哈希算法（Hash Algorithm）又称散列算法、摘要算法，它是一种将任意长度的消息压缩到一个固定长度的输出的算法。哈希算法通过一个函数，将任意长度的数据转换成一段固定长度的数据串，该数据串通常被称为哈希值、散列值、摘要或者指纹。哈希算法主要用于确保数据完整性、提高密码安全性、进行数据索引或者作为数据唯一标识等场合。哈希算法的特点：1. 任意长度的输入数据，纷繁复杂的数据流可以通过哈希算法转换
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2023-12-07 09:27:17
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哈希函数：简单来说就是把红框内的数字根据 一定规律 存放到下方白色的数组中 （称为哈希表）取余法 H（key）=key%p （还有其他方法，这里采用的是取余法）,p为这个数组的最大容量，这里一共有7个数字，p就是7.取他们的余数依次按照从小到大的顺序依次排列到下方空数组（称为哈希表）中，（哈希冲突：具体来说就是88%7==4和4%7==4，他们的余数都是4，按原本
哈夫曼树是一种特殊的树，结合前面做书上动态规划题的了解，哈夫曼树就是最优二叉树。 建立一颗哈夫曼树前需要明确条件，比如一颗词典树（节点值为单词），我们希望能通过我们的查找习惯建立一颗更快、更合适的二叉树，那么，这里的条件就是树中每个单词的搜索频率，显然，搜索频率越高的单词越靠近树根，查找效率会更好，通过搜索频率（权值）与节点离根节点的路径距离计算出WPL（带权路径长），当词典树的形态为某种情况的
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2024-08-06 18:21:46
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# 哈里斯鹰算法简介及Python实现
## 引言
在现代计算机科学中，优化算法发挥着重要的作用。哈里斯鹰算法（Harris Hawk Optimization, HHO）是一种基于自然界捕食行为的全局优化算法。该算法模仿鹰类捕猎的行为，用于解决复杂的优化问题，并在许多应用中表现出色，如机器学习、图像处理和电子设计等。本文将详细介绍哈里斯鹰算法，并通过Python实现它。
## 哈里斯鹰算法
原创
2024-09-11 06:22:26
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在这篇博文中，我们将深入探讨“哈里斯鹰算法 Python”，一种被广泛应用于优化问题的自然启发式算法。哈里斯鹰算法模仿了自然界中哈里斯鹰狩猎的方式，通过个体之间的相互作用以寻找全局最优解。接下来，我们将详细分解这个算法的背景、技术原理、架构解析、源码分析和应用场景等内容。
### 背景描述
在现代工程和计算机科学中，优化问题无处不在，大到航天工程的设计，小到日常的数据分析，优化算法的有效性至关
今天凌晨，苹果发布了 iOS 14.3/iPadOS 14.3 正式版，在 iPhone 12 Pro/Pro Max 中引入 ProRAW，对快捷指令进行了更新，并支持 AirPods Max 和 Apple Fitness+ 服务。新版本还修复了多个问题，包括解决无法收到部分“信息”通知、蓝牙在设置中可能不可用、设备无法进行无线充电、MagSafe 双项充电器可能不会以最大功率为 iPhone
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2024-03-10 10:42:55
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哈里斯鹰优化(HHO)算法：哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization, HHO)算法是2019年提出的一种群智能优化算法，由德黑兰大学的Heidari等人提出。HHO算法的寻优能力强，并且没有繁琐的调参环节。它的原始参考文献如下：“Heidari A A, Mirjalili S, Faris H, et al. Harris hawks optimization: Algo
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2023-09-06 12:03:34
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# 哈里斯鹰算法的Python实现教学
## 引言
哈里斯鹰算法（Harris Hawks Optimization, HHO）是一种新的启发式优化算法，模仿哈里斯鹰捕猎的行为。它在解决复杂优化问题中表现出良好的性能。在本文中，我将带你逐步学习如何使用Python实现哈里斯鹰算法。
## 实现步骤
以下是实现哈里斯鹰算法的主要步骤：
| 步骤 | 说明
Powershell in windows ##Windows 7 可以使用： CertUtil -hashfile e:\...\path\filename SHA256 或者fciv.exe (fciv.exe 需要到microsoft网站下载安装并设置环境变量，而且只能查看md5 和sha1， ...
