次阅读 多人点赞 2017-08-27 13:29:52
    本文写作初衷:有个可爱的学妹问我在看到一个算法编程时的步骤什么,然而作为伪大神的我,感觉并不知道怎么回答,感觉我编程就俩字死磕,错了咋办?再来一遍!不行咋办?换个写法试试!还不行?百度!不过既然人家...

    本文写作初衷:有个可爱的学妹问我在看到一个算法编程时的步骤是什么,然而作为伪大神的我,感觉并不知道怎么回答,感觉我编程就俩字死磕,错了咋办?再来一遍!不行咋办?换个写法试试!还不行?百度!不过既然人家诚心诚意的问了 o( ̄▽ ̄)o,还是说点建设性的经验。

    算法是什么?

    • 算法是处理解决问题的思路及办法,程序语言是按照一定语法把算法表达来。
    • 打个比方,你头脑里有了一套新思想,一个新发现,你可以用中文写出来,也可以用英文写出来,让大家明白。思想和发现可以比作是算法,用中文或英文可以比作是程序语言。
    • 因此核心是算法,但程序语言是实现算法的载体。在计算机等系统中,算法是处理某一问题的思路方法,而程序语言能具体表达算法从而使之运行起来通过算法需要完成的任务。

    前提假设:

    要实现的这个算法网上能搜到大量的资料,比如算法的思想是什么,使用这个算法的例子(翻书太慢,不够丰富,不推荐)。


    1. 给你一个算法,在动手编程之前,你应该把注意力放在哪里?

    算法的核心是解决问题的思路和方法,所弄明白一个算法的思路是非常有必要的(当然对于某些教材上的算法给出的步骤详细的不能再详细,不知道思路比着步骤也能编,这里不考虑)。

    比如:
    在用遗传算法解决问题时:

    1. 百度搜索遗传算法,比较多见的是百度百科,CSND博客,博客园,知乎,脚本之家的内容,也是我重点关注的搜索结果。前三者的内容相对比较系统,可以从中掌握这个算法的由来,思想,一般步骤。知乎大神的回答一般比较深入浅出,或者站在一个比较高的高度耳目一新,脚本之家给出的代码比较实用,百度知道一些论坛智库里面也会有一些有价值的回答,但是没有前面几个的思想有深度。

    2. 这里从百度百科的结果看思想:
      图片来自百度百科截图——遗传算法
      理解好这个介绍就完成了一大步(因为具体问题的具体实现不能照搬,只有思想是通用的):从这里理解了遗传算法就是仿真生物种群优胜劣汰的过程,适者生存,不适者淘汰。并且知道了这个算法的解决问题一般步骤是编码,产生初代种群,迭代演化(演化要计算个体适应度,交叉,变异,产生新的个体)
      此外还需要理解每个过程都需要实现什么功能:
      图片来自百度百科截图——遗传算法
      这里看得出整个算法的关键是构造一个迭代(不懂迭代就理解维循环),迭代的每一步需要计算种群中每个个体的适应度,优胜劣汰种群中的个体,种群中交叉运算,变异运算(是为了生成新的可行解,为寻找到初始种群里之外更好可行解提供了可能)得到新的种群

    3. 看懂了思想,知道了每步是干啥的,就可以联系我们要解决的问题思考(思考的方式大致就是要解决的问题有什么?可以对应到算法的那一部分上?这样对应后其他部分要怎么实现?):

    • 要求解的问题是最优化问题,那么个体(染色体)是不是就对应着每个可行解?
    • 适应度是不是对应着目标函数值?
    • 求得了适应度要怎么按照适应度的大小繁殖后代?(用rand函数怎么实现?)
    • 如何实现交叉运算?(不同可行解之间哪些部分可以交换,并且有益于构造出不同的可行解?)
    • 如何实现变异运算?(随机改变某些个体的某些属性的值可以吗?)
      对于这些细节有了大致的思路或者模糊的思路就可以开始尝试编写代码了
    1. 如果觉得自己的思路太模糊,可以看看别人的例子代码(如果没有理解这些算法的思想,直接看已有的代码,要看懂很困难,当然也可以从里面的循环和分支结构作为突破口,画画流程图,写一写注释,来帮助理解代码),也可以直接上手去编,遇到问题再去网上找解决方案(matlab那么杂,函数那么多,记不住的东西就要善于网上去搜)

    2. matlab编程应该熟练哪些知识?

