記事の紹介：C++ で分割統治アルゴリズムを使用する方法 分割統治アルゴリズムは、問題をいくつかのサブ問題に分解し、サブ問題の解を組み合わせて元の問題の解を得る方法です。応用範囲が広く、数学問題、並べ替え問題、グラフ問題など、さまざまな種類の問題の解決に使用できます。この記事では、C++ で分割統治アルゴリズムを使用する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。 1. 基本的な考え方 分割統治アルゴリズムの基本的な考え方は、大きな問題をいくつかの小さなサブ問題に分解し、各サブ問題を再帰的に解決し、最後にサブ問題をマージすることです。

2023-09-20 コメント 0  874

記事の紹介：分割統治アルゴリズムは、大きな問題をより小さなサブ問題に分解します。C++ 再帰関数は、基本要素を選択し、配列を基本要素の 2 つの側面に再帰的に分割します。 2 つの部分を結合します。

2024-04-19 コメント 0  465

記事の紹介：この記事では主に、ソートインデックス機能を実装するための Java の分割統治アルゴリズムの使用方法を紹介し、具体的な例に基づいて、ソートインデックス作成のための Java 分割統治アルゴリズムの関連操作テクニックを分析します。次の

2017-09-18 コメント 0  1261

記事の紹介：1. はじめに 分割統治アルゴリズムを学ぶ前に質問させていただきますが、子供の頃に貯金箱を持った経験は誰にでもあると思いますが、親や親戚からお金を出してもらうと、自分の宝箱にお金を入れます。私たちは時々お金を数えます。ただし、山盛りのお金を扱うのは、頭の中でデータが少し大きく、間違いやすいため、複雑に感じるかもしれません。いくつかの小さな部分に分けて合計して合計を計算することもできます。もちろん、各部分の金額がまだ大きすぎると思われる場合は、分割したり統合したりすることもできます。なぜこれほど多くのお金があるのか​​というと、それぞれの小さなお金の山を計算する方法と、最大のお金の山が同じである (違いはサイズにあります) と計算すると、大きなお金の山の合計は、実際には小さなお金の山の結果の合計になります。これ

2023-04-23 コメント 0  684

記事の紹介：分割統治法を使用して PHP にマージソートアルゴリズムを実装し、ソート効率を向上させるにはどうすればよいですか?マージ ソートは効率的なソート アルゴリズムであり、分割統治法の考え方を利用して、ソート対象の配列を 2 つの部分に分割し、2 つの部分配列をそれぞれソートし、ソートされた 2 つの部分配列を 1 つにマージします。順序付けられた配列。マージ ソートは、問題を継続的に小さなサブ問題に分割し、サブ問題に対する解決策を組み合わせることで、ソートされていない配列を順序付けられた配列に安定して変換できます。 PHP でマージソートアルゴリズムを実装し、ソート効率を向上させます。

2023-09-19 コメント 0  1287

記事の紹介：2021年12月末、4部門が連名で「インターネット情報サービスアルゴリズム推奨管理規程」（以下、「アルゴリズム推奨規程」）を署名・公表し、2022年3月1日に正式施行された。これを踏まえ、アルゴリズムガバナンスの基本的な核心をさらに明確にし、アルゴリズム時代のガバナンスの新たな道筋を模索する必要がある。 1. 我が国のアルゴリズムガバナンスの現在の法制度 我が国のアルゴリズムガバナンスの現在の法制度は当初確立されており、幅広い立法レベル、多部門の連携、急速な拡大を伴う法制度を構築しています。法的監督は、これまでのネットワーク セキュリティとデータ情報保護に焦点を当てていたものから、現在の徹底したガバナンス、つまり人工知能時代のアルゴリズム ガバナンスに移行しました。トップレベルの設計に関しては、「法曹社会の構築に向けた実施要綱（2020年～2025年）」において、健全なアルゴリズムの推奨事項が提案されており、

