算法实践篇-哈夫曼编码-贪心算法

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发布一个k8s部署视频:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容:各种k8s部署方式。包括minikube部署,kubeadm部署,kubeasz部署,rancher部署,k3s部署。包括开发测试环境部署k8s,和生产环境部署k8s。

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518

第二个视频发布  https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27109

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518

介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap,pod,service,replicaset,namespace,deployment,daemonset,ingress,pv,pvc,sc,role,rolebinding,clusterrole,clusterrolebinding,secret,serviceaccount,statefulset,job,cronjob,podDisruptionbudget,podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota,limitrange,endpoint,event,conponentstatus,node,apiservice,controllerRevision等。

第三个视频发布:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令,学习helm chart语法,编写helm chart。深入分析各项目源码,学习编写helm插件
————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

package com.greedy;



public class HuffmanCode {
	private Entity[] source;
	private Node[] q;
	private Node root;
	private Node[] leafs;
	public HuffmanCode(char[] character,int[] freqs)throws Exception{
		if(character.length!=freqs.length){
			throw new Exception("数据错误");
		}
		source=new Entity[freqs.length];
		q=new Node[freqs.length];
		leafs=new Node[freqs.length];
		for(int i=0;i<freqs.length;i++){
			Entity entity=new Entity();
			entity.setCharacter(character[i]);
			entity.setFreq(freqs[i]);
			source[i]=entity;
			Node node=new Node();
			node.setValue(freqs[i]);
			node.setCharacter(character[i]);
			q[i]=node;
			leafs[i]=node;
		}
		
	}
	
	public void huffman()throws Exception{
		for(int i=0;i<source.length;i++){
			Node node=new Node();
			Node x=extractMin();
			Node y=extractMin();
			if(x!=null){
				node.left=x;
			}
			if(y!=null){
				node.right=y;
			}
			if(x!=null&&y!=null){
				node.setValue(x.value+y.value);
				x.parent=node;
				y.parent=node;
			}else{
				if(x==null){
					throw new Exception("error");
				}
				return;
			}
			
			insertQ(node);
			root=node;
		}
		root.parent=null;
	}
	public void printCode(){
		for(int i=0;i<leafs.length;i++){
			System.out.print(leafs[i].character);
			printCodeInternal(leafs[i]);
			System.out.println();
		}
	}
	private void printCodeInternal(Node node){
		Node parent=node;
		StringBuffer sb=new StringBuffer();
		while(parent.parent!=null){
			if(parent==parent.parent.left){
				sb.append('0');
			}else if(parent==parent.parent.right){
				sb.append('1');
			}
			parent=parent.parent;
		}
		sb.reverse();
		System.out.print(sb.toString());
	}
	public void printTree(){
		System.out.println("      "+root.value);
		innerPreorderWalk(root,1);
		System.out.println();
	}
	
	private void innerPreorderWalk(Node node,int depth){
		if(node!=null){
			if(node.left!=null){
				for(int i=6-depth*2;i>0;i--){
					System.out.print(" ");
				}
				System.out.print(node.left.value+","+node.value);
			}else{
				System.out.print("  ");
			}
			if(node.right!=null){
				System.out.print("  ");
				System.out.print(node.right.value+","+node.value);
			}else{
				System.out.print("  ");
			}
			if(node.left!=null||node.right!=null){
				System.out.println();
			}
			innerPreorderWalk(node.left,depth+1);
			innerPreorderWalk(node.right,depth+1);
			
		}
		
	}
	
	private void insertQ(Node node){;
		for(int i=0;i<q.length-1;i++){
			if(q[i]==null){
				q[i]=node;
				break;
			}
		}
	}
	
	private Node extractMin(){
		int prevIndex=0;
		int nextIndex=1;
		for(int i=0;i<q.length;){
			while(prevIndex<q.length-1&&q[prevIndex]==null){
				prevIndex+=1;
				//index=prevIndex;
			}
			if(q[prevIndex]==null){
				return null;
			}
			int prev=q[prevIndex].value;
			while(nextIndex<q.length-1&&q[nextIndex]==null){
				nextIndex+=1;
			}
			if(q[nextIndex]==null){
				if(q[prevIndex].left!=null||q[prevIndex].right!=null){
					Node node=q[prevIndex];
					q[prevIndex]=null;
					return node;
				};
				Node node=q[prevIndex];
				q[prevIndex]=null;
				return node;
			}
			int next=q[nextIndex].value;
			if(prev>next){
				i=nextIndex;
				prevIndex=nextIndex;
			}else{
				i=nextIndex+1;
				nextIndex+=1;
			}
			
		}
		if(q[prevIndex].left!=null||q[prevIndex].right!=null){
			return q[prevIndex];
		}
		Node node=q[prevIndex];
		q[prevIndex]=null;
		return node;
	}
	
	private static class Entity{
		private int freq;
		private char character;
		public int getFreq() {
			return freq;
		}
		public void setFreq(int freq) {
			this.freq = freq;
		}
		public char getCharacter() {
			return character;
		}
		public void setCharacter(char character) {
			this.character = character;
		}
		
		
	}
	
	private static class Node{
		private Node left;
		private Node right;
		private Node parent;
		private int value;
		private char character;
		public Node getLeft() {
			return left;
		}
		public void setLeft(Node left) {
			this.left = left;
		}
		public Node getRight() {
			return right;
		}
		public void setRight(Node right) {
			this.right = right;
		}
		public Node getParent() {
			return parent;
		}
		public void setParent(Node parent) {
			this.parent = parent;
		}
		public int getValue() {
			return value;
		}
		public void setValue(int value) {
			this.value = value;
		}
		public char getCharacter() {
			return character;
		}
		public void setCharacter(char character) {
			this.character = character;
		}
		
	}

	public static void main(String[] args)throws Exception{
		char[] character=new char[]{'a','b','c','d','e','f'};
		int [] freqs=new int[]{45,13,12,16,9,5};
		HuffmanCode huffman=new HuffmanCode(character,freqs);
		huffman.huffman();
		huffman.printTree();
		huffman.printCode();
	}

}

 

【贪心算法】哈夫曼编码Python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")

贪心算法求哈夫曼编码

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【贪心算法经典应用】哈夫曼编码原理与算法详解 python

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贪心算法

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贪心算法(greedy algorithm,又称贪婪算法)详解(附例题)

哈夫曼编码的解决方案是这样的:不断找到当前出现频率最小的两个结点(字符或频率),将它们结合,作为一个新生成的结点的左右子结点,并将新生成的结点继续放入比较,直到没有落单的字符。②每次都从还未访问的顶点中选择与当前巨型防护罩最近的顶点(记为Vk(0≤k≤5)),使用“爆裂模式”的能力恢复这条最近的边(并成为最小生成树中的一条边),前往访问。如果我们已知各字符在文本中的出现频率,考虑到为了让压缩后的数据更小,我们直觉是让出现频率高的字符用尽可能短的编码,而出现频率高的则可以用更长的编码。

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hxpjava1
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