原创 MapReduce與遺傳算法、MapReduce與粒子羣算法結合與實現

遺傳算法(大白話解析遺傳算法):http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/23/1914725.html Java代碼用遺傳算法解決0-1揹包:http://wenku.baidu.com/

原创 2013年01月01日

//求一個字符串中連續出現次數最多的子串。 #include <cstdlib> #include <vector> #include <iostream> #include <string> using namespace std;

原创 POJ1018 Communication System

動態規劃題目: 有一個系統有n個設備,每個設備有m個製造商,每個製造商製造的設備的最大帶寬和價值是不同的,題目要求計算n個設備組成的系統中max(B/P)。其中B爲帶寬最小值,P爲最大值。 解題思路: 選出所有帶寬的最大值和最小值,定

原创 POJ1050 To the Max

枚舉+DP 枚舉任意兩行之間的矩陣,求出每列的和,轉化爲一維數組求最大子段和。 代碼: #include <iostream> #include <cstdlib> #include <string> #include <algo

原创 POJ1125 Stockbroker Grapevine

Floyd求每點到其它點的最短路,最長路徑即是傳播所需的最大時間。 #include <iostream> #include <cstdlib> #include <string> #include <algorithm> usin

原创 git使用

執行git push origin master時,出現Permissiondenied(publicky)錯誤,這是ssh的權限沒有設置好。 參考:https://help.github.com/articles/generating-

原创 Scrapy抓取數據存入數據庫(示例一)

一、示例一:Scrapy抓取豆瓣編程分類第一頁的圖書名稱和鏈接並存入數據庫 參考文章:http://tech.sina.com.cn/s/s/2008-12-24/09322685698.shtml 1. 要抓取的文件在items.

原创 實現Scrapy的Demo

參閱文檔: http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/overview.html http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html#intr

原创 POJ1015 Jury Compromise

類似於揹包問題,n個人每一個都有取或者不取。在0-1揹包中,定義一個遞歸式dp[i][j],表示前i個物品,在揹包容量大小爲j的情況下,最大裝載量。動態規劃方程如下:dp[i][j]= max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-

原创 Scrapy遞歸抓取數據存入數據庫(示例二)

參考:http://www.hulufei.com/post/Some-Experiences-Of-Using-Scrapy          http://www.shahuwang.com/?p=1620 scrapy爬取了鏈接

原创 POJ1083 Moving Tables

題目要求時間最少,即儘可能讓佔用不同走廊的桌子並行運行。 設置一數組:dp[200],初始化爲0。記錄每個走廊佔用的次數,所用時間極爲最大佔用次數*10 代碼: #include <iostream> #include <cstd

原创 vim常用命令

1. 光標移動 h(左)j(下)k(上)l(右)移動 nk 上移n行 nj 下移n行 $ 移動光標到本行結尾處. 0 移動光標到本行最開頭. H 移動光標到屏幕的首行. L 移動光標到屏幕的尾行. gg 移動光標到文檔首行. G 移動

原创 Linux中運行python實現錯誤日誌定時報警

 又到了畢業季,實驗室不是很忙,要給自己找點事做。於是打算從6.21開始學習python。中間又是拍畢業照又是吃散夥飯,還是趕緊寫個python的小程序,免得前面看的都忘記了。 1. crontab用法 crontab命令常見於Unix

原创 進化算法

進化算法概念:以達爾文的進化思想爲基礎,通過模擬生物進化過程與機制的求解問題的自組織、自適應的人工智能技術。生物進化是通過繁殖、變異、競爭和選擇實現的;而進化算法則主要通過選擇、重組和變異這三種操作實現優化問題的求解。代碼:http:

原创 MRQEA算法(MapReduce和量子進化算法結合)並應用於0-1揹包

參考文獻:《MapReduce與量子進化算法的研究及應用》量子進化算法 具體流程: 1. 進化代數初始化:T=0; 2. 初始化種羣Q(t); 3. 由Q(t)生成P(t); 4. 評價羣體P(t)的適應度,保存最優解; 5. 停機條件判