算法分析与设计详解

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算法设计与分析复习题目及答案详解

算法设计与分析复习题目及答案详解

算法设计与分析复习题目及答案详解分治法1、二分搜索算法是利用(分治策略)实现的算法。

9.实现循环赛日程表利用的算法是(分治策略)27、Straen矩阵乘法是利用(分治策略)实现的算法。

34.实现合并排序利用的算法是(分治策略)。

实现大整数的乘法是利用的算法(分治策略)。

17.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(分治法)。

29、使用分治法求解不需要满足的条件是(子问题必须是一样的)。

不可以使用分治法求解的是(0/1背包问题)。

动态规划下列不是动态规划算法基本步骤的是(构造最优解)下列是动态规划算法基本要素的是(子问题重叠性质)。

下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(动态规划法)备忘录方法是那种算法的变形。

(动态规划法)最长公共子序列算法利用的算法是(动态规划法)。

矩阵连乘问题的算法可由(动态规划算法B)设计实现。

实现最大子段和利用的算法是(动态规划法)。

贪心算法能解决的问题:单源最短路径问题,最小花费生成树问题,背包问题,活动安排问题,不能解决的问题:N皇后问题,0/1背包问题是贪心算法的基本要素的是(贪心选择性质和最优子结构性质)。

回溯法回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是(排列树)。

剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略回溯法的效率不依赖于下列哪些因素(确定解空间的时间)分支限界法最大效益优先是(分支界限法)的一搜索方式。

分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(最大堆)。

分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是(最小堆)优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是(结点的优先级)在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的是(分支限界法).从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除(栈式分支限界法)之外都是最常见的方式.(1)队列式(FIFO)分支限界法:按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个节点为扩展节点。

(2)优先队列式分支限界法:按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。

贪心算法详解分析

贪心算法详解分析

贪心算法详解贪心算法思想:顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。

也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。

当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。

虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。

如单源最短路经问题,最小生成树问题等。

在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似。

贪心算法的基本要素:1.贪心选择性质。

所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到。

这是贪心算法可行的第一个基本要素,也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。

动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题,而贪心算法则通常以自顶向下的方式进行,以迭代的方式作出相继的贪心选择,每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。

对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择性质,必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。

2. 当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构性质。

问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。

贪心算法的基本思路:从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的地求得更好的解。

当达到算法中的某一步不能再继续前进时,算法停止。

该算法存在问题:1. 不能保证求得的最后解是最佳的;2. 不能用来求最大或最小解问题;3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。

实现该算法的过程:从问题的某一初始解出发;while 能朝给定总目标前进一步do求出可行解的一个解元素;由所有解元素组合成问题的一个可行解;用背包问题来介绍贪心算法:背包问题:有一个背包,背包容量是M=150。

有7个物品,物品可以分割成任意大小。

要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大,但不能超过总容量。

物品A B C D E F G重量35 30 60 50 40 10 25价值10 40 30 50 35 40 30分析如下目标函数:∑pi最大约束条件是装入的物品总重量不超过背包容量:∑wi<=M( M=150)。

银行家算法例题详解算法设计题详解

银行家算法例题详解算法设计题详解

银行家算法例题详解算法设计题详解算法设计的特征:有穷性,确定性,输入和输出,可行性运行算法的时间:硬件的速度。

书写程序的语言。

问题的规模,编译生成程序的代码质量算法复杂度: 时间复杂度和空间复杂度1.迭代法迭代法又称为辗转法,是用计算机解决问题的一种基本方法,为一种不断用变量的旧值递推新值的过程,与直接法相对应,一次性解决问题。

迭代法分为精确迭代和近似迭代,“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。

迭代法利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。

利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作:1. 确定迭代变量(在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。

)2. 建立迭代关系式(所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。

迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以顺推或倒推的方法来完成。

)3. 对迭代过程进行控制(在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题。

不能让迭代过程无休止地重复执行下去。

迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。

对于前一种情况,可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后一种情况,需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。

)2.穷举搜索法穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验,并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。

即本方法使用可以理解为暴力循环方法,穷举所有可能性,一般这种方法的时间效率太低,不易使用。

但是方法简单,易理解。

3.递推法递推是计算机数值计算中的一个重要算法,思路是通过数学推导,将复杂的运算化解为若干重复的简单运算,以充分发挥计算机长于重复处理的特点。

c++递推算法详解

c++递推算法详解
例4:骨牌覆盖问题
有2行n列的长方形方格,要求用n个1*2的骨牌铺满。有多少种铺法? 如n=3时有以下3种覆盖方法:
方法一
状态:f[i]表示铺满2*i的长方形的方案数 找规律,手工或搜索求出i=1,2,3,4,5的方案数分别为1,2,3,5,8,容易发现 f[i]=f[i-1]+f[i-2](i>=3) 边界条件:f[1]=1,f[2]=2 递推关系式 1 i=1 f[i]= 2 i=2 f[i-1]+f[i-2] i>=3 答案为f[n],时间复杂度为O(n)。
方法一
根据二项式定理可知: (ax+by)k= = 取i=n,xnym的系数为 其中an和bm可以用快速幂来计算,在lg(n)+lg(m)内完成。 计算 可以用递推来求解。 状态:f[i,j]表示从i个数中选j个数的方案数。f[k,n]就是答案。 根据第i数选还是不选来进行分析: 1.选择第i个数:此情况的方案数等价于从i-1个数中选择j-1个数的方案数即f[i-1,j-1]; 2.不选第i个数:此情况的方案数等价于从i-1个数中选择j个数的方案数即f[i-1,j] 所以f[i,j]=f[i-1,j-1]+f[i-1,j] 边界条件:f[i,0]=1,f[i,i]=1。 计
【问题描述】 栈是常用的一种数据结构,有n个元素在栈顶端一侧等待进栈,栈顶端另一侧是出栈序列。你已经知道栈的操作有两种:push和pop,前者是将一个元素进栈,后者是将栈顶元素弹出。现在要使用这两种操作,由一个操作序列可以得到一系列的输出序列。请你编程求出对于给定的n,计算并输出由操作数序列1,2,…,n,经过一系列操作可能得到的输出序列总数。 【输入】 【输出】 就一个数n(1≤n≤1000)。 一个数,即可能输出序列的总数目。 【样例】 stack.in stack.out 3 5

