KAN`ский блог Мысли вслух…
  • Июн
    18

    Алгоритм Крускала используется для поиска минимального остовного дерева (МОД) в связном взвешенном графе. Вот пример его реализации на Python:
    Read the rest of this entry »

    No Comments
  • Июн
    15

    Алгоритм Беllman-Форда (Bellman-Ford algorithm) — это алгоритм для поиска кратчайших путей в графе, который может обрабатывать отрицательные веса ребер.

    Read the rest of this entry »

    No Comments
  • Июн
    1

    Продолжаю отвечать на вопросы по книге, под катом Read the rest of this entry »

    No Comments
  • Июн
    1

    Прочитал очень интересную книгу по разработке архитектуры программного обеспечения. Для закрепления выкладывают ответы на контрольные вопросы. Под катом:
    Read the rest of this entry »

    No Comments
  • Мар
    8

    Вот простой пример алгоритма для решения задачи составления расписания:

    1. Определение входных данных:
      • Список задач, которые необходимо распределить по времени.
      • Доступные ресурсы или исполнители, которые могут выполнить эти задачи.
      • Ограничения и приоритеты для каждой задачи.
    2. Формализация задачи:
      • Представление задач и ресурсов в виде структур данных (например, списки, массивы, графы).
      • Определение ограничений, таких как время начала и завершения, зависимости между задачами и доступные ресурсы.
    3. Выбор алгоритма решения:
      • Выбор подходящего алгоритма в зависимости от характеристик задачи (например, генетические алгоритмы, жадные алгоритмы, локальные поиски).
    4. Разработка целевой функции:
      • Определение критериев оптимальности для расписания (например, минимизация времени выполнения, максимизация использования ресурсов).
    5. Реализация алгоритма:
      • Написание кода для алгоритма, который учитывает входные данные, ограничения и целевую функцию.
      • Применение операций добавления, перемещения и удаления задач для поиска оптимального расписания.
    6. Тестирование и оценка результатов:
      • Проведение тестирования алгоритма на различных входных данных.
      • Оценка качества полученных расписаний с точки зрения оптимальности и выполнения заданных ограничений.

    Read the rest of this entry »

    No Comments
  • Мар
    8

    Вот перечень основных типов алгоритмов на графах:

    1. Алгоритмы обхода графа:
      • Обход в глубину (DFS)
      • Обход в ширину (BFS)
    2. Алгоритмы кратчайшего пути:
      • Алгоритм Дейкстры (Dijkstra)
      • Алгоритм Беллмана-Форда (Bellman-Ford)
      • Алгоритм Флойда-Уоршелла (Floyd-Warshall)
    3. Алгоритмы поиска минимального остовного дерева:
      • Алгоритм Прима (Prim)
      • Алгоритм Крускала (Kruskal)
    4. Алгоритмы нахождения кратчайшего пути в невзвешенном графе:
      • Поиск кратчайшего пути в невзвешенном графе (BFS)
    5. Алгоритмы нахождения потока максимальной пропускной способности:
      • Алгоритм Форда-Фалкерсона
      • Алгоритм Эдмондса-Карпа
    6. Алгоритмы поиска путей в графе:
      • Алгоритм A* (A-star)
      • Алгоритм поиска в ширину с ограничением глубины (DLS)
      • Алгоритм итеративного углубленного поиска (IDS)
    7. Алгоритмы поиска максимального потока в графе:
      • Алгоритм Эдмондса-Карпа
      • Алгоритм Диница
    8. Алгоритмы поиска минимального покрытия вершин графа:
      • Алгоритм Кёнига
    9. Алгоритмы сортировки топологического порядка:
      • Алгоритм Кана
      • Алгоритм Тарьяна
    10. Алгоритмы поиска кратчайших путей в ориентированном ациклическом графе (DAG):
      • Алгоритм Дейкстры (Dijkstra) (для графов без отрицательных ребер)
      • Алгоритм Беллмана-Форда (Bellman-Ford)
      • Алгоритм Топологической сортировки

    Это лишь обзор основных типов алгоритмов на графах, каждый из которых может иметь множество вариаций и модификаций в зависимости от конкретных задач.

    В дополнение к предыдущему списку, вот еще несколько типов алгоритмов на графах:

    1. Алгоритмы поиска клик в графе:
      • Полный перебор (например, алгоритм Брон-Кербош)
      • Методы на основе битовых масок
      • Рекурсивные алгоритмы
    2. Алгоритмы поиска гамильтонова цикла:
      • Полный перебор
      • Методы на основе бэктрекинга
      • Методы на основе генетических алгоритмов
    3. Алгоритмы нахождения разрезов в графе:
      • Алгоритм Форда-Фалкерсона
      • Алгоритмы минимального разреза графа
    4. Алгоритмы поиска сильно связных компонент:
      • Алгоритм Тарьяна
      • Алгоритм Косарайю
    5. Алгоритмы поиска мостов и точек сочленения:
      • Алгоритмы поиска мостов
      • Алгоритмы поиска точек сочленения
    6. Алгоритмы поиска пути с минимальной стоимостью в графе с ограничениями:
      • Алгоритм A* (A-star)
      • Алгоритмы поиска пути в графах с ограничениями
    7. Алгоритмы решения задач коммивояжера (TSP):
      • Полный перебор
      • Методы на основе динамического программирования
      • Методы на основе эвристик и метаэвристик (например, муравьиные алгоритмы, генетические алгоритмы)
    8. Алгоритмы оптимизации маршрутов:
      • Алгоритмы Дейкстры и Беллмана-Форда для поиска кратчайших путей
      • Методы на основе динамического программирования для оптимизации маршрутов
      • Эвристические алгоритмы оптимизации маршрутов

    Это лишь дополнительные типы алгоритмов на графах, которые могут использоваться для различных задач, таких как анализ сетей, маршрутизация, планирование маршрутов, оптимизация и многое другое.

