组合数学和算法的关系

那么在写这篇随笔的时候,我在想我是不是要到数学系深造几年再回来,后来想了想,算了自己搞搞吧,去数学系没那个精力和时间,倒不如自己结交几个数学系的朋友,自己平时研究研究.ok,言归正传,下面是我的一些思考,关于数学解题和算法的关系(呐,我才大一,可能对这方面理解不是很深刻,只是自己的一些思考)我在想数学解题和算法是如此的相似,我们在高中时,老师会和我们说想不到简便办法,就用通法,确实如此,算法也是为了解决问题,方便解决问题,但如果一直追求简便,可能花费太多时间,反而不划算,倒不如先放一放,过段时间

离开算法谈数据结构是无法完全理解数据结构的. 算法定义 算法是解决特定问题求解步骤的描述,在计算机中表现为指令的有限序列,并且每条指令表示一个或多个操作. 算法定义中,提到了指令,指令能被人或机器等计算装置执行.它可以是计算机指令,也可以是我们平时的语言文字.为了解决某个或某类问题,需要把指令表示成一定的操作序列,操作序列包括一组操作,每一个操作都完成特定的功能,这就是算法. 算法的特定 算法具有五个基本特性:输入,输出,有穷性,确定性和可行性. 输入输出:算法具有零个或多个输入,至少有一个或多

目录 声明 dfs与dp的关系 经典例题-数字三角形 - POJ 1163 题目 dfs思路 解题思路 具体代码 dp思路 解题思路 具体代码 声明 本文不介绍dfs.dp算法的基础思路,有想了解的可以自己找资源学习. 本文适合于刚刚接触dfs和dp算法的人,发现两种算法间的内在联系. 本人算法之路走之甚短,如果理解出现问题欢迎大家的指正,我会分享基于我目前理解到的算法思想. dfs与dp的关系 很多情况下,dfs和dp两种解题方法的思路都是很相似的,这两种算法在一定程度上是可以互相转化的. 想

#include<stdio.h> main() { int i,n,j,k,a,b,x[100][100]; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) scanf("%d",&x[i][j]); for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) for(k=1;k<=n;k++) { if(x[j]

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中

http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/21605008320146451352506/ 传统神经网络ANN训练算法总结 2014-07-04 17:13:52|  分类: deeplearning |  标签:ann  |举报|字号 订阅 下载LOFTER我的照片书  | 原文来自:http://blog.csdn.net/bluebelfast/article/details/17139095 ——————————以下为原文——————————

转自:算法的最坏情况与平均情况 如果一个程序运行多次,则有时候它会快点儿,有时候它会慢点儿.算法也一样,在输入1的情况下和输入2的情况下,其执行效率不一定一样.即算法会随着输入数据的不同而有秩序效率的不同,有时候会快点儿,有时候会慢点儿.例如,对一个已经排好序的序列进行排序就要相对容易一些.另外,输入规模的大小也影响算法的运行时间.例如,一个短的序列就比一个很长的序列容易排序. 一般来说,我们希望获得一个算法的时间效率下限,因为所有人都喜欢某种保证:即算法无论如何不会低于我们保证的效率.这种分析

转自:算法的空间复杂度 类似于时间复杂度的讨论,一个算法的空间复杂度(Space Complexity)S(n)定义为该算法所耗费的存储空间,它也是问题规模n的函数.渐近空间复杂度也常常简称为空间复杂度. 空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度.一个算法在计算机存储器上所占用的存储空间,包括存储算法本身所占用的存储空间,算法的输入输出数据所占用的存储空间和算法在运行过程中临时占用的存储空间这三个方面. 我们在写代码时,完全可以用空间来换取

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