2023-04-09 コメント 0  1388

記事の紹介：このセクションでは、分割統治法を使用して最も近い点のペアを見つけるための効率的なアルゴリズムを紹介します。一連の点が与えられた場合、最近接ペア問題は、互いに最も近い 2 つの点を見つけることです。以下の図に示すように、行は

2024-07-18 コメント 0  1051

記事の紹介：一般的に使用されるアルゴリズムは次のとおりです: 1. 分割統治法、2. 貪欲アルゴリズム、特定の最適解問題に対するよりシンプルで高速な設計技術、3. 動的プログラミング アルゴリズム、4. バックトラッキング法、選択法、最適探索法、5. 分岐そしてバインドされたメソッド。

2019-03-07 コメント 0  71088

記事の紹介：分割統治は、問題を、簡単に解決できる同様のタイプの複数のサブ問題に再帰的に分解することに基づいたアルゴリズムです。例 分割統治手法をより深く理解するための例を見てみましょう - functionrecursive(inputxsizen) if(n<k) Dividetheinputintomsubproblemsofsizen/p. andcallfrecur

2023-08-31 コメント 0  975

記事の紹介：分割統治アルゴリズムのフォーク結合モードは、分割統治の考え方に基づく並列計算モードの 1 つです。このモードでは、大きなタスクを複数の小さなサブタスクに分割し、これらのサブタスクを並行して実行し、最後にそれらの結果をマージして最終結果を取得します。このプロセスでは、特定のしきい値に達するまで、各サブタスクの実行をさらに小さなサブタスクに分解することができ、しきい値に達するとタスクが連続して実行されます。この再帰的な分割統治の考え方により、フォーク結合モードでコンピュータのマルチコア処理能力を効果的に利用できるようになり、プログラムのパフォーマンスと効率が向上します。マージ ソート マージ ソートは、分割統治の考え方に基づいた並べ替えアルゴリズムです。中心となるアイデアは、配列を 2 つのサブ配列に分割し、それらを別々に並べ替えてからマージすることです。

2023-05-12 コメント 0  874

記事の紹介：一般的に使用される 5 つのアルゴリズムは、分割統治アルゴリズム、動的計画法アルゴリズム、貪欲アルゴリズム、バックトラッキング アルゴリズム、および分岐限定アルゴリズムです。これら 5 つのアルゴリズムには、多くのアプリケーション シナリオがあります。ほとんどの最適化問題は解決できます。これらのアルゴリズムを使用しますが、データの時間の測定にはアルゴリズムは必要ありません。

2020-05-12 コメント 0  4801

記事の紹介：著者 | 編集者 Wang Haorui、ジョージア工科大学 | ScienceAI 最適化問題としての分子発見は、その最適化目標が微分できない可能性があるため、重大な計算上の課題を引き起こします。進化的アルゴリズム (EA) は、ランダムな突然変異とクロスオーバーを通じて化学空間を横断することにより、分子発見においてブラックボックスターゲットを最適化するために一般的に使用されますが、これにより広範囲かつ高価なターゲット評価が必要になります。この研究では、ジョージア工科大学、トロント大学、コーネル大学の研究者が協力して、事前にトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) と化学知識を進化アルゴリズムに統合することにより、分子言語強化進化最適化 (MOLLEO) を提案しました。進化的アルゴリズムの分子最適化機能が大幅に向上します。研究のタイトルは「EfficientEevolutionarySearc」

2024-07-02 コメント 0  1212

記事の紹介：再帰は、より小規模な部分問題に分解できる問題に適した関数呼び出し手法です。分割統治法では、再帰を使用して問題を独立した部分問題に分解し、それらを段階的に解決します。たとえば、findMinimum() 関数は、基本状況 (単一要素) をチェックし、中点を計算し、部分配列を再帰的に呼び出し、最後に左右の部分配列の最大値を返すことにより、配列内の最大値を再帰的に検索します。この分割統治再帰は、並べ替え、検索、結合操作などの問題で広く使用されています。

2024-05-03 コメント 0  928