【优选算法篇】化繁为简，见素抱朴：从乱象中重构秩序的艺术
三分）C++ 代码实现易错点提示时间复杂度和空间复杂度 1.2 快速排序（medium）解法（数组分三块 + 随机基准元素的快速排序）C++ 代码实现易错点提示时间复杂度和空间复杂度 1.3 快速选择算法（medium）解法（快速选择算法）C++ 代码实现易错点提示时间复杂度和空间复杂度 1.4 最小的 k 个数（medium）解法（快速选择算法）C++ 代码实现易错点提示时间复杂度和空间复杂度 写在...
【优选算法篇】分治乾坤，万物归一：在重组中窥见无声的秩序
按升序排列。 示例 1： 输入：nums = [5,2,3,1]输出：[1,2,3,5] 示例 2： 输入：nums = [5,1,1,2,0,0]输出：[0,0,1,1,2,5] 解法（归并排序） 算法思路： 归并排序的过程充分体现了“分而治之”的思想，基本步骤分为以下两部分： 分：将数组一分为二，递归地继续分割，直到每个子数组的长度为 1，确保所有分块都已排序。 治：将两个已排序的子数组合并成一个...
Bellman-Ford 和 SPFA 算法的实现DEM路径搜索
首先，假设你已经有一个 2D 数组表示 DEM 数据，每个元素的值表示某个位置的高度。你可以根据特定的规则来决定哪些区域是障碍物或无效值。 Bellman-Ford 算法的实现 #include <iostream>#include <vector>#include <climits>#include <queue> using namespace std; // 定义一个邻接列表表示图st...
蓄水池抽样算法详解及Python实现
蓄水池抽样算法详解及Python实现 在大数据处理和流式数据处理中，经常需要从一个未知大小或非常大的数据集中随机抽取样本。蓄水池抽样（Reservoir Sampling）是一种高效的随机抽样方法，特别适用于这种情况。本文将详细介绍蓄水池抽样的基本概念、工作原理，并通过Python代码示例来展示其应用。 1. 什么是蓄水池抽样？ 蓄水池抽样算法用于在一个不知道具体长度的序列或者流中进行等概率...
YOLOv8进阶实战：融合SAHI超推理算法，在无人机应用中精准捕捉视频与图片中的微小目标
简介 在无人机应用中，精准捕捉视频与图片中的微小目标是一项极具挑战性的任务。为了应对这一挑战，YOLOv8与SAHI超推理算法的融合应运而生。 YOLOv8作为ultralytics公司开源的最新版本，具备出色的图像分类、物体检测和实例分割能力。然而，在处理高分辨率图像时，小物体的关键信息容易丢失。为此，SAHI超推理算法通过图像切片的方式，将原始图像切分为多个重叠的小块，并在每个小块上进行独立推理...
《七大排序算法：原理、实现及性能剖析》
间，所以快速排序的空间复杂度为：O(N*logN) 7. 快速排序（非递归） 1. 原理： 只要是递归都需要开辟栈帧空间，只要带排序的数据量太大，那么递归的层数就可能会深到栈溢出。所以，一般涉及递归的算法都需要掌握其非递归方式。快速排序的非递归需要借助数据结构栈来进行辅助。首先排序给定的数组区间，然后把右区间压入栈中，左区间压入栈中，因为栈后进先出，所以顺序需要颠倒。往后每次取出一个区间进行排序，都需...
重生之我在异世界学编程之算法与数据结构：算法复杂度介绍篇
间复杂度 O(1)2.线性空间复杂度 O(n)3.多项式空间复杂度 O(n^k)（k为常数）4. 动态分配的内存（可变空间复杂度） （3）空间复杂度的分析方法 三 空间复杂度与时间复杂度的关系四 常见算法的复杂度分析1. 线性搜索2. 二分搜索3. 冒泡排序 快乐的时光总是短暂，咱们下篇博文再见啦！！！不要忘了，给小编点点赞和收藏支持一下，在此非常感谢！！！ 引言 在计算机科学中，是解决问题的核心工具...
自动生成元启发式算法：大语言模型在优化领域的新应用
近年来，随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，这些模型在算法自动化设计中的潜力引起了广泛关注。特别是在元启发式算法设计领域，研究人员开始利用LLM生成新型优化算法，为复杂问题求解提供了更多可能性。 元启发式算法与其挑战 元启发式算法是一类通用的优化算法，通过模拟自然现象或抽象行为（如遗传、进化或动物行为）来解决复杂的优化问题。这类算法需要平衡全局探索和局部开发，设计时通常需要大量的领域知识和经验。...
SKETCHPAD——允许语言模型生成中间草图,在几何、函数、图算法和游戏策略等所有数学任务中持续提高基础模型的性能
中间深度估计。通过分析这一估算结果，饼干显然是堆叠在一起的，因此模型可以得出准确的答案。 论文展示了 SKETCHPAD 在各种数学和计算机视觉任务中的有效性。在数学方面，论文涉及几何、数学函数、图形算法和策略游戏等问题。对于几何问题，SKETCHPAD 会根据图表输入和问题，使用辅助线和变量提示模型生成 Matplotlib 代码。即使在纯语言输入的情况下，SKETCHPAD 也能让模型绘制函数图并...
深度学习实战之超分辨率算法（tensorflow）——ESPCN
espcn原理算法请参考上一篇论文，这里主要给实现。 数据集如下：尺寸相等即可 针对数据集，生成样本代码preeate_data.py import imageiofrom scipy import misc, ndimageimport numpy as npimport imghdrimport shutilimport osimport json mat = np.array( [...