目录一、今日心得感悟    1、数组从小到大排序①冒泡法--时间复杂度：O(nlogn)②使用排序函数qsort--时间复杂度：O(nlogn)    ③两端->中间（双指针法） --时间复杂度：O(n)④归并排序（双指针法）--时间复杂度：O(n)    2、二维数组的访问及动态分配     3、时间复杂度        4、滑动窗口二、题目977.有序数组的平方        题目链接        想法        代码实现(未看视频/题解)        遇到的问题209.长度最小的子数组        题目链接        想法        代码实现(未看视频/题解)     

本文分享Unity中的AI算法和实现2-有限状态机FSM(上)在上一篇文章中,我们基于Waypoint构建了一个最简单的AI怪物,这个怪物可以在几个点之间巡逻.本篇文章会在此基础之上,添加怪物在巡逻过程中发现玩家并追逐玩家,并且在距离玩家一定距离之后脱离追逐然后继续进行巡逻.在添加两个状态之前,我们先介绍什么是有限状态机(FiniteStateMachine,FSM).有限状态机FSMFSM顾名思义,是一个"有限的",“状态机”.状态机说的是,这是一种管理状态的机器,有限说的是这些状态是有限的.也就是说我们可以用一种"机器"来管理有限的一些状态.而这正好可以满足我们的需求,因为怪物的AI就是有

💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手

XGBoost算法介绍一、简介二、基本原理三、目标函数三、节点分裂3.1贪心算法3.2近似算法四、其它特点4.1缺失值处理4.2防止过拟合五、总结一、简介  XGBoost(eXtremeGradientBoosting)又叫极度梯度提升树，是boosting算法的一种实现方式。针对分类或回归问题，效果非常好。在各种数据竞赛中大放异彩，而且在工业界也是应用广泛，主要是因为其效果优异，使用简单，速度快等优点。本文主要从以下几个方面介绍该算法模型：二、基本原理  xgb是boosting算法的一种实现方式，主要是降低偏差，也就是降低模型的误差。因此它是采用多个基学习器，每个基学习器都比较简单，避免

一，什么是决策树所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的是某个可能的属性值，而每个叶子节点则对应根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同的输出。     从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗点就是决策树，是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。 二，ID3算法  ID3算法是一个由RossQuinlan发明的用于决策树的算法。这个算法便是

🔗 运行环境：Matlab🚩 撰写作者：左手の明天🥇 精选专栏：《python》🔥  推荐专栏：《算法研究》🔐#### 防伪水印——左手の明天 ####🔐💗大家好🤗🤗🤗，我是左手の明天！好久不见💗💗今天分享matlab数学建模算法——模拟退火算法💗

前言        在[C/C++]排序算法快速排序(递归与非递归)一文中,对于快速排序的单趟排序一共讲了三种方法:hoare、挖坑法、双指针法 ,这三种方法实现的快速排序虽然在一般情况下效率很高,但是如果待排序数据存在大量重复数据,那这几种方法的效率就很低,而为了解决快速排序在这样特殊情况下效率低下的问题, 三路划分就可以完美解决三路划分思想:        对于上述三种方法,其本质都是选定数组开头元素作特定值,让小的数据放左边,大的数据放右边。而三路划分顾名思义就是通过处理将数据分为三个部分[小于特定值的部分  等于特定值的部分 大于特定值的部分],这样划分好后,只需要对小于特定值的部分和

常用的算法       嵌入式人工智能通常需要考虑资源受限的环境，因此选择适用于嵌入式系统的算法是至关重要的。以下是一些在嵌入式人工智能中常用的算法：卷积神经网络（CNN）：用于图像识别、物体检测等计算机视觉任务。在嵌入式系统中通常采用轻量级的网络结构，如MobileNet和SqueezeNet。循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）：适用于序列数据，如语音识别、自然语言处理。在嵌入式系统中可能会采用一些简化版本，或者使用更高效的变种，如GRU（门控循环单元）。支持向量机（SVM）：用于分类和回归任务，尤其在模式识别领域。适用于嵌入式系统，尤其是在资源有限的情况下。决策树和随机森林

文章目录前言一、最小生成树二、Kruskal算法1.方法：2.判断是否成环3.代码实现三、Prim算法1.方法：2.代码四、源码前言连通图：在无向图中，若从顶点v1到顶点v2有路径，则称顶点v1与顶点v2是连通的。如果图中任意一对顶点都是连通的，则称此图为连通图强连通图：在有向图中，若在每一对顶点vi和vj之间都存在一条从vi到vj的路径，也存在一条从vj到vi的路径，则称此图是强连通图生成树：一个连通图的最小连通子图称作该图的生成树。有n个顶点的连通图的生成树有n个顶点和n-1条边连通图中的每一棵生成树，都是原图的一个极大无环子图，即：从其中删去任何一条边，生成树就不在连通；反之，在其中引入

一、图的遍历的定义：从图的某个顶点出发访问遍图中所有顶点，且每个顶点仅被访问一次。（连通图与非连通图）二、深度优先遍历（DFS）；1、访问指定的起始顶点；2、若当前访问的顶点的邻接顶点有未被访问的，则任选一个访问之；反之，退回到最近访问过的顶点；直到与起始顶点相通的全部顶点都访问完毕；3、若此时图中尚有顶点未被访问，则再选其中一个顶点作为起始顶点并访问之，转2；反之，遍历结束。连通图的深度优先遍历类似于树的先根遍历1、如何判别V的邻接点是否被访问？解决办法：为每个顶点设立一个“访问标志”。首先将图中每个顶点的访问标志设为FALSE, 之后搜索图中每个顶点，如果未被访问，则以该顶点为起始点，进行