    参考另一篇博客哪些知识点是学习matlab应该熟练掌握的?,基本功熟练,才能看到问题有想法思路(能力决定思维)


    比如针对这次数学建模第三轮训练——下料问题,假设建立了这样的模型:

    这里写图片描述

    • 可行解(切割方案)是由两个矩阵和两个向量表示的,矩阵A的每一行表示用一根5000mm长的材料切割出50种钢管的数量,由于钢管种类多达50种,如果穷举所有可能切法是困难的,所以矩阵A的行数暂定为200行,矩阵B的每一行表示用一根6000mm长的材料切割出50跟钢管的数量,同样暂定其行数为200行,列向量a的行数同A的行数一样,表示按照每种切割方法切割原材料的根数,列向量b表示按照B的每行的切割方法切割原材料的根数。
    • 目标函数是这种切割方案产生的废料的量。
    • 约束条件是每根原材料够长,切割出每种钢管数目达到需求。
      (精力有限,省去数学语言描述)

    怎么应用约束条件,是直接根绝约束条件生成可行解,还是随机生成后判断是否满足约束?前者设计困难,后者效率可能非常低下。

    1. 编写代码(本例中要遗传的个体比较复杂,就不进行编码解码,直接把80个可行解作为初始种群,相应的代价是交叉和变异不容易):
    close all;clear;clc;
    %% 数据
    AL=5000;BL=6000;
    NL=[] % 50种钢管的长度
    NN=[] % 50种钢管的数量
    %% 初始化,上面的步骤a)
    T = 1000; % 迭代1000步
    M = 80; % 种群规模
    P = []; % 种群
    for m=1:M % 初始化种群
    	temp.A = 
    	temp.B = 
    	temp.x = 
    	temp.y = 
    	P(m)=temp; % 上面需要构造一个合适的方法生成初始可行解,实现较麻烦,
    	% 我的大致思路是
    end
    %% 迭代(迭代包括个体评价,选择,交叉,变异)
    for t=1:T % 至多进化T次
    %%%%%%%%%% 个体评价,假设已有一个函数score,输入A、B、x、y,返回浪费材料的长度
    	sc = zeros(1,M);
    	for m=1:M
    		temp = P(m);
    		sc(m) = score(temp.A,temp.B,temp.x,temp.y); % 计算得分
    	end
    	% 做一个合适的变换,让浪费材料长度变为得分(适应度),这里简化了
    	sc = -sc;
    	sc = sc-min(sc)/(max(sc) - min(sc));
    %%%%%%%%%% 选择,轮盘赌算法,就是让得分对应于轮盘上扇形的宽度
    %选择50次,落到哪个扇区,对应的个体就有一个后代
    	sumsc = sum(sc);
    	csum = cumsum(sc);% 累加 a1,a1+a2,a1+a2+a3,...,sum(a)
    	oldP = P;
    	for m=1:M
    		[~,index]=find(sumsc*rand>csum);
    		if(isempty(index)) index=0;
    		P(m) = oldP(index+1);  
    	end
    %%%%%%%%%% 交叉运算,这里随机选择30对进行交叉运算,这里假设实现了交叉算子
    %across ,输入两个个体,函数交换两个个体里矩阵A,B,x,y里的部分行,列,数据
    	toex = ceil(M*rand(30,2));
    	for i=1:30
    		P(toex(i,:)) = across(P(toex(i,:)));% 两两做交叉运算
    	end
    %%%%%%%%% 变异运算,随机选取几个对象,改变A,B,x,y里的部分数据,
    %这里假设已经实现了变异算子variation
    	toch = ceil(M*rand(10,1));% 假设10个发生变异
    	for i=1:10
    		P(toch(i)) = variation(toch(i));
    	end
    end
    % 目前已经按照遗传算法的思想写出了整体骨架,细节有空再完善
    

    2021-2-10 补充
    原来鸽王竟是我自己!

