文章目录递归解题三部曲例1：求二叉树的最大深度例2：两两交换链表中的节点例3：平衡二叉树一些可以用这个套路解决的题lt.104. 二叉树的最大深度lt.111.二叉树的最小深度递归解题三部曲何为递归？程序反复调用自身即是递归。我自己在刚开始解决递归问题的时候，总是会去纠结这一层函数做了什么，它调用自身后的下一层函数又做了什么…然后就会觉得实现一个递归解法十分复杂，根本就无从下手。相信很多初学者和我
实验目的：了解和掌握深度优先和宽度优先算法的原理以及应用并实现两种算法。实验内容：1. 算法原理首先，我们给定一个二叉树图如下： 1). 宽度优先搜索：宽度优先搜索算法(Breadth First Search，BSF)，思想是：· 1.从图中某顶点v出发，首先访问定点v· 2.在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点；· 3.
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2024-01-21 06:00:11
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文章目录 目录目录文章目录GlobalSearchDescription 描述CreationSyntaxDescription 语法描述: Properties属性(详情见matlab help：Global Search）Object Function GS流程流程如下：Examples (MATLAB help的4个例子代码）  
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2023-12-21 22:48:31
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局部最优的问题(The problem of local optima) 初学深度学习，总是担心优化算法会困在极差的局部最优。本文介绍如何正确看待局部最优以及深度学习中的优化问题。如上图，平面的高度就是损失函数。在图中似乎各处都分布着局部最优。梯度下降法或者某个算法可能困在一个局部最优中，而不会抵达全局最优。但是，问题的关键在于，低维特征（图示两维）让我们对局部最优产生误解。事实上，如果
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2024-01-30 11:04:56
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启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的
最优解
。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个
可行解
，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。
计算机科学的两大
深度优先搜索(DFS)基本概念 深度优先搜索算法（Depth First Search，简称DFS）：一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过或者在搜寻时结点不满足条件(不满足条件也被称为剪枝)，搜索将回溯到发现节点v的那
在学习最优控制过程中，我们经常会遇到局部最优解和全局最优解这两个概念。理解这两个概念对我们学习最优控制的基础：复杂的最优控制问题一般存在许多局部最优解，从这些局部最优解中求解全局最优解往往是费时且意义不大的；因此我们经常使用局部最有解来代替全局最优，进行控制量的设定。 &nbs
深度优先搜索算法是一种用于遍历(或搜索)树(或图)的算法。基本思路：从图中某顶点v出发：（1）访问顶点v；（2）依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；（3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。 当然，当人们刚刚掌握深度优先搜索的时候常常用它来走迷宫。 &nbs
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2024-09-05 09:53:22
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一种全局寻优方法——随机游走算法
1. 关于全局最优化求解 全局最优化是一个非常复杂的问题，目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值。上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。但是当要求精确求解全局最小值时，梯度下降法就不适用了，需要采用其他的办
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2023-08-21 23:04:34
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局部最优解（Local Optima）和全局最优解（Global Optima）是在优化问题中经常讨论的两个概念，用于描述目标函数的最佳取值。局部最优解：局部最优解是指在某个特定区域内目标函数取得的最优值，该值在该区域内可能是最小值或最大值。局部最优解是相对于特定的起始点或局部搜索过程而言的，这意味着在局部搜索的范围内找到了最优解，但不一定是全局最优解。全局最优解：全局最优解是指目标函数在整个定义
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2023-12-13 06:31:13
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目录：1、数学定义2、过程描述3、算法简介4、总结1、数学定义 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的最优化问题，比如各种NP完全问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，是一种近似算法（Approximate algorithms），以时间换精度的思想。局部搜索就是其中的一种方法。 对于组合问题，给出如下定
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2023-12-05 21:59:33
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解空间树搜索算法总结 一、解空间树 15谜问题解空间树 装载问题解空间树 二、深度优先搜索与广度优先搜索算法有何区别 深度优先搜索法不全部保留结点，扩展完的结点从数据存储结构栈中弹出删去，在栈中存储的结点数就是解空间树的深度，因此它占用空间较少。所以，当搜索树的结点较多，用其它方法易产...