最大边界相关算法mmr_解释说明以及概述

最大边界相关算法mmr_解释说明以及概述

最大边界相关算法mmr 解释说明以及概述1. 引言1.1 概述本文将介绍最大边界相关算法MMR的概念和基本原理。

MMR(Maximal Marginal Relevance)是一种常用的信息检索算法,通过计算文本之间的相关性来提取具有最大边界的关键词或句子。

在信息检索、自然语言处理等领域,MMR被广泛应用于文本摘要、关键词抽取以及搜索结果排序等任务。

1.2 文章结构本文共分为5个部分。

引言部分对最大边界相关算法MMR进行简要介绍,包括概述、文章结构和目的。

其后依次介绍了MMR算法的定义和背景、原理解释以及应用领域。

接着,将详细解释说明该算法的步骤,并进行优缺点分析和实际案例应用展示。

然后,在概述部分对相关研究进行总结并探讨其发展趋势。

最后,通过总结回顾得出结论,并探讨该算法的研究意义与展望。

1.3 目的本文旨在全面深入地介绍最大边界相关算法MMR,使读者对该算法有清晰准确的理解。

通过对MMR算法的原理、应用和优缺点等进行详解,读者能够掌握该算法的基本概念和操作步骤。

同时,通过实际案例应用展示,读者能够更好地理解MMR在实际问题中的应用价值和效果。

最后,通过对MMR算法相关研究的总结和讨论,读者能够了解当前研究状况,并对未来发展趋势进行展望。

2. 最大边界相关算法MMR2.1 定义和背景最大边界相关算法(MMR)是一种用于解决最大边界相关问题的算法。

在计算机科学领域,最大边界相关问题是指在给定的数据集中寻找具有最大概率分离两个类别的决策函数。

2.2 原理解释MMR算法基于核函数理论和凸优化方法进行设计。

它通过将数据映射到高维特征空间,并在该空间中建立一个最大边界分类器。

该分类器能够找到决策函数,使得不同类别的样本之间具有最大边界。

具体而言,MMR算法首先使用核函数对原始数据进行非线性映射。

然后,在特征空间中,它通过构建一个凸优化问题来寻找最佳的分割超平面。

该超平面能够使得样本点之间的马氏距离最小,并且在不同类别之间形成最大边界。

《遗传算法详解》课件

《遗传算法详解》课件
特点
遗传算法具有全局搜索能力、对问题 依赖性小、可扩展性强、鲁棒性高等 特点。
遗传算法的基本思想
初始化
随机生成一组解作为初始种群。
适应度评估
根据问题的目标函数计算每个解 的适应度值。
选择操作
根据适应度值的大小,选择优秀 的解进行遗传操作。
迭代更新
重复以上过程,直到满足终止条 件。
变异操作
对某些基因进行变异,增加解的 多样性。
《遗传算法详解》 ppt课件
• 遗传算法概述 • 遗传算法的基本组成 • 遗传算法的实现流程 • 遗传算法的优化策略 • 遗传算法的改进方向 • 遗传算法的未来展望
目录
Part
01
遗传算法概述
定义与特点
定义
遗传算法是一种模拟生物进化过程的 优化算法,通过模拟基因遗传和变异 的过程来寻找最优解。
Part
05
遗传算法的改进方向
混合遗传算法的研究
混合遗传算法
结合多种优化算法的优点,提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速 度。
混合遗传算法的原理
将遗传算法与其他优化算法(如梯度下降法、模拟退火算法等)相 结合,利用各自的优势,弥补各自的不足。
混合遗传算法的应用
在许多实际问题中,如函数优化、路径规划、机器学习等领域,混 合遗传算法都取得了良好的效果。
自适应交叉率
交叉率控制着种群中新个体的产生速度。自适应交叉率可以根据种群中个体的适应度差 异进行调整,使得适应度较高的个体有更低的交叉率,而适应度较低的个体有更高的交 叉率。这样可以提高算法的搜索效率。
自适应变异率
变异率决定了种群中新个体的产生速度。自适应变异率可以根据种群中个体的适应度进 行调整,使得适应度较高的个体有更低的变异率,而适应度较低的个体有更高的变异率

计算机算法设计五大常用算法的分析及实例

计算机算法设计五大常用算法的分析及实例

计算机算法设计五⼤常⽤算法的分析及实例摘要算法(Algorithm)是指解题⽅案的准确⽽完整的描述,是⼀系列解决问题的清晰指令,算法代表着⽤系统的⽅法描述解决问题的策略机制。

也就是说,能够对⼀定规范的输⼊,在有限时间内获得所要求的输出。

如果⼀个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执⾏这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能⽤不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

其中最常见的五中基本算法是递归与分治法、动态规划、贪⼼算法、回溯法、分⽀限界法。

本⽂通过这种算法的分析以及实例的讲解,让读者对算法有更深刻的认识,同时对这五种算法有更清楚认识关键词:算法,递归与分治法、动态规划、贪⼼算法、回溯法、分⽀限界法AbstractAlgorithm is the description to the problem solving scheme ,a set of clear instructions to solve the problem and represents the describe the strategy to solve the problem using the method of system mechanism . That is to say, given some confirm import,the Algorithm will find result In a limited time。

If an algorithm is defective or is not suitable for a certain job, it is invalid to execute it. Different algorithms have different need of time or space, and it's efficiency are different.There are most common algorithms: the recursive and divide and conquer、dynamic programming method、greedy algorithm、backtracking、branch and bound method.According to analyze the five algorithms and explain examples, make readers know more about algorithm , and understand the five algorithms more deeply.Keywords: Algorithm, the recursive and divide and conquer, dynamic programming method, greedy algorithm、backtracking, branch and bound method⽬录1. 前⾔ (4)1.1 论⽂背景 (4)2. 算法详解 (5)2.1 算法与程序 (5)2.2 表达算法的抽象机制 (5)2.3 算法复杂性分析 (5)3.五中常⽤算法的详解及实例 (6)3.1 递归与分治策略 (6)3.1.1 递归与分治策略基本思想 (6)3.1.2 实例——棋盘覆盖 (7)3.2 动态规划 (8)3.2.1 动态规划基本思想 (8)3.2.2 动态规划算法的基本步骤 (9)3.2.3 实例——矩阵连乘 (9)3.3 贪⼼算法 (11)3.3.1 贪⼼算法基本思想 (11)3.3.2 贪⼼算法和动态规划的区别 (12)3.3.3 ⽤贪⼼算法解背包问题的基本步骤: (12)3.4 回溯发 (13)3.4.1 回溯法基本思想 (13)3.3.2 回溯发解题基本步骤 (13)3.3.3 实例——0-1背包问题 (14)3.5 分⽀限界法 (15)3.5.1 分⽀限界法思想 (15)3.5.2 实例——装载问题 (16)总结 (18)参考⽂献 (18)1. 前⾔1.1 论⽂背景算法(Algorithm)是指解题⽅案的准确⽽完整的描述,是⼀系列解决问题的清晰指令,算法代表着⽤系统的⽅法描述解决问题的策略机制。

sogi虚拟正交算法_概述及解释说明

sogi虚拟正交算法_概述及解释说明

sogi虚拟正交算法概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文将对SOGI虚拟正交算法进行概述和解释说明。

