目录1 问题描述2 解决方案 1 问题描述问题描述 自己实现一个比较字符串大小的函数,也即实现strcmp函数。函数:int myStrcmp(char *s1,char *s2) 按照ASCII顺序比较字符串s1与s2。若s1与s2相等返回0,s1>s2返回1,s1<s2返回-1。具体来说,两个字符串自左向右逐个字符相比(按ASCII值大小相比较),直到出现不同的字符或遇‘\0‘为止(注意‘\0‘值为0,小于任意ASCII字符)。如: "A"<"B" "a">"A" "computer">"compare...
遗传算法求数值函数的最值0. 引言设有函数:f(x) = x + 10*sin(5*x) + 7*cos(4*x);其图像容易画出,如下所示:先要求求该函数的最大值,读者可能已经有了很多种思路,本文介绍遗传算法是如何解决此类问题的。1. 遗传算法简介如果不关心算法的实现细节的话,遗传算法可以使用如下的流程描述。这基本是借鉴生物种群的自然演化规律而抽象得到的流程图。下面分别解释流程图中的各个步骤。编码众所周知的,生物中都有保存其遗传信息的物...
前言初识递归函数与算法,递归其实就是在函数内部调用自己,算法就是一个计算的方法,我们简单了解一下递归实现的二分查找算法。一、初识递归1、简单递归函数1.如果是这样子,那么就停不下来,但python为了杜绝无限调用,就做了限制。2.限制默认为:998,如下面函数所示。3.递归不合适解决次数很多,因为占内存,但递归能让代码更简单RecursionError:递归错误,是超出了递归的最大深度。# 1、简单递归函数:
n = 0
def func():glob...
反向传播算法基于多元函数链式法则,以下记录多元函数链式法则的证明与反向传播算法的实例推演。多元复合函数的求导法则(多元链式法则)定义 如果函数$u=\varphi(t)$及$v=\psi(t)$都在点$t$可导,函数$z = f(u,v)$在对应点$(u,v)$具有连续偏导数(重点),那么复合函数$z = f[\varphi(t),\psi(t)]$在点$t$可导,且有:$\displaystyle \frac{\mathrm{d}z}{\mathrm{d}t} = \frac{\partial z}{\partial u}\frac{\mathrm{d}u}{\ma...
函数对象:
重载函数调用操作符的类。其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象。一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(參数列表)”的方式使用一个类对象,假设没有上下文,全然能够把它看作一个函数对待。
这是通过重载类的operator()来实现的。
“在标准库中。函数对象被广泛地使用以获得弹性”。标准库中的非常多算法都能够使用函数对象或者函数来作为自定的回调行为;
demo#incl...
1 #include<iostream>2 #include<vector>3 4bool GT6(constint &s){5return s>=6;6 }7int main(){8int a[]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};9 std::vector<int>vec(a,a+10);
10 std::cout<<count_if(vec.begin(),vec.end(),GT6)<<std::endl;
11return0;
12 }#include<iostream>
#include<vector>class GT_cls{
public:GT_cls(int val=0):i(val){}booloperator()(constint &s){return s>=i;}
private:int i;
};int main(){int a[]...
在上章节中已经介绍了通过红黑树实现键值对数组的查询操作,复杂度是logN。有没有性能更好的算法呢?答案是有。
基本想法就是计算关键字的哈希值,再通过哈希值直接获取对应的键值。
这种方法的需要解决的问题是:如何计算哈希值如何解决哈系冲突哈希函数目标
根据对象中的成员变量的值,按照一定的规则计算出一个整数,这个整数就是哈希值。
哈希值最重要的两个属性是:如果a.equals(b),那么a.hashCode() == b.hashCode()理想状况...