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2013-05-18 20:48:00
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# 深度学习与最优化问题的关系
## 引言
深度学习作为一种重要的机器学习技术，已经在图像识别、自然语言处理等多个领域取得了显著的成果。但其本质上是一个最优化问题，即在高维空间中寻找最优解。本文将探讨深度学习如何应用于最优化问题，并结合具体代码示例，帮助理解这一主题。
## 最优化问题概述
最优化问题通常涉及在给定约束条件下，找到某个目标函数的最小值或最大值。它可以分为线性和非线性两大类，
原创
2024-10-30 04:02:34
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/**
* 局部最小问题
* 已知一个数组arr，该数组无序，且相邻两个数不相等。
* 求：得出一个局部最小的值的索引。(返回一个即可)
* <p>
* 现约定：
* 如果第一个数比第二个数小，则第一个数称为局部最小。
* 如果最后一个数比倒数第二个数小，则最后一个数称为局部最小。
* 对于数组中间的数，如果它小于左边相邻的数，且小于右边相邻的数，则称这个数为局部最小。
对于存在约束条件的函数进行最优化的方法主要有:拉格朗日乘子法，和kkt法。拉格朗日乘子法针对约束条件为等式，其中kkt法是拉格朗日乘子法的泛化，可以针对不等式，对于k为什么是有效的没有完全理解。通常我们需要求解的最优化问题有如下几类：(i) 无约束优化问题，可以写为: &nb
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2024-01-04 11:56:23
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最近在学习机器学习中的K近邻算法, KNeighborsClassifier 看似简单实则里面有很多的参数配置, 这些参数直接影响到预测的准确率. 很自然的问题就是如何找到最优参数配置? 这就需要用到GridSearchCV 网格搜索模型. 在没有学习到GridSearchCV 网格搜索模型之前, 寻找最优参数配置是通过人为改变参数, 来观察预测结果准确率的. 具体步骤
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2023-12-26 17:03:11
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约束条件下的最优化问题在上文中我们得到了SVM的目标函数，是一个约束最优化问题，下面来求解这个问题。1.约束最优化问题既然是约束，就可以分为和两种形式(注意后面也有等于，不是<)，如下图所示，分别是在一条线上和一片区域上寻找最优解。（1）最优解特点：观察等式约束情况，可以发现直线上的最优解正好与等高线相切。这种情况是必然的，在最优解处目标函数的梯度方向如果不与直线的切线垂直的话，那么梯度方向
# Python全局搜索最优解指南
在开发中，我们时常需要搜索一个问题的“最优解”，特别是在复杂的数据或对象中全局搜索。本文将带您通过一系列的步骤来实现这一目标。
## 整体流程
以下是实现“全局搜索最优解”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|-------------
原创
2024-09-20 15:32:31
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打破冷漠僵局文章 在本系列的前两个博客（ 第1部分和第2部分）中 ，我演示了如何创建一段会死锁的错误代码，然后使用该代码演示进行线程转储的三种方式。 在此博客中，我将分析线程转储以找出错误的原因。 下面的讨论同时涉及本系列第1部分中的Account和DeadlockDemo类，其中包含完整的代码清单。 我需要做的第一件事是从DeadlockDemo应用程序中进行线程转储，就像他们过去在
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2024-08-13 11:07:18
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1. 引言2. Gradient Descent3. Gradient Descent 和其算法变种4. Vanilla SGD5. SGD with Momentum6. Nesterov Accelerated Gradient7. Adagrad8. AdaDelta9. RMSprop10. Adam11. NAdam12. 选择使用哪种优化算法13. 可视化分析14. Referenc
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2023-10-07 16:42:56
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