该算法是一种基于正交计算模型的信号处理算法,能够有效降低噪声的影响,提高信号的准确性和鲁棒性。

通过使用虚拟正交处理技术,SOGI算法可以在复杂环境中优化信号提取和分析的效果。

1.2 文章结构文章主要分为五个部分:引言、SOGI虚拟正交算法概述、SOGI虚拟正交算法解释说明、结果分析与讨论以及结论与展望。

在引言部分,我们将介绍文章的背景和目的,并简要概述SOGI虚拟正交算法的主要内容。

1.3 目的本文旨在全面介绍SOGI虚拟正交算法,并深入解释其原理、应用场景以及优势和限制。

通过对实验结果的分析与讨论,我们将评估该算法在不同情况下的表现,并与其他相关算法进行比较。

最后,我们将总结研究结果并展望未来进一步研究方向。

以上是《sogi虚拟正交算法概述及解释说明》文章“1. 引言”部分的详细内容。

2. SOGI虚拟正交算法概述:2.1 算法背景:SOGI虚拟正交算法是一种用于处理电能质量问题的信号处理算法。

在传统的电力系统中,非线性负载、谐波和干扰等问题会导致电网中出现各种电能质量问题,如谐波污染、电压闪烁、频率偏移等。

因此,开发一种高效准确的算法来对这些问题进行诊断和处理具有重要意义。

2.2 算法原理:SOGI虚拟正交算法是一种基于时频分析的方法,它通过对电网中的信号进行采样和分析来检测并消除电能质量问题。

该算法通过将输入信号与两个互为正交关系的滤波器进行卷积运算得到两个相位差90度的输出信号,从而实现了对不同频率成分的解耦。

2.3 算法应用场景:SOGI虚拟正交算法广泛应用于电能质量监测与控制领域。

它可以用于实时监测和分析电压、电流波形,并准确地检测出各种异常情况,比如谐波、间歇性的故障等。

此外,该算法还可以应用于电力系统中的主动滤波器、无功补偿和谐波抑制等设备中,帮助提高电能质量并减少对电网的污染。

递归算法及经典例题详解

递归算法及经典例题详解

递归算法及经典例题详解大部分人在学习编程时接触的第一个算法应该就是递归了,递归的思想其实很好理解,就是将一个问题拆分为若干个与本身相似的子问题,通过不断调用自身来求解。

但很多新手在实际操作中却很难正确使用到递归,有时面对问题还会有种无从下手的感觉,在此,我总结了一些解决递归问题的方法和思路,希望对你能有所帮助。

1.什么是递归递归简单来说就是在运行过程中不断调用自己,直到碰到终止条件,返回结果的过程。

递归可以看作两个过程,分别是递和归。

递就是原问题把要计算的结果传给子问题;归则是子问题求出结果后,把结果层层返回原问题的过程。

下面设一个需要经过三次递归的问题,为大家详细看一下递归的过程:当然,现实中我们遇到递归问题是不会按照图中一样一步一步想下来,主要还是要掌握递归的思想,找到每个问题中的规律。

2.什么时候使用递归递归算法无外乎就是以下三点:1.大问题可以拆分为若干小问题2.原问题与子问题除数据规模不同,求解思路完全相同3.存在递归终止条件而在实际面对递归问题时,我们还需要考虑第四点:当不满足终止条件时,要如何缩小函数值并让其进入下一层循环中3.递归的实际运用(阶层计算)了解了大概的思路,现在就要开始实战了。

下面我们来看一道经典例题:求N的阶层。

首先按照思路分析是否可以使用递归算法:1.N!可以拆分为(N-1)!*N2.(N-1)!与N!只有数字规模不同,求解思路相同3.当N=1时,结果为1,递归终止满足条件,可以递归:public static int Factorial(int num){if(num==1){return num;}return num*Factorial(num-1);}而最后的return,便是第四步,缩小参数num的值,让递归进入下一层。