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2021-09-28 14:47:00
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# 哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization）简介
哈里斯鹰优化算法（HHO）是一种新颖的群体智能优化算法，最早由埃哈迈德·哈米德和阿尔阿齐兹·艾尔莫阿赫腾于2019年提出。该算法受到哈里斯鹰捕猎行为的启示，模仿鹰的合作、互助和自适应的捕猎策略，旨在解决复杂的优化问题。HHO算法被广泛应用于函数优化、机器学习和数据挖掘等领域。
## 哈里斯鹰的捕猎行为
哈里斯鹰在
问题描述:已知字符出现的概率，如何设计为这些字符设计一定长度的位串，使得位串平均长度最短.前缀码是指，对字符集进行编码时，要求字符集中任一字符的编码都不是其它字符的编码的前缀，而最优前缀码是指平均码长最小的前缀编码。问题解析: 数据结构:二叉树哈夫曼树的性质:1:一共有2n-1个节点，其中n为叶子节点数，所以可以存在一个2n-1的一维数组中。2：哈夫曼树没有度为1的节点2:为求编码需要从
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2023-07-13 07:21:49
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目录一、哈夫曼树的基本概念二、哈夫曼树的算法1，哈夫曼树的构造算法2，哈夫曼树算法实现三、哈夫曼的编码1，哈夫曼的编码思想2，哈夫曼编码的算法实现3，文件的编码和译码 一、哈夫曼树的基本概念哈夫曼树也叫最优二叉树。结点数目相同的二叉树中，完全二叉树是路径长度最短的二叉树。反过来不成立。 满二叉树不一定是哈夫曼树，权值越大离根越近。具有相同带权结点的哈夫曼树不唯一。二、哈夫曼树的算法1，哈夫曼树的
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2023-09-26 11:35:08
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至于哈夫曼树的实现：在我的上一篇博客已经详细的介绍了。需要的点击传送门。哈夫曼编码的两个特殊性质： 1、哈夫曼编码是前缀编码。（问：啥是前缀编码？ 前缀编码就是在一个编码方案中，任何一个编码度不是其他任何编码的前缀（最左子串），那么这个编码就是前缀编码。） 2、哈夫曼编码是最优前缀编码。即对于包括n个字符的数据文件，分别以它们的出现次数为权值来构造哈夫曼树，则利用该树对应的哈夫曼编码对文件进行编码
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2023-08-29 07:28:39
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对于比较官方的说法就是给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。凡是涉及带权路径最短长度的问题，也就是解决一个问题需要分成几步并且这几步需要的代价很明确，我们要求最小的代价的时候，看起来像贪心的题目，我们都可以用哈夫曼树来解决，如小明决定把所有
哈夫曼树给定N个权值作为N个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。重要概念路径：从一个节点到它往下可以达到的节点所经shu过的所有节点，称为两个节点之间的路径路径长度：即两个节点的层级差，如A节点在第一层，B节点在第四层，那它们之间的路径长度为4-1=3
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2023-06-19 20:44:47
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运行结果如下：
原创
2022-07-18 12:18:33
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一、实验目的理解哈夫曼树及其应用。掌握生成哈夫曼树的算法。二、实验原理哈夫曼树，即最优树，是带权路径长度最短的树。有着广泛的应用。在解决某些判定问题上，及字符编码上，有着重要的价值。构造一棵哈夫曼树，哈夫曼最早给出了算法，称为哈夫曼算法：（1）根据给定的N个权值 W1，W2，W3，……，Wn ，构成N棵二叉树的集合F= &nbs
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2023-06-15 17:01:58
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哈夫曼编码借鉴《趣学算法》–陈小玉应用： 数据压缩核心思想： 权值越大的叶子离根越近。实现方法： 构建哈夫曼树：每次从数的集合中取出没有双亲且权值最小的两棵树作为左右子树（贪心的思想），构建一棵新树，新树的根节点的权值为其左右孩子结点权值之和，将新数插入到数的集合中，通过n-1次这样的合并，构建成的树即为哈夫曼树。（因为n个点，所以要进行n-1次合并）；求哈夫曼编码：约定左分支上的编码为0，右分支
前言这题是大四时，学弟学妹们问我的题目，哈夫曼压缩，也是我当年没有做好的题目，现在是来还债的。哈夫曼压缩哈夫曼压缩的本质是“非定长编码”，区别于 ASCII 码这样的定长编码
英文里哈夫曼编码也叫做 lossless data compression algorithm，即最小损失压缩算法哈夫曼编码的特点尽量使得出现频次高的符号，编码更短任意两个符号的前缀码不重复思路核心思路任何文件都是01的组合
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2023-07-06 19:54:31
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本文首先简要阐述哈夫曼算法的基本思想，然后介绍了使用哈夫曼算法进行文件压缩和解压缩的处理步骤，最后给出了C语言实现的文件压缩和解压缩的源代码。哈夫曼算法的主要思想是： ①首先遍历要处理的字符串，得到每个字符的出现的次数；
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2023-06-13 21:50:49
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