Kruskal - Kruskal算法 问题 解法 源码 测试 Kruskal - Kruskal算法 问题 用Kruskal算法求无向图 G 的最小生成树。 解法 Kruskal算法是一种贪心算法。初始时将图 G 的边集 E 按照权值，从小到大进行排序，并且生成树。从最小权值的边开始，依次考虑每一条边，对于边 e_i 来...

Hungarian 匈牙利算法 Hungarian 匈牙利算法

算法的更改 算法的更改 如果你不更改数据，另一个主要选项是更改代码。 最大的改进很可能来自算法变化。这与使用快速排序将气泡排序替换为从O(n ^ 2)排序到O(n log n)或使用映射查找替换通过过去是小O(n)的数组的线性扫描等效(O (1))。 最大的改进可能来自算法变化。这相当于用quicksort（O(nlogn)）替换O(n^2)的冒...

10.5.2 算法分析实例 10.5.2 算法分析实例 本节以本章介绍的若干算法为例来讨论对算法复杂性的分析。 搜索问题的两个算法 对于搜索问题，本章介绍了线性搜索和二分搜索两个算法。 线性搜索算法的思想是逐个检查列表成员，编码时可以用一个循环语句来实现。循环体 的执行次数取决于列表长度：如果列表长度为 n，则循环体最多执行 n 次。因此，如果列...

3DES算法 3DES算法 3DES算法是DES的扩展，执行了三次DES。 有两种实现方式： 1，第一，三次使用相同的密钥，密钥长度为128（112位有效） 2，三次使用不同的密钥，密钥长度192位（168位有效） 中国人民银行智能卡技术规范支持3DES 前路实在漫长，也不知道出口是否明亮，只能就这样坚持着，不断的遇到问题，解决问题，还好没有解决...

四、基本优化算法 4.1 随机梯度下降 SGD 4.1.1 算法 4.1.2 学习率 4.1.3 性质 4.2 动量方法 4.2.1 算法 4.2.2 衰减因子 4.2.3 Nesterov 动量 四、基本优化算法 4.1 随机梯度下降 SGD 4.1.1 算法 随机梯度下降沿着随机挑选的mini-batch 数据的梯度下降...

二、EM算法原理 2.1 观测变量和隐变量 2.2 EM算法 2.2.1 原理 2.2.2 算法 2.2.3 收敛性定理 二、EM算法原理 2.1 观测变量和隐变量 令 表示观测随机变量， 表示对应的数据序列；令 表示隐随机变量， 表示对应的数据序列。 和 连在一起称作完全数据，观测数据 又称作不完全数据。 假设给定...

7.1 优化与深度学习 7.2 梯度下降和随机梯度下降 7.3 小批量随机梯度下降 7.4 动量法 7.5 AdaGrad算法 7.6 RMSProp算法 7.7 AdaDelta算法 7.8 Adam算法

7.2 基本排序算法 一 选择排序 二 插入排序 三 希尔排序(Shell Sort) 四 总结 7.2 基本排序算法 本篇开始学习排序算法。排序与我们日常生活中息息相关，比如，我们要从电话簿中找到某个联系人首先会按照姓氏排序、买火车票会按照出发时间或者时长排序、买东西会按照销量或者好评度排序、查找文件会按照修改时间排序等等。在计算机程序设计...