一般来说,第四步往往是最难的,需要弄清该如何缩小范围,如何操作返回的数值,这一步只能通过不断地练习提高了(当然如果你知道问题的数学规律也是可以试出来的)。

Java笛卡尔积算法原理与实现方法详解

Java笛卡尔积算法原理与实现方法详解

Java笛卡尔积算法原理与实现⽅法详解本⽂实例讲述了Java笛卡尔积算法原理与实现⽅法。

分享给⼤家供⼤家参考,具体如下:笛卡尔积算法的Java实现:(1)循环内,每次只有⼀列向下移⼀个单元格,就是CounterIndex指向的那列。

(2)如果该列到尾部了,则这列index重置为0,⽽CounterIndex则指向前⼀列,相当于进位,把前列的index加⼀。

(3)最后,由⽣成的⾏数来控制退出循环。

public class Test {private static String[] aa = { "aa1", "aa2" };private static String[] bb = { "bb1", "bb2", "bb3" };private static String[] cc = { "cc1", "cc2", "cc3", "cc4" };private static String[][] xyz = { aa, bb, cc };private static int counterIndex = xyz.length - 1;private static int[] counter = { 0, 0, 0 };public static void main(String[] args) throws Exception {for (int i = 0; i < aa.length * bb.length * cc.length; i++) {System.out.print(aa[counter[0]]);System.out.print("\t");System.out.print(bb[counter[1]]);System.out.print("\t");System.out.print(cc[counter[2]]);System.out.println();handle();}}public static void handle() {counter[counterIndex]++;if (counter[counterIndex] >= xyz[counterIndex].length) {counter[counterIndex] = 0;counterIndex--;if (counterIndex >= 0) {handle();}counterIndex = xyz.length - 1;}}}输出共2*3*4=24⾏:aa1 bb1 cc1aa1 bb1 cc2aa1 bb1 cc3aa1 bb1 cc4aa1 bb2 cc1aa1 bb2 cc2aa1 bb2 cc3aa1 bb2 cc4aa1 bb3 cc1aa1 bb3 cc2aa1 bb3 cc3aa1 bb3 cc4aa2 bb1 cc1aa2 bb1 cc2aa2 bb1 cc3aa2 bb1 cc4aa2 bb2 cc1aa2 bb2 cc2aa2 bb2 cc3aa2 bb2 cc4aa2 bb3 cc1aa2 bb3 cc2aa2 bb3 cc3aa2 bb3 cc4最近碰到了⼀个笛卡尔积的算法要求,⽐如传递过来的参数是"1,3,6,7==4,5,8,9==3,4==43,45,8,9==35,4",则返回的是⼀个list,如[1,4,3,43,35][1,4,3,43,4][1,4,3,45,35]……,该list包含是4*4*2*4*2=256个元素,现在的思路是这样的:import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;public class DescartesTest {/*** 获取N个集合的笛卡尔积** 说明:假如传⼊的字符串为:"1,2,3==5,6==7,8"* 转换成字符串数组为:[[1, 2, 3], [5, 6], [7, 8]]* a=[1, 2, 3]* b=[5, 6]* c=[7, 8]* 其⼤⼩分别为:a_length=3,b_length=2,c_length=2,* ⽬标list的总⼤⼩为:totalSize=3*2*2 = 12* 对每个⼦集a,b,c,进⾏循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔积个数)* 对a中的每个元素循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔积个数)=12/(3*4)=1次,每个元素每次循环打印次数:后续集合的笛卡尔积个数=2*2个 * 对b中的每个元素循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔积个数)=12/(2*2)=3次,每个元素每次循环打印次数:后续集合的笛卡尔积个数=2个 * 对c中的每个元素循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔积个数)=12/(2*1)=6次,每个元素每次循环打印次数:后续集合的笛卡尔积个数=1个 ** 运⾏结果:* [[1, 2, 3], [5, 6], [7, 8]]1,5,7,1,5,8,1,6,7,1,6,8,2,5,7,2,5,8,2,6,7,2,6,8,3,5,7,3,5,8,3,6,7,3,6,8]从结果中可以看到:a中的每个元素每个元素循环1次,每次打印4个b中的每个元素每个元素循环3次,每次打印2个c中的每个元素每个元素循环6次,每次打印1个** @param args*/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubString str ="1,3,6,7==4,5,8,9==3,4==43,45,8,9==35,4";List<String> result = descartes(str);System.out.println(result);}@SuppressWarnings("rawtypes")public static List<String> descartes(String str) {String[] list = str.split("==");List<List> strs = new ArrayList<List>();for(int i=0;i<list.length;i++){strs.add(Arrays.asList(list[i].split(",")));}System.out.println(strs);int total = 1;for(int i=0;i<strs.size();i++){total*=strs.get(i).size();}String[] mysesult = new String[total];int now = 1;//每个元素每次循环打印个数int itemLoopNum = 1;//每个元素循环的总次数int loopPerItem =1;for(int i=0;i<strs.size();i++){List temp = strs.get(i);now = now*temp.size();//⽬标数组的索引值int index=0;int currentSize = temp.size();itemLoopNum = total/now;loopPerItem = total/(itemLoopNum*currentSize);int myindex = 0;for(int j=0;j<temp.size();j++){//每个元素循环的总次数for(int k=0;k<loopPerItem;k++){if(myindex==temp.size())myindex=0;//每个元素每次循环打印个数for(int m=0;m<itemLoopNum;m++){mysesult[index]=(mysesult[index]==null?"":mysesult[index]+",")+((String)temp.get(myindex));index++;}myindex++;}}}return Arrays.asList(mysesult);}}运⾏结果输出:[[1, 3, 6, 7], [4, 5, 8, 9], [3, 4], [43, 45, 8, 9], [35, 4]][1,4,3,43,35, 1,4,3,43,4, 1,4,3,45,35, 1,4,3,45,4, 1,4,3,8,35, 1,4,3,8,4, 1,4,3,9,35, 1,4,3,9,4, 1,4,4,43,35, 1,4,4,43,4, 1,4,4,45,35, 1,4,4,45,4, 1,4,4,8,35, 1,4,4,8,4, 1,4,4,9,35, 1,4,4,9,4, 1,5,3,43,35, 1,5,3,43,4, 1,5,3,45,35, 1,5,3,45,4, 1,5,3,8,35, 1,5,3,8,4, 1,5,3,9,35, 1,5,3,9,4, 1,5,4,43,35, 1,5,4,43,4, 1,5,4,45,35, 1,5,4,45,4, 1,5,4,8,35, 1,5,4,8,4, 1,5,4,9,35, 1,5,4,9,4, 1,8,3,43,35, 1,8,3,43,4, 1,8,3,45,35, 1,8,3,45,4, 1,8,3,8,35, 1,8,3,8,4, 1,8,3,9,35, 1,8,3,9,4, 1,8,4,43,35, 1,8,4,43,4, 1,8,4,45,35, 1,8,4,45,4, 1,8,4,8,35, 1,8,4,8,4, 1,8,4,9,35, 1,8,4,9,4, 1,9,3,43,35, 1,9,3,43,4, 1,9,3,45,35, 1,9,3,45,4, 1,9,3,8,35, 1,9,3,8,4, 1,9,3,9,35, 1,9,3,9,4, 1,9,4,43,35, 1,9,4,43,4, 1,9,4,45,35, 1,9,4,45,4, 1,9,4,8,35, 1,9,4,8,4, 1,9,4,9,35, 1,9,4,9,4, 3,4,3,43,35, 3,4,3,43,4, 3,4,3,45,35, 3,4,3,45,4, 3,4,3,8,35, 3,4,3,8,4, 3,4,3,9,35, 3,4,3,9,4, 3,4,4,43,35, 3,4,4,43,4, 3,4,4,45,35, 3,4,4,45,4, 3,4,4,8,35, 3,4,4,8,4, 3,4,4,9,35, 3,4,4,9,4, 3,5,3,43,35, 3,5,3,43,4, 3,5,3,45,35, 3,5,3,45,4, 3,5,3,8,35, 3,5,3,8,4, 3,5,3,9,35, 3,5,3,9,4,3,5,4,43,35, 3,5,4,43,4, 3,5,4,45,35, 3,5,4,45,4, 3,5,4,8,35, 3,5,4,8,4, 3,5,4,9,35, 3,5,4,9,4, 3,8,3,43,35, 3,8,3,43,4, 3,8,3,45,35, 3,8,3,45,4, 3,8,3,8,35, 3,8,3,8,4, 3,8,3,9,35, 3,8,3,9,4, 3,8,4,43,35, 3,8,4,43,4, 3,8,4,45,35, 3,8,4,45,4, 3,8,4,8,35, 3,8,4,8,4, 3,8,4,9,35, 3,8,4,9,4, 3,9,3,43,35, 3,9,3,43,4, 3,9,3,45,35, 3,9,3,45,4, 3,9,3,8,35, 3,9,3,8,4, 3,9,3,9,35, 3,9,3,9,4, 3,9,4,43,35, 3,9,4,43,4, 3,9,4,45,35, 3,9,4,45,4, 3,9,4,8,35, 3,9,4,8,4, 3,9,4,9,35, 3,9,4,9,4, 6,4,3,43,35, 6,4,3,43,4, 6,4,3,45,35, 6,4,3,45,4, 6,4,3,8,35, 6,4,3,8,4, 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7,5,4,43,4, 7,5,4,45,35, 7,5,4,45,4, 7,5,4,8,35, 7,5,4,8,4, 7,5,4,9,35, 7,5,4,9,4, 7,8,3,43,35, 7,8,3,43,4, 7,8,3,45,35, 7,8,3,45,4, 7,8,3,8,35, 7,8,3,8,4, 7,8,3,9,35, 7,8,3,9,4, 7,8,4,43,35, 7,8,4,43,4, 7,8,4,45,35, 7,8,4,45,4, 7,8,4,8,35, 7,8,4,8,4, 7,8,4,9,35, 7,8,4,9,4, 7,9,3,43,35, 7,9,3,43,4, 7,9,3,45,35, 7,9,3,45,4, 7,9,3,8,35, 7,9,3,8,4, 7,9,3,9,35, 7,9,3,9,4, 7,9,4,43,35, 7,9,4,43,4, 7,9,4,45,35, 7,9,4,45,4, 7,9,4,8,35, 7,9,4,8,4, 7,9,4,9,35, 7,9,4,9,4]递归算法:public static void fn(List<String[]> list,String[] arr,String str){//迭代listList<String> li = new ArrayList<String>();for(int i=0;i<list.size();i++){//取得当前的数组if(i==list.indexOf(arr)){//迭代数组System.out.println(arr.length);for(String st : arr){st = str + st;if(i<list.size()-1){fn(list,list.get(i+1),st);}else if(i==list.size()-1){li.add(st);}}}}for(int i = 0 ; i < li.size();i++ ){System.out.println(li.get(i));}}更多关于java算法相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《》、《》、《》和《》希望本⽂所述对⼤家java程序设计有所帮助。

lis算法详解

lis算法详解

介绍一:LIS(Longest Increasing Subsequence)最长上升(不下降)子序列,有两种算法复杂度为O(n*logn)和O(n^2)。

在上述算法中,若使用朴素的顺序查找在D1..Dlen查找,由于共有O(n)个元素需要计算,每次计算时的复杂度是O(n),则整个算法的时间复杂度为O(n^2),与原来算法相比没有任何进步。