    展开全文
  • 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/sinat_34820292 https://blog.csdn.net/sinat_34820292/article/details/77619487本文写作初衷:有个可爱的学妹问我在看到一个算法编程时的步骤什么,然而作为伪大神的我,...

    转载请注明出处:http://blog.csdn.net/sinat_34820292 https://blog.csdn.net/sinat_34820292/article/details/77619487

    本文写作初衷:有个可爱的学妹问我在看到一个算法编程时的步骤是什么,然而作为伪大神的我,感觉并不知道怎么回答,感觉我编程就俩字死磕,错了咋办?再来一遍!不行咋办?换个写法试试!还不行?百度!不过既然人家诚心诚意的问了 o( ̄▽ ̄)o,还是说点建设性的经验。

    算法是什么?

    • 算法是处理解决问题的思路及办法,程序语言是按照一定语法把算法表达来。
    • 打个比方,你头脑里有了一套新思想,一个新发现,你可以用中文写出来,也可以用英文写出来,让大家明白。思想和发现可以比作是算法,用中文或英文可以比作是程序语言。
    • 因此核心是算法,但程序语言是实现算法的载体。在计算机等系统中,算法是处理某一问题的思路方法,而程序语言能具体表达算法从而使之运行起来通过算法需要完成的任务。

    前提假设:

    要实现的这个算法网上能搜到大量的资料,比如算法的思想是什么,使用这个算法的例子(翻书太慢,不够丰富,不推荐)。


    1. 给你一个算法,在动手编程之前,你应该把注意力放在哪里?

    算法的核心是解决问题的思路和方法,所弄明白一个算法的思路是非常有必要的(当然对于某些教材上的算法给出的步骤详细的不能再详细,不知道思路比着步骤也能编,这里不考虑)。

    比如: 
    在用遗传算法解决问题时:

    1. 百度搜索遗传算法,比较多见的是百度百科,CSND博客,博客园,知乎,脚本之家的内容,也是我重点关注的搜索结果。前三者的内容相对比较系统,可以从中掌握这个算法的由来,思想,一般步骤。知乎大神的回答一般比较深入浅出,或者站在一个比较高的高度耳目一新,脚本之家给出的代码比较实用,百度知道一些论坛智库里面也会有一些有价值的回答,但是没有前面几个的思想有深度。

    2. 这里从百度百科的结果看思想: 
      图片来自百度百科截图——遗传算法 
      理解好这个介绍就完成了一大步(因为具体问题的具体实现不能照搬,只有思想是通用的):从这里理解了遗传算法就是仿真生物种群优胜劣汰的过程,适者生存,不适者淘汰。并且知道了这个算法的解决问题一般步骤是编码,产生初代种群,迭代演化(演化要计算个体适应度,交叉,变异,产生新的个体) 
      此外还需要理解每个过程都需要实现什么功能: 
      图片来自百度百科截图——遗传算法 
      这里看得出整个算法的关键是构造一个迭代(不懂迭代就理解维循环),迭代的每一步需要计算种群中每个个体的适应度,优胜劣汰种群中的个体,种群中交叉运算,变异运算(是为了生成新的可行解,为寻找到初始种群里之外更好可行解提供了可能)得到新的种群

    3. 看懂了思想,知道了每步是干啥的,就可以联系我们要解决的问题思考(思考的方式大致就是要解决的问题有什么?可以对应到算法的那一部分上?这样对应后其他部分要怎么实现?):

      • 要求解的问题是最优化问题,那么个体(染色体)是不是就对应着每个可行解?
      • 适应度是不是对应着目标函数值?
      • 求得了适应度要怎么按照适应度的大小繁殖后代?(用rand函数怎么实现?)
      • 如何实现交叉运算?(不同可行解之间哪些部分可以交换,并且有益于构造出不同的可行解?)
      • 如何实现变异运算?(随机改变某些个体的某些属性的值可以吗?) 
        对于这些细节有了大致的思路或者模糊的思路就可以开始尝试编写代码了
    4. 如果觉得自己的思路太模糊,可以看看别人的例子代码(如果没有理解这些算法的思想,直接看已有的代码,要看懂很困难,当然也可以从里面的循环和分支结构作为突破口,画画流程图,写一写注释,来帮助理解代码),也可以直接上手去编,遇到问题再去网上找解决方案(matlab那么杂,函数那么多,记不住的东西就要善于网上去搜)

    2. matlab编程应该熟练哪些知识?

