EasyLearn--JAVA实现32个经典算法设计(三):二分查找算法

EasyLearn--JAVA实现32个经典算法设计(一):A*算法 A*算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,其中经典的图形有网格图像如下: 根据这个图像来对算法进行说明主要思想:该算法又称为启发式算法,启发之处在于公式F=G+H,F为最终结果值,G为所行走的步数,H就是预估值,其中H可根据不同的策略采用不同的规则定义,此处使用无视障碍物的最短距离最为预估剩余步数,依次算出起始格周围的最终结果F值,然后取最小值最为下一步要前进的网格,最终找到... 阅读详情

二分查找算法又称折半查找,其核心思想是在已知有序的一维数组中查找某一个值在该数组的位置。
存在两种实现方式:第一是使用函数递归的形式,第二种是使用循环体结构求解

/**
 * 二分查找算法又称折半查找,其核心思想是在已知有序的一维数组中查找某一个值在该数组的位置
 * 有两种实现方式:第一是使用函数递归的形式,第二种是使用循环体结构求解
 */
public class BinarySearch {

    public static void main(String[] args) {
        int[] binArray = {3,6,8,14,18,28,37,45,49,57,62,69,71,75,79,82,85,87,91,98};
        int result = BinarySearch.binSearchIte(binArray, 0 , binArray.length - 1, 85);
        System.out.println("result1:" + result);
        result = binSearchForeach(binArray, 85);
        System.out.println("result2:" + result);
    }

    /**
     * 二分查找算法 递归方式查找元素
     * @param binArray 有序数组
     * @param startIndex 开始位置
     * @param endIndex 结束位置
     * @param key 查找元素
     * @return
     */
    public static int binSearchIte(int[] binArray, int startIndex, int endIndex, int key){
        int mid = (endIndex - startIndex)/2 + startIndex;
        if (key == binArray[mid]){
            return mid;
        }
        if (startIndex >= endIndex){
            return -1;
        }
        if (key > binArray[mid]){
            return binSearchIte(binArray, mid + 1, endIndex, key);
        } else if (key < binArray[mid]){
            return binSearchIte(binArray, startIndex, mid - 1, key);
        }
        return -1;
    }

    public static int binSearchForeach(int[] binArray, int key){
        int mid = binArray.length / 2;
        if (key == binArray[mid]){
            return mid;
        }
        int startIndex = 0;
        int endIndex = binArray.length;
        while (endIndex >= startIndex){
            mid = (endIndex - startIndex)/2 + startIndex;
            if (key > binArray[mid]){
                startIndex = mid + 1;
            } else if (key < binArray[mid]){
                endIndex = mid - 1;
            } else {
                return mid;
            }
        }
        return -1;
    }
}

上述就是实现了二分查找算法的代码啦,其实上述代码还是蛮简单的,但是算法本身的含义和应用还是很有思考空间的。

还是那种句算法就是一个思想的结晶,当你去思考后你才能发现它的美,以及美中不足的地方。小伙伴们还是自己去编写一遍吧,还是很有意思的。

EasyLearn--JAVA实现32个经典算法设计(二):集束算法 集束算法的理解上相对来说还是比较简单的,该算法不是求解最优解而是尽可能的靠近最优解的算法。当集束层级达到12层以上每个子节点不超过5个时,节点数最高可达到了30W个节点左右,而需要从此得出最优解可能用穷尽法来算尽节点数也未尝是“最优”了。 这边推荐比较好去理解此算法的两篇博客。 集束搜索1    集束搜索2 下面具体用代码来说明吧!看集束算法上有分别使用图和树的模型来演示算法规则,此处只实现... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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