但是由于D的特点(2),在D中查找时,可以使用二分查找高效地完成,则整个算法时间复杂度下降为O(nlogn),有了非常显著的提高。

需要注意的是,D 在算法结束后记录的并不是一个符合题意的最长上升子序列!算法还可以扩展到整个最长子序列系列问题。

有两种算法复杂度为O(n*logn)和O(n^2)O(n^2)算法分析如下(a[1]...a[n] 存的都是输入的数)1、对于a[n]来说,由于它是最后一个数,所以当从a[n]开始查找时,只存在长度为1的不下降子序列;2、若从a[n-1]开始查找,则存在下面的两种可能性:(1)若a[n-1] < a[n] 则存在长度为2的不下降子序列a[n-1],a[n].(2)若a[n-1] > a[n] 则存在长度为1的不下降子序列a[n-1]或者a[n]。

3、一般若从a[t]开始,此时最长不下降子序列应该是按下列方法求出的:在a[t+1],a[t+2],...a[n]中,找出一个比a[t]大的且最长的不下降子序列,作为它的后继。

4、为算法上的需要,定义一个数组:d:array [1..n,1..3] of integer;d[t,1]表示a[t]d[t,2]表示从i位置到达n的最长不下降子序列的长度d[t,3]表示从i位置开始最长不下降子序列的下一个位置最长不下降子序列的O(n*logn)算法先回顾经典的O(n^2)的动态规划算法,设A[t]表示序列中的第t个数,F[t]表示从1到t 这一段中以t结尾的最长上升子序列的长度,初始时设F[t] = 0(t = 1, 2, ..., len(A))。

s i f t 算 法 原 理 解 析

s i f t 算 法 原 理 解 析

SIFT特征提取原理SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果。

2.算法分析SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果。

整个算法分为以下几个部分:2.1?构建尺度空间这是一个初始化操作,尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。

高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核,于是一副二维图像的尺度空间定义为:其中 G(x,y,σ) 是尺度可变高斯函数:(x,y)是空间坐标,也是尺度坐标。

σ大小决定图像的平滑程度,大尺度对应图像的概貌特征,小尺度对应图像的细节特征。

大的σ值对应粗糙尺度(低分辨率),反之,对应精细尺度(高分辨率)。

为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键点,提出了高斯差分尺度空间(DOGscale-space)。

利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。

下图所示不同σ下图像尺度空间:关于尺度空间的理解说明:2kσ中的2是必须的,尺度空间是连续的。

在 ?Lowe的论文中,将第0层的初始尺度定为1.6(最模糊),图片的初始尺度定为0.5(最清晰). 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息,所以 Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍,以保留原始图像信息,增加特征点数量。

尺度越大图像越模糊。

图像金字塔的建立:对于一幅图像I,建立其在不同尺度(scale)的图像,也成为子八度(octave),这是为了scale-invariant,也就是在任何尺度都能够有对应的特征点,第一个子八度的scale为原图大小,后面每个octave为上一个octave降采样的结果,即原图的1-4(长宽分别减半),构成下一个子八度(高一层金字塔)。

机器人tcp自动校准算法__概述说明以及解释

机器人tcp自动校准算法__概述说明以及解释

机器人tcp自动校准算法概述说明以及解释1. 引言1.1 概述机器人是在现代社会中广泛应用的一种自动化设备,它们可以执行复杂的任务和操作。

机器人的TCP(Tool Center Point)是指机器人末端执行器或工具所在的点,它对于机器人的精确控制和准确性至关重要。

然而,在实际应用中,由于多种因素的影响,如装配误差、姿态变化等,导致了机器人TCP位置不够精确和稳定。

因此,为了获得更高的运动精度和重复定位精度,需要进行机器人TCP的自动校准。

本文将介绍一种机器人TCP自动校准算法及其原理与方法,并通过实验设计和结果分析来验证该算法的有效性。

1.2 文章结构本文共包括五个部分。

第一部分为引言,在此部分将对文章进行概述说明以及目录展示;第二部分将介绍机器人TCP自动校准算法背景知识,包括TCP及其重要性解释、校准需求说明以及相关研究现状介绍;第三部分将详细介绍机器人TCP自动校准算法原理与方法,包括基本原理说明、算法设计思路解析以及校准方法实施步骤详解;第四部分将进行实验设计与结果分析,包括实验环境介绍和参数设置说明、校准算法实验流程描述及数据收集方法分析以及结果数据展示与讨论分析;最后一部分为结论与展望,对研究工作进行总结回顾、创新点与局限性分析反思,并提出后续研究方向建议及未来发展前景展望。

1.3 目的本文的目的是介绍一种机器人TCP自动校准算法。

通过该算法的应用,期望能够提高机器人的运动精度和重复定位精度,从而满足现代工业生产中对于高精度操作的需求。

通过实验验证,进一步探索该算法在不同环境下的适应性和有效性,并为后续相关研究提供参考和指导。

2. 机器人TCP自动校准算法的背景知识:2.1 机器人TCP和其重要性解释机器人的末端执行器被称为工具中心点(Tool Center Point,简称TCP),它位于机器人手臂的末尾,并用于执行各种任务。

