算法理论
㈠ 写报告中算法基本原理是什么意思
MATLAB的变量名必须是不包括空格的单个词，且区分大小写
㈡ 算法原理，求时间复杂度的~
public int binarySearch(int [] array, int start, int end, int value) {
if(start <= end) {
int medium = (start + end) / 2;
if (value == array[medium]) {
return medium;
} else if(value > array[medium]) {
return binarySearch(array, medium + 1, end, value);
} else {
return binarySearch(array, start, medium - 1, value);
}
} else {
return -1;
}
}
时间复杂度logn
㈢ A*算法的原理
A* （A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法。
注意是最有效的直接搜索算法。之后涌现了很多预处理算法（ALT，CH，HL等等），在线查询效率是A*算法的数千甚至上万倍。
公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),
其中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，
g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，
h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数f(n)的选取：
估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。并且如果h(n)=d(n)，即距离估计h(n)等于最短距离，那么搜索将严格沿着最短路径进行， 此时的搜索效率是最高的。
如果 估价值>实际值,搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。
㈣ 关于数据挖掘，比较经典的算法书籍（详细介绍算法原理的）
还是最经典的那本
《数据挖掘：概念与技术》 韩加伟的
㈤ 理论，模型与算法是做什么用的
物流动态更新决策理论已经有近百年的历史，它既是现代物流管理的核心，又是管理科学的起源，经过多年的补充、衍变、提高和完善，更新决策理论已经成为管理科学一运筹学应用的典范。追溯不同的经典管理理念，不同的更新决策模型都殊途同归地获得了经济订货量公式EOQ，展现了EOQ所特有的“原始之美”。而由于制造、市场、财务和运营之间的管理冲突，又产生了成本中心说、利润中心说、商物分离说和服务中心说四大物流管理学说，显露出“混沌之美”。在需求呈现出线性变化和二次非线性变化的条件下，可以给出具有“和谐之美”的统一方程和解析算法，对应上述决策原则的着名算法PPT、silve-Meal、LUC和Ritchie均为其特例。在复杂的、动态的、非线性的需求情况下，杨氏方程提出了具有“统一之美”的数学结构，构造出了具有普适性的解析算法，这是对管理科学之科学统一性的诠注。
㈥ 什么是算法决策理论
决策树分类法己被应用于许多分类问题，但应用于遥感分类的研究成果并不多见。决策树分类法具有灵活、直观、清晰、强健、运算效率高等特点，在遥感分类问题上表现出巨大优势。本文以广东省广州市从化地区的SPOT5卫星遥感影像为研究对象，基于决策树分类算法在遥感影像分类方面的深厚潜力，探讨了6种不同的决策树算法—包括单一决策树模(CART，CHAIR，exhaustive，QUEST和组合决策树模型(提升树，决策树森林)。首先对决策树算法结构、算法理论进行了阐述，然后利用这些决策树算法进行遥感土地覆盖分类实验，并把获得的结果与传统的最大似然分类和人工神经元网络分类进行比较。
基于决策树分类算法在遥感影像分类方面的深厚潜力,探讨了3种不同的决策树算法(UDT、MDT和HDT).首先对决策树算法结构、算法理论进行了阐述:具体利用决策树算法进行遥感土地覆盖分类实验,并把获得的结果与传统统计分类法进行比较.研究表明,决策树分类法相对简单、明确,分类结构直观,有诸多优势.
㈦ 寻找讲各种算法原理和实现的书
这是数据结构的书啊
一般数据结构的书都可以！
PS匈牙利算法好像是运筹学里的
㈧ 谁能详细介绍一下启发式算法的原理或者方法
整数规划一般是不容易得到最优解的。启发式算法可以在合理的计算时间内得到较解。局域搜索启发式算法应用广泛。局域搜索的一般步骤如下： 从一个初始可行解出发 找出相邻的可行解 从相邻的可行解中找出更好的可行解 地，局域搜索启发式算法会得到一个局部最优解，而这个局部最优解有时就是全局。算法的好与坏都决定于步骤 3。 1.1 模拟退火方法 相邻元素是随机选择的，选上的概率为pn ， pn= 1∑。移动的决策取n∈ N标成本和退火概率： c(y)?c(x)??py(x)?eTc(y)φ c(x) pxy= ? ?py(x)?Ct温度梯度是根据一定的规则选择的，比如T (t) =T t() = Calog t或， a π 1。
㈨ 神经网络算法原理
神经网络预测学习样本中的驾驶行为特征。如图显示了某个驾驶场景的行驶路径深度学习训练，通过神经网络可以学习驾驶人的行为，并根据当前获取的环境信息决策行驶轨迹，进而可以控制车辆的转向、制动、驱动实现轨迹跟踪。