    参考另一篇博客哪些知识点是学习matlab应该熟练掌握的?,基本功熟练,才能看到问题有想法思路(能力决定思维)


    比如针对这次数学建模第三轮训练——下料问题,假设建立了这样的模型:

    这里写图片描述

    • 可行解(切割方案)是由两个矩阵和两个向量表示的,矩阵A的每一行表示用一根5000mm长的材料切割出50种钢管的数量,由于钢管种类多达50种,如果穷举所有可能切法是困难的,所以矩阵A的行数暂定为200行,矩阵B的每一行表示用一根6000mm长的材料切割出50跟钢管的数量,同样暂定其行数为200行,列向量a的行数同A的行数一样,表示按照每种切割方法切割原材料的根数,列向量b表示按照B的每行的切割方法切割原材料的根数。
    • 目标函数是这种切割方案产生的废料的量。
    • 约束条件是每根原材料够长,切割出每种钢管数目达到需求。 
      (精力有限,省去数学语言描述)

      怎么应用约束条件,是直接根绝约束条件生成可行解,还是随机生成后判断是否满足约束?前者设计困难,后者效率可能非常低下。

      1. 编写代码(本例中要遗传的个体比较复杂,就不进行编码解码,直接把80个可行解作为初始种群,相应的代价是交叉和变异不容易):
    close all;clear;clc;
    %% 数据
    AL=5000;BL=6000;
    NL=[] % 50种钢管的长度
    NN=[] % 50种钢管的数量
    %% 初始化,上面的步骤a)
    T = 1000; % 迭代1000M = 80; % 种群规模
    P = []; % 种群
    for m=1:M % 初始化种群
        temp.A = 
        temp.B = 
        temp.x = 
        temp.y = 
        P(m)=temp; % 上面需要构造一个合适的方法生成初始可行解,实现较麻烦,
        % 我的大致思路是
    end
    %% 迭代(迭代包括个体评价,选择,交叉,变异)
    for t=1:T % 至多进化T%%%%%%%%%% 个体评价,假设已有一个函数score,输入AB、x、y,返回浪费材料的长度
        sc = zeros(1,M);
        for m=1:M
            temp = P(m);
            sc(m) = score(temp.A,temp.B,temp.x,temp.y); % 计算得分
        end
        % 做一个合适的变换,让浪费材料长度变为得分(适应度),这里简化了
        sc = -sc;
        sc = sc-min(sc)/(max(sc) - min(sc));
    %%%%%%%%%% 选择,轮盘赌算法,就是让得分对应于轮盘上扇形的宽度
    %选择50次,落到哪个扇区,对应的个体就有一个后代
        sumsc = sum(sc);
        csum = cumsum(sc);% 累加 a1,a1+a2,a1+a2+a3,...,sum(a)
        oldP = P;
        for m=1:M
            [~,index]=find(sumsc*rand>csum);
            if(isempty(index)) index=0;
            P(m) = oldP(index+1);  
        end
    %%%%%%%%%% 交叉运算,这里随机选择30对进行交叉运算,这里假设实现了交叉算子
    %across ,输入两个个体,函数交换两个个体里矩阵A,B,x,y里的部分行,列,数据
        toex = ceil(M*rand(30,2));
        for i=1:30
            P(toex(i,:)) = across(P(toex(i,:)));% 两两做交叉运算
        end
    %%%%%%%%% 变异运算,随机选取几个对象,改变A,B,x,y里的部分数据,
    %这里假设已经实现了变异算子variation
        toch = ceil(M*rand(10,1));% 假设10个发生变异
        for i=1:10
            P(toch(i)) = variation(toch(i));
        end
    end
    % 目前已经按照遗传算法的思想写出了整体骨架,细节有空再完善

    展开全文
  • 每个程序员都应该掌握的算法有哪些? 都知道程序员工资高,其实会算法的程序员工资更高。 我本科专业计算机,大一大二的时候还搞过ACM竞赛。虽然本科时期的我经常逃课,文化课也没有...使用不同的算法解决同一个问题

    每个程序员都应该掌握的算法有哪些?