TCP的位置和姿态对于机器人执行任务的准确性至关重要。

考研算法设计与分析知识点详解

考研算法设计与分析知识点详解

考研算法设计与分析知识点详解算法设计与分析是考研计算机科学与技术专业中重要的一门课程,掌握好这门课的知识点对于考研的顺利通过非常关键。

本文将详细介绍考研算法设计与分析的知识点,帮助考生全面了解和掌握。

一、算法基础概念在学习算法设计与分析之前,我们首先需要了解一些算法基础概念。

算法是一种用来解决问题或执行任务的精确规程,它包括输入、输出和一系列明确的操作步骤。

算法的设计目标通常是使其具有高效性、正确性和可读性。

1. 时间复杂度时间复杂度是衡量算法执行时间的一种度量方式,表示算法执行所需要的时间与问题规模的关系。

常见的时间复杂度包括常数时间O(1)、对数时间O(logn)、线性时间O(n)、平方时间O(n^2)等。

2. 空间复杂度空间复杂度是衡量算法所需内存空间的一种度量方式,表示算法所需的额外存储空间与问题规模的关系。

常见的空间复杂度包括常数空间O(1)、线性空间O(n)、平方空间O(n^2)等。

二、常见算法设计与分析方法在算法设计与分析中,有一些常见的方法和技巧可以帮助我们解决问题,并提高算法的效率和性能。

1. 分治法分治法是一种将问题分解为若干个子问题,然后组合子问题的解得到原问题解的方法。

典型的分治法问题包括归并排序算法和快速排序算法。

2. 动态规划动态规划是一种将问题分解为若干个子问题,并保存子问题的解以避免重复计算的方法。

典型的动态规划问题包括背包问题和最短路径问题。

3. 贪心算法贪心算法是一种每次都选取当前最优解的策略来解决问题的方法。

贪心算法通常用于求解最优化问题,如霍夫曼编码和最小生成树问题。

4. 回溯法回溯法是一种通过不断试错来搜索问题解空间的方法。

回溯法通常用于求解组合问题、排列问题和图的遍历问题。

三、算法设计与分析实例分析为了更好地理解算法设计与分析的知识点,我们将以两个实例进行详解分析。

1. 快速排序算法快速排序算法是一种高效的排序算法,基于分治法的思想。

它的基本思想是选取一个枢纽元素,将待排序数组划分为两部分,使得左边部分的元素都小于枢纽元素,右边部分的元素都大于枢纽元素。

DES和AES算法详解

DES和AES算法详解

DES和AES算法详解DESDES简介数据加密标准(DES,Data Encryption Standard)是⼀种使⽤密钥加密的块密码,1976年被美国联邦政府的国家标准局确定为联邦资料处理标准(FIPS),随后在国际上⼴泛流传开来。

它基于使⽤56位密钥的对称算法。

这个算法因为包含⼀些机密设计元素,相对短的密钥长度以及怀疑内含美国国家安全局(NSA)的后门⽽在开始时有争议,因此DES因此受到了强烈的学院派式的审查,并以此推动了现代的块密码及其密码分析的发展。

DES是⼀种分组密码,明⽂、密⽂和密钥的分组长度都是64位,并且都是⾯向⼆进制的密码算法。

DES处理的明⽂分组长度为64位,密⽂分组长度也是64位,使⽤的密钥长度为56位(实现上函数要求⼀个64位的密钥作为输⼊,但其中⽤到的只有56位,另外8位可以⽤作奇偶校验位或者其他⽤途)。

DES的解密过程和加密相似,解密时使⽤与加密同样的算法,不过⼦密钥的使⽤次序要反过来。

DES的整个体制是公开的,系统的安全性完全靠密钥的保密。

DES算法概述DES算法框图:⼦密钥产⽣过程:算法主要包括:初始置换IP、16轮迭代的乘积变换、逆初始置换IP-1以及16个⼦密钥产⽣器。

DES算法详解密钥的产⽣DES的乘积变换部分含有16轮⾮线性变换,每⼀轮变换都⽤⼀个48⽐特的⼦密钥,共需16个不同的48⽐特的⼦密钥。

⼀个64⽐特的外部密钥经过密钥产⽣器产⽣48⽐特的16个⼦密钥。

置换1:置换1的作⽤是将56⽐特密钥K’各位上的数按规定⽅式进⾏换位。

置换后的56⽐特分别存到两个28⽐特的寄存器中。

如图:C0的各位依次为原密钥中的57,49,41,…,36位,D0的各位依次为原密钥中的63,55,…,4位。

循环左移寄存器:每个循环左移寄存器都有28⽐特,加密时,循环寄存器对C(i+1)、D(i+1)的内容是将循环寄存器对C(i)、D(i)的内容分别左移1⾄2位得到的。

各级寄存器移位的⽐特数如表所⽰:压缩置换:是从56位内容中选出48位,产⽣16轮加密的16⼦密钥。

LZ77压缩算法详解

LZ77压缩算法详解

gzip 、zlib以及图形格式png,使用的压缩算法都是deflate算法。

从gzip的源码中,我们了解到了defalte 算法的原理和实现。

我阅读的gzip版本为 gzip-1.2.4。

下面我们将要对deflate算法做一个分析和说明。

首先简单介绍一下基本原理,然后详细的介绍实现。

1 gzip 所使用压缩算法的基本原理gzip 对于要压缩的文件,首先使用LZ77算法的一个变种进行压缩,对得到的结果再使用Huffman编码的方法(实际上gzip根据情况,选择使用静态Huffman编码或者动态Huffman编码,详细内容在实现中说明)进行压缩。

所以明白了LZ77算法和Huffman编码的压缩原理,也就明白了gzip的压缩原理。

我们来对LZ77算法和Huffman编码做一个简单介绍。

1.1 LZ77算法简介这一算法是由Jacob Ziv 和 Abraham Lempel 于 1977 年提出,所以命名为 LZ77。

1.1.1 LZ77算法的压缩原理如果文件中有两块内容相同的话,那么只要知道前一块的位置和大小,我们就可以确定后一块的内容。

所以我们可以用(两者之间的距离,相同内容的长度)这样一对信息,来替换后一块内容。

由于(两者之间的距离,相同内容的长度)这一对信息的大小,小于被替换内容的大小,所以文件得到了压缩。

下面我们来举一个例子。

有一个文件的内容如下 其中有些部分的内容,前面已经出现过了,下面用()括起来的部分就是相同的部分。

(http://jiurl.)nease(.net)我们使用 (两者之间的距离,相同内容的长度) 这样一对信息,来替换后一块内容。

(22,13)nease(23,4)(22,13)中,22为相同内容块与当前位置之间的距离,13为相同内容的长度。

(23,4)中,23为相同内容块与当前位置之间的距离,4为相同内容的长度。

由于(两者之间的距离,相同内容的长度)这一对信息的大小,小于被替换内容的大小,所以文件得到了压缩。

分治算法详解及经典例题

分治算法详解及经典例题

分治算法详解及经典例题⼀、基本概念在计算机科学中,分治法是⼀种很重要的算法。

字⾯上的解释是“分⽽治之”,就是把⼀个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的⼦问题,再把⼦问题分成更⼩的⼦问题……直到最后⼦问题可以简单的直接求解,原问题的解即⼦问题的解的合并。

这个技巧是很多⾼效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅⽴叶变换(快速傅⽴叶变换)……任何⼀个可以⽤计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。

问题的规模越⼩,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。

例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算。

n=2时,只要作⼀次⽐较即可排好序。

n=3时只要作3次⽐较即可,…。

⽽当n较⼤时,问题就不那么容易处理了。

要想直接解决⼀个规模较⼤的问题,有时是相当困难的。

⼆、基本思想及策略分治法的设计思想是:将⼀个难以直接解决的⼤问题,分割成⼀些规模较⼩的相同问题,以便各个击破,分⽽治之。

分治策略是:对于⼀个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(⽐如说规模n较⼩)则直接解决,否则将其分解为k个规模较⼩的⼦问题,这些⼦问题互相独⽴且与原问题形式相同,递归地解这些⼦问题,然后将各⼦问题的解合并得到原问题的解。

这种算法设计策略叫做分治法。

如果原问题可分割成k个⼦问题,1<k≤n,且这些⼦问题都可解并可利⽤这些⼦问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可⾏的。

