分治法及经典例题

基于python的分治法和例题 分治法 分治法的核心 分:将一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题 治:最后的子问题,可以很容易的直接求解 合:所有子问题的解合并起来就是原问题的解 分治法的特征 问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 该问题所... 阅读详情

分治法的基本思想

将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。

分治法的求解过程:

①划分:将整个问题划分为多个子问题,子问题与原问题有相同的类型。
②求解:求解各个子问题(可以使用递归反复调用)
③合并:合并所有子问题的解,形成原问题的解。
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分治算法经典例题1:二分查找

给定一个有序数组,查找某数是否在这个有序数组中。

#include<iostream>
using namespace std;
void search(int a[],int L,int R,int m)
{
	if(L>R)
	{
		cout<<"can not find this number"<<endl;
		return ;
	}
	int mid=(L+R)/2;
	if(a[mid]==m)
	{
		cout<<"find this number:"<<m<<endl;
		return ;
	}
	else if(a[mid]>m)
	{
		search(a,L,mid,m);
	}
	else
	{
		search(a,mid+1,R,m);
	}	
}
int main()
{
	int i,n,m;
	cin>>n;
	int a[n];
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>a[i];
	}
	cin>>m;
	search(a,0,n-1,m);
	return 0;
 } 

结果展示:

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分治算法经典例题2:求数组中的最大最小值

#include<iostream>
using namespace std;
void fx(int *a,int L,int R,int &max,int &min)
{
	if(R-L==0||R-L==1)//递归出口 
	{
		min=a[L]<a[R]?a[L]:a[R];
		max=a[L]>a[R]?a[L]:a[R];
		return ;
	}
	int temp=(R+L)/2;
	int max1,max2,min1,min2;
	fx(a,L,temp,max1,min1);//分 
	fx(a,temp+1,R,max2,min2);
	max=max1>max2?max1:max2;//治 
	min=min1<min2?min1:min2;
	return ;
}
int main()
{
	int n,i;
	cin>>n;
	int *a=new int[n];	
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>a[i];
	}
	int max,min;
	fx(a,0,n-1,max,min);
	cout<<"max="<<max<<"\tmin="<<min<<endl;
	return 0;
}

结果展示:

在这里插入图片描述

分治算法经典例题3:快速排序

#include<iostream>
using namespace std;
int partition(int a[],int m,int n)
{
	int L=m;
	int R=n;
	int k=a[L];
	int temp;
	while(L<R)
	{
		L++;
		while(a[L]<=k)
		{
			L++;
		}
	//	R--;
		while(a[R]>k)
		{
			R--;
		}
		if(L<R)
		{
			temp=a[L];
			a[L]=a[R];
			a[R]=temp;
		}
	}
	a[m]=a[R];
	a[R]=k;
	return R;
 } 
 int* Q_sort(int a[],int m,int n)//快速排序 
 {
 	if(m<n)
 	{
 		int j=partition(a,m,n);
 		Q_sort(a,m,j-1);
 		Q_sort(a,j+1,n);
	 }
	 return a;
 }
 int main()
 {
 	
 	int n,i;
 	cin>>n;
	int a[n];
 	for(i=0;i<n;i++)
 	{
 		cin>>a[i];
	 }
	 Q_sort(a,0,n-1);
	 for(i=0;i<n;i++)
	 {
	 	cout<<a[i]<<"\t";
	 }
	 cout<<"\n";
	 return 0;
 }

结果展示:

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分治算法以及典型例题 (未经允许,严禁转载,如有错误,还望指出) 解决的问题 (1) 可以将大问题分解,分解后的问题容易解决 (2) 分解后的子问题是同一种类,并且具有最优子结构性质(下面会解释) (3)分解后的子问题解决后可以合并 (4)分解后的子问题没有公共问题(dp可以解决) ps:最优子结构:局部最优解是全局最优解的一部分,即当前的状态是最优的,与后面的决策没关系(同动态规划与贪心) 以上条件都满足,就可以用分... 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. 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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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黄剑雄的专栏 1万+

手撸代码系列(十)之分治法经典练习案例

第八期:实现大数乘法(Java) 题目分析:以123456789*987654321为例 第一步: 当两个数都小于等于4位的时候,我们可以直接利用整数乘法进行相乘。(9999*9999=9998,0001,在int类型数据范围之中,而且很保守) 第二步:如果数 a 大于4位,我们对 a 进行平均切分成两段。a1=1234{a_1} = 1234a1​=1234(高位)和 a2=56789{a_2}...

诗酒趁年华 1827

分治法学习笔记

相传在一个古老的阿拉伯国家里,有一座宫殿,宫殿里有个四四方方的格子迷宫,国王 选择驸马的方法非常特殊,也非常简单:公主就站在其中一个方格子上,只要谁能用地毯将 除公主站立的地方外的所有地方盖上,美丽聪慧的公主就是他的人了。公主这一个方格不能 用地毯盖住,毯子的形状有所规定,只能有四种选择(如下图所示): 并且,每一方格只能用一层地毯,迷宫的大小为(2k)2 的方形。当然,也不能让公主无 限制地在那儿等,对吧?由于你使用的是计算机,所以实现时间的限制为 1s。

weixin_50346145的博客 477

分治算法的应用:结合力扣几道经典例题

一、什么是分治算法 分治算法的主要思想是将原问题递归地分成若干个子问题,直到子问题满足边界条件,停止递归。将子问题逐个击破(一般是同种方法),将已经解决的子问题合并,最后,算法会层层合并得到原问题的答案 分治算法的主要步骤 分:递归地将问题分解为各个的子问题(性质相同的、相互独立的子问题); 治:将这些规模更小的子问题逐个击破; 合:将已解决的子问题逐层合并,最终得出原问题的解; 分治法适用的情况 原问题的计算复杂度随着问题的规模的增加而增加。 原问题能够被分解成更小的子问题。 子问题的结构和性质与

weixin_40380201的博客 1860

c语言分治算法例题,数据结构与算法C语言——分治法.doc

学号: 1501010024 姓名:高梁上机XX 实验名称:分治法一、逆序对数问题算法思想可以使用分治法-归并排序解决上述问题。具体如下:将n个元素分成个数大致相同的两半,且左边的各个元素和右边的各个元素各自有序:(1)如果左边的元素a[0]>右边的元素a[n/2],则逆序对数加1,接着a[0]继续与a[n/2+1]比较,直到...

weixin_42098251的博客 342
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追梦少年ML
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