    都知道程序员工资高,其实会算法的程序员工资更高。

    我本科专业是计算机,大一大二的时候还搞过ACM竞赛。虽然本科时期的我经常逃课,文化课也没有很认真学,但是我的算法功底还是很不错的。因为算法功底好,所以我其他专业课即使并没有很认真学,成绩也没有很差,哈哈哈。当然其他文化课就不忍直视了。
    曾经稚嫩的我

    上面的照片是曾经稚嫩的我,有一次参加亚洲区域赛拍的照片。
    感兴趣的可以关注我的公众号:Java编程社区

    一起搞ACM竞赛的小伙伴们不是去了阿里就是去腾讯,要么就是字节跳动,毕业两年就杭州买房娶老婆生孩子,卧槽厉害了。

    算法是解决问题的计算步骤,用于编写程序之前。

    使用不同的算法解决同一个问题时,就算得到的结果是一样的,算法之间的性质也有很大 的差异。比如,某个算法的运行时间很短,但需要占用大量内存;而另一个算法运行时间较长, 但内存资源占用较少。学习各种算法可以使我们在编程时有更多的选择。成为优秀程序员的必 要条件之一,就是可以根据应用场景选择最合适的算法。

    这里推荐一本书《我的第一本算法书》

    这本书用了481张步骤图详细解释了的26个算法7个数据结构的基本原理,全彩印刷。
    囊括了程序员必会的数据结构、排序算法、查找、搜索、安全算法等等,通俗易懂,非常适合新手入门。
    数据结构
    图的搜索

    来看一个具体的算法示例吧。

    这是一个以随意 排列的整数为输入,把它们按从小到大的顺序重新排 列的问题。
    随意排列的整数输入

    考虑先从输入的 数字中找出最小的数字,再将它和最左边的数字交换。
    在这个示例中就是找到最小数字 1,然后将它和最左边的 7 交换位置。
    最小的数字与最左边的交换

    这之后 1 的位置便固定下来,不再移动。

    接下来,在剩下的数字里继续寻找最小数,再将 它和左边第 2 个数字交换位置。于是,4 和 13 也交换了位置。
    在这里插入图片描述

    我们将这样的一次交换称为“1 轮”。
    到了第 k 轮的时候,就把剩下的数字中最小的一个, 与左边开始第 k 个数字进行交换。于是在结束第 k 轮后,从左数的 k 个数字便都按从小到大的 顺序排列了。
    只要将这个步骤重复 n 次,那么所有的数字都将按从小到大的顺序排列。

    对于仅仅需要算法入门的同学来说,这本书真的再合适不过了。既不像竞赛算法那么晦涩难懂,又囊括了很全面的算法基础知识。
    我的第一本算法书

    展开全文
  • 初学遗传算法一个练手的小程序

    千次阅读 2008-10-03 20:32:00
    最近研究了一下遗传算法,挺有意思的,在一个老外的网站上看到了这个小例子,比较有趣,自己用java实现了一下(老外用c++实现的)。 问题:有10张纸牌,编号分别1到10,现在要将这10张纸牌分为2堆,其中一堆...
        最近研究了一下遗传算法,挺有意思的,在一个老外的网站上看到了这个小例子,比较有趣,自己用java实现了一下(老外是用c++实现的)。
        问题:有10张纸牌,编号分别是1到10,现在要将这10张纸牌分为2堆,其中一堆求和为36,另一堆求积为360,问应该怎么分?(也就是说,最终的结果应该是:一堆为2+7+8+9+10=36,另一堆为1*3*4*5*6=360。当然,如果修改题目中的参数,改为32和360,那么结果就是2+3+4+6+7+10=32 和 1*5*8*9=360)
    原文地址:http://www.codeproject.com/KB/recipes/Genetic_Algorithm.aspx
    另外,这个算法不保证每次都有结果,一般多运行几次是会得到结果的,当然,如果本身无解,那自然是永远也找不到结果的。