由分治法产⽣的⼦问题往往是原问题的较⼩模式,这就为使⽤递归技术提供了⽅便。

在这种情况下,反复应⽤分治⼿段,可以使⼦问题与原问题类型⼀致⽽其规模却不断缩⼩,最终使⼦问题缩⼩到很容易直接求出其解。

这⾃然导致递归过程的产⽣。

分治与递归像⼀对孪⽣兄弟,经常同时应⽤在算法设计之中,并由此产⽣许多⾼效算法。

三、分治法适⽤的情况分治法所能解决的问题⼀般具有以下⼏个特征:1) 该问题的规模缩⼩到⼀定的程度就可以容易地解决2) 该问题可以分解为若⼲个规模较⼩的相同问题,即该问题具有最优⼦结构性质。

SVPWM算法详解(已标注重点)

SVPWM算法详解(已标注重点)

3 SVPWM的原理及实现方法随着电压型逆变器在高性能电力电子装置(如交流传动、不间断电源和有源滤波器)中的广泛应用,PWM控制技术作为这些系统的公用技术,引起人们的高度重视,并得到越来越深入的研究。

本章首先推导出SVPWM的理论依据,然后给出5段式和7段式SVPWM的具体实现方法。

3.1 SVPWM的基本原理空间矢量PWM从电机的角度出发,着眼于如何使电机获得幅值恒定的圆形旋转磁场,即磁通正弦。

它以三相对称正弦波电压供电时交流电机的理想磁通圆为基准,用逆变器不同的开关模式所产生的实际磁通去逼近基准圆磁通,并由它们比较的结果决定逆变器的开关状态,形成PWM波形。

由于该控制方法把逆变器和电机看成一个整体来处理,所得的模型简单,便于微处理器实时控制,并具有转矩脉动小、噪声低、电压利用率高的优点,因此目前无论在开环调速系统或闭环调速系统中均得到广泛的应用[2]。

设交流电机由理想三相对称正弦电压供电,有[2][14]cos2cos34cos3ssAsB ssCstuu tutωωπωπ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎛⎫⎢⎥=-⎢⎥⎪⎢⎥⎝⎭⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎛⎫-⎢⎥⎪⎝⎭⎣⎦(3.1)其中,LU为电源线电压的有效值;LUsω电源电压的角频率,2s sfωπ=。

由于三相异步电动机的定子绕组空间上呈互差1200分布,定义电压空间矢量为2433()j jS sA sB sCU k U U e U eππ=++(3.2)其中,SU为电压空间矢量,考虑到不同的变换,k可以取不同的值,如功率不变,电压电流幅值不变等[15~18]。

所采用交流电机的定子坐标系如图3.1所示。

图3.1 交流电动机定子坐标系为了使合成空间矢量在静止三相坐标轴上的投影和分矢量相等,将k 值取为23,(这也是Park 变化所采用的系数)。

所以电压空间矢量可以表示为24332()3j j S sA sB sC U U U e U e ππ=++ (3.3)将(3.1)式中的值代入式(3.3)可得理想供电电压下的电压空间矢量23()32j t j t S m m U U e U e ωω--== (3.4)其中,m U =; 可见理想情况下,电压空间矢量为幅值不变的圆形旋转矢量。

Raft算法详解

Raft算法详解

Raft算法详解⼀致性算法Raft详解背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都知道⼀致性算法的重要性,Paxos⼀致性算法从90年提出到现在已经有⼆⼗⼏年了,⽽Paxos流程太过于繁杂实现起来也⽐较复杂,可能也是以为过于复杂现在我听说过⽐较出名使⽤到Paxos的也就只是Chubby、libpaxos,搜了下发现Keyspace、BerkeleyDB数据库中也使⽤了该算法作为数据的⼀致性同步,虽然现在很⼴泛使⽤的Zookeeper也是基于Paxos算法来实现,但是Zookeeper使⽤的ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)协议对Paxos进⾏了很多的改进与优化,算法复杂我想会是制约他发展的⼀个重要原因;说了这么多只是为了要引出本篇⽂章的主⾓Raft⼀致性算法,没错Raft就是在这个背景下诞⽣的,⽂章开头也说到了Paxos最⼤的问题就是复杂,Raft⼀致性算法就是⽐Paxos简单⼜能实现Paxos所解决的问题的⼀致性算法。

Raft是斯坦福的Diego Ongaro、John Ousterhout两个⼈以易懂(Understandability)为⽬标设计的⼀致性算法,在2013年发布了论⽂:《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》从2013年发布到现在不过只有两年,到现在已经有了⼗多种语⾔的Raft算法实现框架,较为出名的有etcd,Google的Kubernetes也是⽤了etcd作为他的服务发现框架;由此可见易懂性是多么的重要。

Raft概述 与Paxos不同Raft强调的是易懂(Understandability),Raft和Paxos⼀样只要保证n/2+1节点正常就能够提供服务;众所周知但问题较为复杂时可以把问题分解为⼏个⼩问题来处理,Raft也使⽤了分⽽治之的思想把算法流程分为三个⼦问题:选举(Leader election)、⽇志复制(Log replication)、安全性(Safety)三个⼦问题;这⾥先简单介绍下Raft的流程; Raft开始时在集群中选举出Leader负责⽇志复制的管理,Leader接受来⾃客户端的事务请求(⽇志),并将它们复制给集群的其他节点,然后负责通知集群中其他节点提交⽇志,Leader负责保证其他节点与他的⽇志同步,当Leader宕掉后集群其他节点会发起选举选出新的Leader;Raft简介Raft是⼀个⽤于⽇志复制,同步的⼀致性算法。

堆排序算法详解

堆排序算法详解

堆排序算法详解1、堆排序概述堆排序(Heapsort)是指利⽤堆积树(堆)这种数据结构所设计的⼀种排序算法,它是选择排序的⼀种。

可以利⽤数组的特点快速定位指定索引的元素。

堆分为⼤根堆和⼩根堆,是完全⼆叉树。

⼤根堆的要求是每个节点的值都不⼤于其⽗节点的值,即A[PARENT[i]] >= A[i]。

在数组的⾮降序排序中,需要使⽤的就是⼤根堆,因为根据⼤根堆的要求可知,最⼤的值⼀定在堆顶。

2、堆排序思想(⼤根堆)1)先将初始⽂件Array[1...n]建成⼀个⼤根堆,此堆为初始的⽆序区。

2)再将关键字最⼤的记录Array[1](即堆顶)和⽆序区的最后⼀个记录Array[n]交换,由此得到新的⽆序区Array[1..n-1]和有序区Array[n],且满⾜Array[1..n-1].keys≤Array[n].key。

3)由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质,故应将当前⽆序区R[1..n-1]调整为堆。

然后再次将R[1..n-1]中关键字最⼤的记录R[1]和该区间的最后⼀个记录R[n-1]交换,由此得到新的⽆序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n],且仍满⾜关系R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys,同样要将R[1..n-2]调整为堆。

