秋招算法题——怪盗基德的滑翔翼
文章目录 题目描述思路分析思维误区 实现代码思路总结 题目描述 思路分析 注意点 只能从高到低方向一旦选择了，就确定了 问题转换 一旦确定了方向和起点后，就变为求以出发点为结尾的最长上升子序列是多少相当于同时确定两遍最长上升子序列，分别是不同节点作为结尾。 思维误区 这里并不是只能跳相邻的，可以跳跃着来，原来的思路有问题，原来的思路仅仅只能相邻的跳跃 实现代码 #include <iostream>...
单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 单目标问题的FW烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA。最后将FW，GA，PSO三种优化算法的优化收敛曲线进行对比。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 .................................
离散化（算法竞赛）
Ⅰ 离散化简介 适用范围：数组中元素值域很大，但个数不是很多。 比如将a[]=[1,3,100,2000,500000]映射到[0,1,2,3,4]这个过程就叫离散化。 Ⅱ 离散化的两种实现方式 1.离散化手工编码 #include<bits/stdc++.h>const int N = 500010; //自己定义一个范围struct data{ int val; //元素的值 in...
自动驾驶领域涉及的五种算法
在自动驾驶领域，涉及到以下五种算法： 感知算法：感知算法用于从传感器数据中提取环境信息，包括物体检测、目标跟踪、道路识别等。这些算法可以通过视觉传感器（如摄像头）、激光雷达、雷达等来获取环境信息。 定位与地图算法：这些算法用于确定车辆在地图中的位置。在自动驾驶中，准确的定位信息对于决策和控制至关重要。常用的定位算法包括全球定位系统（GPS）和激光雷达地图匹配等。 决策与规划算法：决策与规划算法用于根...
数据结构与算法学习笔记三---循环队列的表示和实现(C语言)
目录 前言 1.为啥要使用循环队列 2.队列的顺序表示和实现 1.定义 2.初始化 3.销毁 4.清空 5.空队列 6.队列长度 7.获取队头 8.入队 9.出队 10.遍历队列 11.完整代码 前言 本篇博客介绍栈和队列的表示和实现。 1.为啥要使用循环队列 上篇文章中我们知道了顺序队列的用法，但是顺序队列有个缺点就是会“假溢出”，浪费大量的存储空间，关于假溢出的问题，个人感觉数...
代码随想录算法训练营第二十九天 | 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串
39. 组合总和 解题思路 这里和组合不同的是元素可以重复选取，其实也就是注意startindex的位置就可以，深度控制是由k的值来进行的 剪枝操作 剪枝一般都是在for循环上做操作，因为多了一些分支 而这题，我们只需要将数组排序后，例如235，和为4，当2+3已经大于4了，就没必要去遍历5了，因此在for循环中多加个判断条件即可 class Solution {private:vector<i...
链表的算法
题目 将一个节点数为 size 链表 m 位置到 n位置之间的区间反转， 要求时间 复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)。 例如: 给出的链表为1→2→3→4→5→NUL,m=2,n=4 返回1→>4→>3→2->5->NULL , 数据范围:链表长度0< size < 1000,0 <m<n< size，链表 中每个节点的值满足 val < 1000 空间复杂度 O(n) 要求:时间复杂度 O(n...
常用的启发式算法：探索问题解决的智慧之道
启发式算法是一种通过启发式信息来引导搜索的算法，常用于解决那些在合理时间内难以找到最优解的问题。本文将介绍几种常用的启发式算法，包括贪心算法、遗传算法和模拟退火算法，并提供Java代码实现及测试，帮助读者深入理解这些算法的原理和应用。 1. 贪心算法（Greedy Algorithm） 贪心算法是一种简单而有效的启发式算法，它通过每一步都选择当前状态下最优的解决方案来达到全局最优解。虽然贪心算法不能保...
【C++刷题】优选算法——递归第一辑
什么是递归？ 函数自己调用自己的情况为什么会用到递归？ 本质：在解决主问题的时候衍生出一个相同处理过程的子问题，子问题再继续衍生子问题…如何理解递归？ 第一层次的理解：递归展开的细节图第二层次的理解：二叉树题目练习第三层次的理解：宏观看待递归过程 a. 不要再在意递归的细节展开图b. 把递归的函数当成一个黑盒c. 相信这个黑盒一定能完成既定任务 如何写好一个递归？ a. 先找到主问题和子问题的相同处...
NLP算法工程师技术栈
NLP算法工程师技术栈全览 随着人工智能和机器学习的迅猛发展，自然语言处理（NLP）成为了当下最为热门的领域之一。作为NLP算法工程师，掌握一套完整的技术栈对于高效、准确地完成NLP任务至关重要。本文将为你详细介绍NLP算法工程师需要用到的技术栈。 1. 编程语言 Python：Python是NLP领域的首选编程语言，其丰富的库和易读性使得NLP任务的开发变得简单高效。例如，NumPy、Pandas...