    1. package andycpp;
    2. import java.util.Random;
    3. public class CardGA {
    4.     /**
    5.      * @param args
    6.      */
    7.     public static void main(String[] args) {
    8.         new CardGA().run();
    9.     }
    10.     private final int pop_size = 30;        //人口池容量
    11.     private final int chrom_length = 10;    //染色体长度
    12.     private final float crossover_rate = 0.6f;  //杂交率
    13.     private final float mutation_rate = 0.01f;  //变异率
    14.     private final int max_generation = 1000;    //繁殖次数的上限
    15.     private final int sum_tagart = 32;          //纸牌求和的目标值
    16.     private final int product_targart = 360;    //纸牌求积的目标值
    17.     private static Random rand = new Random();  //随机数产生器
    18.     
    19.     private int[][] population = new int[pop_size][chrom_length];   //人口池
    20.     
    21.     public void run() {
    22.         int generation = 0;
    23.         initPopuation(population);
    24.         int winner = 0, loser = 0;
    25.         while(generation < max_generation) {
    26.             generation++;
    27.             winner = rand.nextInt(pop_size);
    28.             loser = rand.nextInt(pop_size);
    29.             if(getFitness(winner) > getFitness(loser)) {
    30.                 int temp = winner;
    31.                 winner = loser;
    32.                 loser = temp;
    33.             }
    34.             if(isAnswer(winner))
    35.                 break;
    36.             crossover(winner, loser);
    37.             mutation(loser);
    38.             if(isAnswer(loser)) {
    39.                 winner = loser;
    40.                 break;
    41.             }
    42.         }
    43.         if(generation == max_generation)
    44.             System.out.println("没找到合适的结果");
    45.         else
    46.             System.out.println("在第"+generation+"代"+parseToString(winner));
    47.     }
    48.     /**
    49.      * 将某个染色体解析为内容友好的字符串
    50.      */
    51.     private String parseToString(int chrom) {
    52.         StringBuilder result = new StringBuilder();
    53.         StringBuilder sum = new StringBuilder();
    54.         StringBuilder prod = new StringBuilder();
    55.         for(int i=0; i<chrom_length; i++) {
    56.             if(population[chrom][i] == 0)
    57.                 sum.append((i+1) + "+");
    58.             else
    59.                 prod.append((i+1) + "*");
    60.         }
    61.         sum.replace(sum.length()-1, sum.length(), "="+sum_tagart);
    62.         prod.replace(prod.length()-1, prod.length(), "="+product_targart);
    63.         result.append("找到了合适的纸牌组合,分别是:" + System.getProperty("line.separator"));
    64.         result.append(sum.toString() + System.getProperty("line.separator"));
    65.         result.append(prod.toString() + System.getProperty("line.separator"));
    66.         
    67.         return result.toString();
    68.     }
    69.     /**
    70.      * 判断某个染色体是否就是最终答案
    71.      */
    72.     private boolean isAnswer(int chrom) {
    73.         if(getFitness(chrom) == 0f) {
    74.             return true;
    75.         }
    76.         return false;
    77.     }
    78.     /**
    79.      * 对染色体进行变异
    80.      */
    81.     private void mutation(int chrom) {
    82.         for(int i=0; i<chrom_length; i++) {
    83.             if(rand.nextFloat()<mutation_rate) {
    84.                 population[chrom][i] = (population[chrom][i]+1)%2;
    85.             }
    86.         }
    87.     }
    88.     /**
    89.      * 将两个染色体进行杂交,winner不变,只修改loser
    90.      */
    91.     private void crossover(int winner, int loser) {
    92.         for(int i=0; i<chrom_length; i++) {
    93.             if(rand.nextFloat()<crossover_rate)
    94.                 population[loser][i] = population[winner][i];
    95.         }
    96.     }
    97.     /**
    98.      * 取得第i个染色体的符合度,符合度越小越好
    99.      */
    100.     private float getFitness(int chrom) {
    101.         int sum = 0;
    102.         int prod = 1;
    103.         for(int i=0; i<chrom_length; i++) {
    104.             if(population[chrom][i]==0)
    105.                 sum += (1+i);
    106.             else
    107.                 prod *= (1+i);
    108.         }
    109.         return (float)Math.abs(sum - sum_tagart)/sum_tagart + (float)Math.abs(prod - product_targart)/product_targart;
    110.     }
    111.     /**
    112.      * 初始化人口池,数组的内容为0或者1,
    113.      * 0标识该扑克牌被分配到求和组
    114.      * 1标识该扑克牌被分配到求积组
    115.      */
    116.     private void initPopuation(int[][] population2) {
    117.         for(int i=0; i<pop_size; i++)
    118.             for(int j=0; j<chrom_length; j++) {
    119.                 if(rand.nextFloat()<0.5f)
    120.                     population[i][j] = 0;
    121.                 else
    122.                     population[i][j] = 1;
    123.             }
    124.         
    125.     }
    126. }