这样直到⽆序区中剩余⼀个元素为⽌。

3、堆排序的基本操作1)建堆,建堆是不断调整堆的过程,从len/2处开始调整,⼀直到第⼀个节点,此处len是堆中元素的个数。

建堆的过程是线性的过程,从len/2到0处⼀直调⽤调整堆的过程,相当于o(h1)+o(h2)…+o(hlen/2) 其中h表⽰节点的深度,len/2表⽰节点的个数,这是⼀个求和的过程,结果是线性的O(n)。

2)调整堆:调整堆在构建堆的过程中会⽤到,⽽且在堆排序过程中也会⽤到。

利⽤的思想是⽐较节点i和它的孩⼦节点left(i),right(i),选出三者最⼤者,如果最⼤值不是节点i⽽是它的⼀个孩⼦节点,那边交互节点i和该节点,然后再调⽤调整堆过程,这是⼀个递归的过程。

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算法从图G的源顶点s和空优先队列开始。结点s被扩展 后,它的儿子结点被依次插入堆中。
此后,算法从堆中取出具有最小当前路长的结点作为当 前扩展结点,并依次检查与当前扩展结点相邻的所有顶点。
如果从当前扩展结点i到顶点j有边可达,且从源出发, 途经顶点i再到顶点j的所相应的路径的长度小于当前最优路 径长度,则将该顶点作为活结点插入到活结点优先队列中。
树中满足约束条件的所有解,而分支限界法的求 解目标则是找出满足约束条件的一个解,或是在 满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。
(2)搜索方式的不同:回溯法以深度优先的方式 搜索解空间树,而分支限界法则以广度优先或以 最小耗费优先的方式搜索解空间树。
3
6.1分支限界法的基本思想
分支限界法的搜索策略
13
30 1
5 6
4 3
20
队列 BCDEFGHIJK,,J,G,KFDEIH,,K,,J,G,HFEI,,K,,JGHI,JK,I,K
59 66 25
3 F 4 L
2 10
4
C 4 G 3 M
6.1分支限界法的基本思想
A
1
B
2
3
D
2
4
H
I
4
2
N
O
4
E
2
3
J
K
3
2
P
Q
14
1
6 3
优先队列 B,0
按照优先队列中规定的优先级选取优先级 最高的节点成为当前扩展节点。
7
6.1分支限界法的基本思想
例:考虑n =3 时0-1背包问题的一个实例如下: w =[16,15,15], p= [45, 25,25],c = 30。其子集树
8
6.1分支限界法的基本思想
用队列式分支限界法解此问题
队列式分支限界法搜索解空间树的方式与 解空间树的广度优先遍历算法极为相似, 唯一的不同之处是队列式分支限界法不搜 索以不可行结点为根的子树。
在扩展结点处,先生成其所有的儿子结点(分支), 然后再从当前的活结点表中选择下一个扩展结点。
为了有效的选择下一扩展结点,以加速搜索的进程, 在每一活结点处,计算一个函数值,并根据这些已 计算出的函数值,从当前活结点表中选择一个最有 利的结点作为扩展结点,使搜索朝着解空间树上有 最优解的分支推进,以便尽快地找出一个最优解 。
这个结点的扩展过程一直继续到活结点优先队列为空时
为止。
16
6.2单源最短路径
剪枝策略
在算法扩展结点的过程中,一旦发现一个结点的下界 不小于当前找到的最短路长,则算法剪去以该结点为 根的子树。
在算法中,利用结点间的控制关系进行剪枝。从源顶 点s出发,2条不同路径到达图G的同一顶点。由于两 条路径的路长不同,因此可以将路长长的路径所对应 的树中的结点为根的子树剪去。
第6章 分支限界法 Branch and Bound
1
主要内容
6.1 分支限界法的基本思想 6.2 单源最短路径问题 6.3 装载问题 6.4 0-1背包问题
2
6.1分支限界法的基本思想
6.1 分支限界法的基本思想
Breadth-first search
分支限界法与回溯法 (1)求解目标:回溯法的求解目标是找出解空间
12
6.1分支限界法的基本思想
当寻求问题的一个最优解时,可以用剪枝函数来 加速搜索,该函数给出每一个可行结点相应的子 树可能获得的最大价值的上界。如果这个上界不 会比当前最优值更大,则说明相应的子树中不含 问题的最优解,因而可以剪去,
另一方面,我们也可以将上界函数确定的每个结 点的上界值作为优先级,以该优先级的非增序抽 取当前扩展结点,这种策略有时可以更迅速地找 到最优解。
17
6.2单源最短路径
18
6.2单源最短路径
template< class Type > class Graph {
friend void main(void); public:
void ShortestPaths( int ); private:
int n, *prev; //前驱顶点数组 Type **c, //图G的邻接矩阵
此后,从活结点表中取下一结点成为当前扩展结 点,并重复上述结点扩展过程。这个过程一直持 续到找到所需的解或活结点表为空时为止。
6
常见的两种分支限界法
6.1分支限界法的基本思想
队列式(FIFO)分支限界法
按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一 个节点为扩展节点。
优先队列式(priority queue)分支限界法
C,30 D,6 E,4 J,14 K,24 H,11 I, 26
30 5 4
20
3 F 4 L
2 10
4
C 4 G 3 M
6.1分支限界法的基本思想
A
1
B
2
3
D
2
4
H
I
4
2
N
O
4
E
2
3
J
K
3
2
P
Q
25
Hale Waihona Puke 156.2 单源最短路径
算法思想
6.2单源最短路径
解单源最短路径问题的优先队列式分支限界法用一 极小堆来存储活结点表。其优先级是结点所对应的当前 路长。
0
45
0
45
25
00
45 5500
2255 25
00
11
6.1分支限界法的基本思想
优先队列中规定的结点优先级常用一个 与该结点相关的数值p来表示,结点优先 级的高低与p值的大小相关,最大优先队 列规定p值较大的结点优先级较高,用大 堆来实现。 小优先队列规定p值较小的结点优先级较 高,用小堆来实现。
9
6.1分支限界法的基本思想
队列式
w =[16,15,15], p= [45, 25,25],c = 30
活结点队列
BCFGE,,,GFEC,G
45 50 25 25 0
0
16 16
0
15
0
16 30
15 15
0
10
6.1分支限界法的基本思想
用优先队列式分支限界法解此问题
也是从根结点A开始搜索解空间树,用一个 极大堆来表示活结点表的优先队列,该优先 队列的优先级定义为活结点所获得的价值。 初始时堆为空。 w =[16,15,15], p= [45, 25,25],c = 30
4
w = [16,15,15], v = [45, 25, 25], c = 30
6.1分支限界法的基本思想
5
分支限界法的基本思想
6.1分支限界法的基本思想
分支限界法常以广度优先或以最小耗费(最大效益) 优先的方式搜索问题的解空间树。
在分支限界法中,每一个活结点只有一次机会成 为扩展结点。活结点一旦成为扩展结点,就一次 性产生其所有儿子结点。在这些儿子结点中,导 致不可行解或导致非最优解的儿子结点被舍弃, 其余儿子结点被加入活结点表中。
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