    No Comments
  • Мар
    8

    Алгоритм Флойда-Уоршелла используется для нахождения кратчайших путей между всеми парами вершин во взвешенном ориентированном графе с положительными или отрицательными весами рёбер. Вот пример его реализации на Python:
    Read the rest of this entry »

    No Comments
  • Мар
    8

    Ваш план изучения алгоритмов и структур данных на C++ может быть организован следующим образом:

    1. **Оценка текущих знаний и уровня**: Прежде чем начать учебный процесс, оцените свои текущие знания и понимание алгоритмов и структур данных на C++. Убедитесь, что вы уверены в базовых концепциях и основах C++, таких как указатели, ссылки, операторы, циклы и условные операторы.

    2. **Повторение основ**: Вспомните основы языка C++ и его стандартной библиотеки, такие как контейнеры (std::vector, std::list, std::map, std::set и т. д.) и алгоритмы (std::sort, std::find, std::binary_search и т. д.).

    3. **Изучение алгоритмов**: Начните с изучения основных алгоритмов, таких как сортировка (например, сортировка пузырьком, сортировка вставками, быстрая сортировка, сортировка слиянием), поиск (например, поиск в ширину, поиск в глубину, двоичный поиск), алгоритмы на графах (например, алгоритм Дейкстры, алгоритм Флойда-Уоршелла), алгоритмы динамического программирования и т. д.

    4. **Практические задания**: Решайте практические задачи, используя изученные алгоритмы. Можете использовать онлайн-платформы для решения задач, такие как LeetCode, Codeforces, HackerRank, и т. д.

    5. **Изучение структур данных**: После того как вы изучили основные алгоритмы, перейдите к изучению основных структур данных, таких как массивы, связанные списки, стеки, очереди, деревья (двоичные деревья поиска, AVL-деревья, красно-черные деревья), хеш-таблицы, кучи (пирамиды), графы и т. д.

    6. **Реализация и практика**: Реализуйте изученные структуры данных и алгоритмы самостоятельно на языке C++. Проанализируйте их сложность времени и пространства. Попробуйте решить различные задачи, используя эти структуры данных и алгоритмы.

    7. **Чтение и исследование**: Прочтите дополнительные материалы, книги и ресурсы о алгоритмах и структурах данных на C++. Исследуйте более сложные алгоритмы и их применение в реальных сценариях.

    8. **Проекты**: Работайте над проектами, которые требуют применения алгоритмов и структур данных. Это может быть разработка игр, веб-приложений, алгоритмических задач и т. д.

    9. **Обратная связь и улучшение**: Получайте обратную связь от других программистов, участвуйте в код-ревью и обсуждайте свой код. Постоянно стремитесь улучшить свои знания и навыки в области алгоритмов и структур данных.

    10. **Постоянное обучение**: Не останавливайтесь на достигнутом. Продолжайте изучать новые алгоритмы, практиковаться и совершенствовать свои навыки. Обмен опытом с другими программистами также может быть очень полезным.

    No Comments
  • Май
    1
    test os VM HT cores/threads result losses
    cinebench linux Kvm-def 8 4452 14.04%
    cinebench linux VirtualBox 8 4779 7.72%
    cinebench linux Kvm-def + 8 4873 5.91%
    cinebench linux VirtualBox + 8 4890 5.58%
    cinebench linux Kvm+cpu host + 8 5032 2.84%
    cinebench linux Kvm+libvirt + 8 5179 0.00%
    cinebench linux Kvm+libvirt + 12-24 8658 9.40%
    cinebench linux Kvm+libvirt 12 7619 20.27%
    cinebench windows VirtualBox + 8 4907 5.25%
    cinebench windows VirtualBox + 12-24 8287 13.28%
    cinebench windows VirtualBox 12 7164 25.03%
    cinebench windows windows + 12-24 9556 0.00%
    cinebench windows windows 12 7994 16.35%
    sysbench windows VirtualBox + 8 6808 4.25%
    sysbench windows VirtualBox + 12-24 10160 47.41%
    sysbench linux linux + 8 7110 0.00%
    sysbench linux linux + 12-24 19321 0.00%
    sysbench linux linux 12 10695 44.65%
    sysbench linux Kvm+libvirt + 8 7036 1.04%
    sysbench linux Kvm+libvirt + 12-24 18897 2.19%
    sysbench linux Kvm+libvirt 12 10530 45.50%
    sysbench linux VirtualBox + 8 6880 3.23%
    sysbench linux VirtualBox + 12-24 15358 20.51%
    sysbench linux VirtualBox 12 10195 47.23%

    cinebench R23
    Sysbench 1.20
    intel xeon e5-2673

     

    No Comments
  • Окт
    6

    Закралось, тут у меня сомнения относительно производительности операций создания и заполнения векторов, решил провестий простой тест, код ниже. Результаты несколько меня удивили:
    В Debug-mode:

    The above code block-1 was executed in 0.0500 second(s)
    The above code block-2 was executed in 44.5400 second(s)

    В Realese-mode:

    The above code block-1 was executed in 0.0440 second(s)
    The above code block-2 was executed in 0.1030 second(s)

    Каждый тест запускался по 10 раз, отображены средние результаты.
    Read the rest of this entry »

    Комментарии к записи Сравнение vector и простой массив int[] отключены