    展开全文
  • 算法程序框图_.ppt

    2020-07-19 13:53:40
    算法程序框图;1.1.1 算法的概念;问题的提出;[问题]请你写出解二元一次方程... (2)算法虽然没有一个明确的定义,但其特点鲜明的,不仅要注意算法程序性有限性构造性精确性的特点还应该充分理解算法问题的指向性即算
  • 坚持阅读 始终拥有梦想 永远心怀善意 关注公共事件 具备基本的经济头脑 永远接纳自己 ...成功往往是一个人的厚积薄发,不用羡慕成功的人,从每一个代码敲起,从每一句算法细细理解,你会成为不同的你!...
  • 贪心算法的理论基础 定义: 在求最优解问题的过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干...如果一个问题可以同时用几种方法解决,贪心算法应该是最好的选择之一。 理论基础...
  • 11算法程序框图.pptx

    2020-02-17 01:42:17
    1.1算法与程序框图;问题1把大象装进冰箱里一共分几步; 用不同方法解二元一次方程组 并写出具体求解步骤;...可行性计算机可以解决(1)设计一个算法判断7是否为质数;第一步用2除35得余数为1所以2不能整除35;第一步给定一
  • 算法——程序的灵魂

    2020-04-24 09:06:27
    现在从程序的内容方面进行讨论,也就是一个程序应该包含什么信息,或者说为了实现解题的要求,程序应当向计算机发送什么信息。 一个程序主要包括以下两方面的信息: (1)、对数据的描述。在程序中要指定用到...
  • 排序算法C++程序

    2018-09-07 14:33:29
    1、排序算法程序 ...通过对相邻数据的元素进行交换,逐步将待排序...第一趟排序之后,将最大的元素排在最后一个位置,第二趟将次大的放到倒数第二个位置… #include &amp;amp;amp;amp;lt;stdio....
  • 第一章 算法与算法的描述 1 算法的定义 算法就是解决问题的思想方法对解题过程的精确描述计算机解决问题的步骤为分析问题设计算法编写 程序调试程序算法是程序设计的灵魂 最核心过程 2 法的特征 一个算法应该具有...
  • 新课标高中信息技术算法程序设计试题 一单选题每小题3 分20 小题共60 分 1用计算机解决问题时首先应该确定程序做什么然后再确定程序如何做请问如何 做属于用计算机解决问题的哪一个步骤 A分析问题 B设计算法 C...
  • 递归,定义一个过程或函数时出现调用本过程或本函数的成分,称之为递归。 一般来说,能够用递归解决的问题应该满足以下三个条件: 1)需要解决的问题可以转化为一个或多个同构(或同样性质的)子问题来求解,而这些...
  • 高一第二学期算法程序设计学分认定试题 学校 班级 学号 姓名 单选题每小题 3分,20小题共60分 1>用计算机解决问题时首先应该确定程序做什么 然后再确定程序如何做请问如何做属于用计算 TOC \o "1-5" \h \z 机...
  • 算法程序设计之递归程序设计

    千次阅读 2019-03-30 18:23:31
    文章目录递归程序设计1、递归的定义2、何时使用递归3、递归的模型4、递归算法的执行过程递归设计解题过程结语 递归程序设计 1、递归的定义 ...1、需要解决的问题可以转换为一个或多个子问题来求解...
  • 最近在研究一个问题,自己尝试些写了一个算法: 问题描述:给出一段字符,比如[a,b,c,d……],输出任意长度大于n的字符组合 分析:首先确立数学模型。这个问题的本质排列问题,即:AL2+AL3+ …… +ALL。既然...
  • 9-1算法程序框图.doc

