barnes-hut算法 && Fast Multipole Methods算法

关于算法,面太广.本系列只研究实际应用中遇到的核心算法.了解这些算法和应用,对java码农进阶是很有必要的. 对于Paxos学习论证过程中,证实一句话:有史以来学习paxos最好的地方wiki:Paxos (computer science) 目录 1.背景 2.Paxos算法 3.Muti-Paxos算法 4.Muti-Paxos在google chubby中的应用 ===============正文分割线============================ 一.背景 Paxos 协议是一

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

上两篇博客 8皇后以及N皇后算法探究,回溯算法的JAVA实现,递归方案 8皇后以及N皇后算法探究,回溯算法的JAVA实现,非递归,数据结构“栈”实现 研究了递归方法实现回溯,解决N皇后问题,下面我们来探讨一下非递归方案 实验结果令人还是有些失望,原来非递归方案的性能并不比递归方案性能高 代码如下: package com.newflypig.eightqueen; import java.util.Date; /** * 使用循环控制来实现回溯,解决N皇后 * @author [email pr

实现动态分区的分配算法. (1) 最佳适配算法:选择内存空闲块中最适合进程大小的块分配. (2) 邻近适配算法:从上一次分配的地址开始查找符合要求的块,所查找到的第一个满足要求的空闲块就分配给进程. 模拟添加进程的时候,假定内存是一块完整的空闲区,对于算法(1)来说,分配的时候遍历所有的空闲内存块,找出其中最适合的一块,注意此时内存分区的总块数可能已经发生了变化: 对于算法(2)来说,则需要从上次分配的内存块(使用变量记录即可)接着向下找到第一个满足条件的块即可,内存分区的总块可能也已经发生了变

之前我们介绍了用动态规划的方法来解决一些最优化的问题.但对于有些最优化问题来说,用动态规划就是"高射炮打蚊子",采用一些更加简单有效的方法就可以解决.贪心算法就是其中之一.贪心算法是使所做的选择看起来是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生一个全局最优解. 一. 活动选择问题 [问题]对几个互相竞争的活动进行调度:活动集合S = {a1, a2, ..., an},它们都要求以独占的方式使用某一公共资源(如教室),每个活动ai有一个开始时间si和结束时间fi ,且0 ≤ si &

Breaseman算法绘制圆形|中点算法绘制圆形_程序片段 1. Breaseman算法绘制圆形程序 由于算法的特殊性,限制绘制第一象限部分,其他部分通过旋转绘制. 1 void CCGProjectWorkView::bresenHam_1P4Circle(int radium, const float lineColor[]) 2 { 3 int pointX, pointY, deltD, deltHD, deltDV, direction; 4 pointX = 0; 5 pointY

给定一个加权无向连通图,如何选择一个生成树,使权利的最小总和的边缘所有树,叫最小生成树. 求最小生成树算法 (1) 克鲁斯卡尔算法 图的存贮结构採用边集数组,且权值相等的边在数组中排列次序能够是随意的.该方法对于边相对照较多的不是非常有用,浪费时间. (2) p=1313">普里姆算法 图的存贮结构採用邻接矩阵.此方法是按各个顶点连通的步骤进行,须要用一个顶点集合,開始为空集,以后将以连通的顶点陆续增加到集合中,所有顶点增加集合后就得到所需的最小生成树 . 以下来详细讲下: 克鲁斯卡尔算法

[书本上的算法往往讲得非常复杂,我和我的朋友计划用一些简单通俗的例子来描述算法的流程] 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名.匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法. -------等等,看得头大?那么请看下面的版本: 通过数代人的努力,你终于赶上了剩男剩女的大潮,假设你是一位光荣的新世纪媒人,在你的手上有N个剩男,M个剩女,每个人都可能对多名异性有好感(-_-

       普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场合,普里姆