Mr.Lau的博客

定义：1.Mij =Mi*Mi+1*Mi+2*....Mj  表示从第i个矩阵乘到第j个矩阵；2.C[i,j]表示从第i个矩阵乘到第j个矩阵的最小的耗费相乘方式；   则Mij = Mik *M(k+1)j    3.即使用动态规划来记录每一个C[i,j],寻找C[i,j]与C[1,N]的关系，获得关系式，最终求得C[1,N]。递推关系式：Java代码如下：

最长公共子序列问题大体分为两种方法：1.蛮力搜索：列举A所有的2^n个子序列，对于每一个子序列在θ(m)时间内来确定它是否也是B的子序列，复杂性是θ(m*2^n)，是指数复杂性的。2.动态规划：

使用从一端走的快速排序的寻找第K小元素：（注意）1.在进行一次循环时的两种交换元素顺序①a[j]right时2.何时递归，何时返回数据，左右递归的判断，递归的参数。public class FindKth {public static void main(String[] args) {int A[] = {5,3,-4,-1,2,-2,-3,1};Find

1.局部搜索算法a.定义step1：选定一个初始可行解：x0；记录当前最优解：xbest = x0，T = N( xbest )。step2：当T \ ( xbest ) = 空集时，或者满足其他停止运算准则时，输出计算结果，停止运算；否则，从T中选一集合S，得到S中的最好接xnow；若f ( xnow ) b.方法1--全邻域搜索（以五城市对称

1.NEH的原理（1）将每个工件在所有机器上的加工时间求和；对求和后的值进行从大到小排序；（2）首先选择第一个工件（加工时间最长的），用第二个工件插入到第一个工件的前后两个位置，计算makespan，小的被保存；（3）将上一步保存的序列固定位置，使用下一个工件插入到之前的工件中，并比较得出最小的makespan并保存；（4）重复上一步，得出最终结果。2.源码clc;

启发式算法(Heuristic Algorigthm)是一种基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间、计算空间等)给出待解决优化问题的每一实例的一个可行解，该可行解与与最优解的偏离程度一般不可以事先预计。    启发式算法是一种技术,这种算法可以在可接受的计算费用内找到最好的解,但不一定能保证所得到解的可行性及最优性，甚至大多数情况下无法阐述所得解与最优解之间的近似程度。

%greatest common divisor 最大公约数clc;clear;%1.辗转相除法（欧几里得算法）：两个正整数a和b（a>b），它们的最大公约数等于a除以b的余数c和b之间的最大公约数。a=250;b=100;c=1;while(c~=0) c=mod(a,b); if(c==0) b else a=b; b

紧接着之前的问题，我们的目标函数定义为：我们的目标是最小化cost function：换成线性代数的表述方式：是mxm维的对角矩阵是mxn维的输入矩阵是mx1维的结果是nx1维的参数向量令有既权重定义为：参数τ控