头文件<stdlib.>具有一定的总结性。它定义了类型、宏和各种函数,这些函数用于:内存管理、排序和查找、整形运算、字符串到数字的转换、伪随机数序列、与环境的接口、把多字节字符串和字符转换成宽字符表示或反之。 竞赛可能会用到的:1.字符串转换函数: atof(); 把字符串转换成浮点数 atoi(); 将字符串转换成整型数, atoi()会扫描参数字符串,跳过前面的空格字符,直到遇上数字或正负号才开始做转换,而再遇到非...
算法流程: 实现:base.pyfrom abc import ABCMeta, abstractmethod
import typesclass SkoBase(metaclass=ABCMeta):def register(self, operator_name, operator, *args, **kwargs):‘‘‘regeister udf to the class:param operator_name: string:param operator: a function, operator itself:param args: arg of operator:param kwargs: kwargs of operator:return:‘‘‘def operator_wapper(*wrapper_args):return oper...
1、 三角函数 double sin (double);正弦 sinA=∠A的对边/斜边。是股与弦的比例。 double cos (double);余弦 double tan (double);正切 2 、反三角函数 double asin (double); 结果介于[-PI/2, PI/2] double acos (double); 结果介于[0, PI] double atan (double); 反正切(主值), 结果介于[-PI/2, PI/2] double atan2 (double, double); 反正切(整圆值), 结果介于[-PI, PI] 3 、双曲三角函数...
C版本(来自 最短路径算法—Dijkstra(迪杰斯特拉)算法分析与实现(C/C++)) 1/***************************************2* About: 有向图的Dijkstra算法实现3* Author: Tanky Woo4* Blog: www.WuTianQi.com5***************************************/ 6 7 #include <iostream>8usingnamespace std;9 10constint maxnum = 100;11constint maxint = 999999;12 13 14void Dijkstra(int n, int v, int *dist, int *prev, in...
原文请参考:http://www.cnblogs.com/Anker/archive/2013/01/22/2872261.html本章介绍了算法分析中的渐进分析符号,几个重要渐进记号的定义如下:Θ(g(n))={ f(n): 存在正常数c1,c2和n0,使对所有的n>=n0,有0<=c1g(n)<=f(n)<=c2g(n) }O(g(n))={ f(n): 存在正常数c和n0,使对所有n>=n0,有0<=f(n)<=cg(n) }Ω(g(n))={ f(n): 存在正常数c和n0,使对所有n>=n0,有0<=cg(n)<=f(n) }o(g(n))={ f(n): 对任意正常数c,存在常数n0>0,使对...
一、蚁群算法简介1 引言
在自然界中各种生物群体显现出来的智能近几十年来得到了学者们的广泛关注,学者们通过对简单生物体的群体行为进行模拟,进而提出了群智能算法。其中, 模拟蚁群觅食过程的蚁群优化算法(Ant
Colony Optimization, A CO) 和模拟鸟群运动方式的粒子群算法(ParticleS warm Optimization,PSO) 是两种最主要的群智能算法。
蚁群算法是一种源于大自然生物世界的新的仿生进化算法,由意大利学者M.Dorigo, V.Mani...
机器学习算法可以说是不少的,如果死记硬背的话,只能当时记得推导过程和步骤,过一段时间就又想不起来了,只能依稀记得一些影子。所以,应该找到算法的一些通用的方法来理解算法的思路以及推导过程。我认为,最大似然估计和损失函数,就是机器学习算法的通用框架,是掌握机器学习算法的钥匙。以下,用实际算法来证实这两把钥匙的威力。1.Linear Regression。可以转化为求损失函数最小,来求解参数θ。之后用梯度下降法来实际求解θ...
微分进化(Difference Evolution,DE)算法是一种优化算法,据称其比GA(遗传算法)等更为优秀。借鉴网上实现的DE算法,用Matlab实现了对若干函数优化问题的解法,代码如下:function [] = de_test
clear all;
close all;
clc;%解:X = [0, 0, ...]
%nVar = 30
%dims: [-30, 30]
function fitness = sphere(vals)
prod = vals .* vals;
fitness = sum(prod, 2);
end%f(x) = 1/4000 * sum^n_1(x_i)^2 - pro...