枚举系列 枚举法

本文介绍了枚举法的基本概念,探讨了其在计算机科学中的应用,并提供了优化枚举算法的方法。

今天总结了一些关于枚举法的基础概念

在生活中,如果我们使用枚举法去解决生活问题,或许太过于笨拙
但是在计算机/程序界,我们可以使用计算机高速运算的特点,使用枚举法解决问题。

那么枚举法到底是个啥???

枚举法
也可以理解为穷举法,就是依据题目所给出的条件确定了大体的范围,然后对此范围内所有可能的情况逐一的验证,直到验证完毕得出答案。


枚举法在我看来就四个字:简单粗暴!!!

为什么说他简单:循环使用for和if,直到得到自己的答案。
为什么说他粗暴:对范围内的所有情况逐一的验证,必然会想到运算量大,即使计算机的运行速度再快也扛不住枚举的运算量,一个for不行,就再嵌套一个for,一个不行就两个。。。。太残暴了!!不学了。。。。


打住!!!打住!!!
到这里或许你对于枚举有了一丁点的了解。
或许,你还可能认为枚举好糟糕。。。
可是这么简单的算法弃之可惜。。。。唉!
于是,,,,我们便会考虑到:如何优化枚举算法呢?


枚举法时间复杂度的公式为:枚举算法的时间复杂度 = 状态总数*考察单个状态的耗时
看不懂?举个例子:吃一个冰棒需要3分钟吃10根呢?

明显,通过这个公式,我们可以分三种方法:
1.排除明显不属于可能答案范围的元素
2.减少状态总数(即减少枚举变量和枚举变量的值域)
3.降低单个状态的考察代价


使用枚举法时,要恰当的选定所得答案的范围,最好知道哪些变量可以作为主线,对可能的情况不能遗漏,也不能重复。对于循环和判断方法要用的恰如其分,便可达到最优
(可以看看我的百钱买鸡https://blog.youkuaiyun.com/qq_38973721/article/details/79712504)。


有的时候效率很重要,但是过于追求效率,会产生读不懂代码的尴尬局面,尤其是搞开发,读不懂代码多尴尬。。。所以枚举有事很重要的。。。嘻嘻。。

### MATLAB 中使用枚举法进行自动参数调节 在 MATLAB 中,可以利用枚举法实现自动参数调节的功能。这种方法通过遍历可能的参数组合来寻找最优解。以下是关于如何在 MATLAB 中使用枚举法进行自动调参的具体说明。 #### 枚举法简介 枚举法是一种穷尽所有可能性的方法,在给定范围内逐一尝试每种情况并评估其性能。对于参数优化问题,可以通过定义一组候选参数值,并依次计算目标函数的结果,从而找到最佳配置[^1]。 #### 参数范围设定 为了实现自动调参功能,首先需要明确待调整参数及其取值范围。例如,假设有一个模型依赖于两个参数 `p1` 和 `p2`,它们分别可以在 `[min_p1, max_p1]` 和 `[min_p2, max_p2]` 范围内变化,则可将其离散化为一系列具体数值: ```matlab % 定义参数范围 param_range.p1 = linspace(min_p1, max_p1, num_points); param_range.p2 = linspace(min_p2, max_p2, num_points); ``` 这里使用了 `linspace` 函数生成均匀分布的点列作为候选值[^2]。 #### 遍历参数空间 接下来构建嵌套循环结构用于迭代整个参数空间内的每一个组合点,并记录对应的目标函数输出值以便后续分析比较。 ```matlab best_value = Inf; % 初始化最优值为目标无穷大 for i = 1:length(param_range.p1) for j = 1:length(param_range.p2) current_params = struct('p1', param_range.p1(i), 'p2', param_range.p2(j)); % 计算当前参数下的目标函数值 result = objective_function(current_params); % 更新全局最优解条件判断 if (result < best_value) best_value = result; optimal_params = current_params; end end end disp(['Optimal parameters found: ', mat2str(optimal_params)]); ``` 上述代码片段展示了基本框架逻辑,其中 `objective_function()` 是用户自定义用来衡量不同设置下系统表现好坏程度的标准度量工具[^3]。 #### 结果展示与验证 完成搜索过程之后,应当返回发现的最佳参数组合作为其最终结论。同时还可以进一步绘制图表辅助理解各维度间相互作用规律以及收敛趋势等特性。 --- ### 示例:基于枚举法的简单线性回归系数估计 考虑这样一个场景——我们希望通过最小二乘误差准则确定一条直线方程 y=ax+b 的斜率 a 及截距 b 。已知若干观测样本数据对(x_i,y_i),则可通过如下方式执行自动化寻优操作: ```matlab function [a_opt,b_opt,err_min]=linearRegEnum(x_data,y_data,a_bounds,b_bounds,resolution) err_min=inf; a_candidates=linspace(a_bounds(1),a_bounds(2),resolution); b_candidates=linspace(b_bounds(1),b_bounds(2),resolution); n=length(x_data); for idx_a=1:numel(a_candidates) a=a_candidates(idx_a); for idx_b=1:numel(b_candidates) b=b_candidates(idx_b); residuals=sum((y_data-(a*x_data+b)).^2)/n;%均方误差 if(residuals<err_min) err_min=residuals; a_opt=a; b_opt=b; end end end end ``` 此函数接受输入变量包括独立变量向量 x_data ,因变量向量 y_data 还有针对未知数 a 和 b 设置的不同边界限制以及分辨率等级 resolution 来控制精度水平。最后输出三个结果分别是经过枚举筛选出来的最理想状态下的斜率值 a_opt 截距项 b_opt 加上相应的平均平方残差 err_min 表明拟合质量高低状况。 ---
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