    2020-11-04 02:13:00
    解析由程序框图所体现的算法可知判断一个奇数还是偶数看这个数除以2的余数1还是0.由图可知应该填m1. 答案B 2与以下算法相对应的程序框图 ( ) 第一步 若ab0或cd0则S0执行第四步否则执行第二步 第二步 计算ea...
  • 高一第二学期算法程序设计学分认定试题 学校_ 班级_ 学号_ 姓名_ 一单选题每小题3分20小题共60分 1用计算机解决问题时首先应该确定程序做什么然后再确定程序如何做请问如何做属于用计算机解决问题的哪一个步骤 ...
  • 什么是算法

    2019-07-26 00:30:52
    算法 Algorithm 算法在有限步骤内求解某一问题所使用的一组...一个算法应该具有以下五个重要的特征: 有穷性: 一个算法必须保证执行有限步之后结束; 确切性: 算法的每一步骤必须有确切的定义; 输入...
  • 算法的基本概念 算法的特性 有穷性:一个算法必须在又穷步之后结束...输出:一个算法应该有一个或多个输出 算法的优劣 1.正确性 所写的算法应该能够满足具体问题的要求,对任何合法分输入,算法都会得出正确的...
  • 本文转载自奇舞周刊,作者奇舞团团长月影一个正经的抽奖程序的诞生奇舞团有一个传统项目,每年年会由我在现场写一个抽奖程序,所有人一起review代码,以确保抽奖算法正确且公平,然后愉快滴开始抽奖。现场写的抽奖...
  • 前段时间写一个网络支付的程序,需要把客户信息和帐号信息加密发送,由于需要对称加密,所以采用了DES算法,大致在25平台上计算了一下时间,大约需要50到60TICK,大概在200和300毫秒之间。主要提供两个接口,一个加密...
  • MTCNN算法Github程序复现流程文档

    千次阅读 2018-08-01 20:55:04
    在这里将MTCNN程序复现一遍,这个Github程序的README有问题的,程序也有一些问题,我也仅仅将他的算法训练完毕,由于小白一个,只看了MTCNN的论文,里面有大量的先验论文与知识,对整体的网络实现以及代码还是...
  • 算法程序设计试题 年级_ 班级_ 学号_ 姓名_ 题 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 答 案 题 号 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 答 案 单选题每小题3分20小题共60分 1用计算机解决问题时首先应该确定程序做什么然后再确定...
  • c程序伪代码、算法

    2020-09-18 21:28:50
    对任何可计算问题的求解都可以归结为按照一个特定的顺序执行一系列的操作。包含:将要执行的操作与执行这些操作的顺序。 伪代码一种人工的、非正式的辅助人们进行算法设计的语言。伪代码与我们日常使用的英语极为...
  • 程序=数据结构+算法算法是真的不重要吗?单页应用 MVVM 框架、数据可视化、地图、游戏,都要用到算法,所以说我们前端工程师只是「身处其中而不自知」而已。 本场 Chat 作者为您分享亲身经历的跟算法相关的四...
  • 作者 谢恩铭,公众号「程序员联盟」。 转载请注明出处。 ... 内容简介 ...作为一个程序员,如果不了解数据结构和算法应该会不太好意思出门跟人家打招呼。 在这个课程里,我会带大家以循序渐进、轻松幽..
  •         <br />   ...对数组进行逐行查找,找到由数字1表示的封闭图形的最上端一行的最左边一个点(其数组行下标应该是最小的),用P0表示。P0是边界跟踪的起始点。定义变量dir
  • 大家好,我陈旸,也极客时间《数据分析实战 45 讲》专栏作者。...\n很多写程序的人都听说过一个公式:程序设计=算法+数据结构,我也相信很多人认为算法是编程里的基础。\n在我看来,这个公式应该...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,426
精华内容 970
关键字:

一个算法应该是程序