构建序, 利用序
序有, 元素间的序, 精确度的序.
构建序时, 要注意规避元素变化对序的破坏.
o代表着"时间与命中"
http://dev.firnow.com/course/3_program/java/javaxl/200847/108456.html
二分: 基于有序队例的折半
B: 有序链表, 在修改层面引入平衡算法后, 可在查询层面等同二分
B-: 关键字全集内的有序且ROOT动态的链表,非根非叶子的结点数为[M/2,M],达最大结点数时,做1/2分分裂,父子
B+:带Mapping的关键字全集内的有序且ROOT动态的链表
B*:同B+, 非根非叶子的结点数为[2M/3,M],达最大结点数时,为1/3分裂, 父子兄
http://baike.baidu.com/view/45853.htm
遗传算法
特点:
1. 决策变量的编码作为运算对象
2. 适应度作为搜索信息
3. 使用多个点的搜索信息,具有隐含并行性
4. 使用概率搜索技术,而非确定性规则
算法:
创建一个随机的初始状态 --> 评估适应度 --> 繁殖(交配和变异)带有较高适应度值的染色体 --> 检查下一代
while (condition) {
evaluate(); // 评估函数
select(); // 选择较高适应度
cross(); // 交配 (疑问, 这里如何使基因不丢失)
mutation(); // 变异, 不要太猛
}
一些术语:
染色体(Chronmosome),如串S=1011
基因(Gene),如串中的1和0
基因地点(Locus),如第一个1在串中的位置是1
基因特征值(Gene Feature),如第一个1的特征值用十进制可表示为8
适应度(Fitness),指染色体的适应度
http://www.chinaai.org/ai/neural-network/draft.html
神经网络
阀值加权(M-P),联系可变(Hebb)
学习阶段由识别算法给定权值, 判别阶段算出靠近的权值
http://www.blogjava.net/phyeas/archive/2009/01/10/250807.html
文本比较
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本文探讨了数据结构中的关键概念,包括二分查找、B树及其变种,并介绍了遗传算法的基本原理与实现流程。同时,文章还提及了神经网络的基础概念。
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