算法导论课后习题答案（作者所写），全英文，很经典，配合课本，收获匪浅！其实也是教师手册

RCE Rapid Centroid Estimation (RCE) clustering (2014)：一种使用粒子群的半随机轻量级聚类算法。 示例用法： % 使用 Iris Dataset 的算法运行示例 清除所有关闭所有; % 加载虹膜数据集加载 iris_dataset X = 虹膜输入； N = size(irisInputs,2); % 将模糊器常数设置为 1.4 米 = 1.4; % 使用 80% 的重采样率和马氏距离优化群swarm = RCE(X, 3, 'distance','mahalanobis','fuzzifier',m, 'display','text', ... 'swarm',6, 'subsprob',0.03, 'maxiter',100,'resampling_rate',0.8,'calculate_labels', false);

移动最小二乘法（MLS） 更新：2020-09-25不需要所谓的逆变换。 只需将目标像素转换为相应的源像素即可。 介绍 移动最小二乘法是一种通过计算加权最小二乘法来从一组未组织的点样本中重构连续函数的方法，该加权的最小二乘度量偏向于请求重构值的点周围的区域。 在计算机图形学中，移动最小二乘法可用于从一组点重建曲面。 通常，它用于通过下采样或上采样从点云创建3D表面。 方法 仿射变形 相似变形 刚性变形 预习 玩具 蒙娜丽莎 细胞 代码清单 img_utils.py ：算法的实现 img_utils_demo.py ：演示程序 read_tif.py文件读取器 tiff_deformation.py ：演示程序 参考 [1] Schaefer S，Mcphail T，Warren J.使用移动最小二乘法的图像变形[C] // ACM SIGGRAPH。 ACM，2006：533-540。

average_code [计算平均值]可用于用户抢红包等 1: red_envelope_code [二倍均值法] 可用于用户抢红包等 wheel_timer [时间轮]可用于定时任务 1: simple_timing_wheel [简单时间轮（Simple Timing Wheel）] bloom_filter_code [布隆过滤器] 1: bloom 布隆过滤器 consistent_hash_code [一致性Hash算法] 1: consistent 一致性Hash算法 leet_code [leet_code刷题] 1: leet_code刷题 heap [堆] 1: max_heap_test 大顶推 2: min_heap_test 小顶堆 linked_list [链表] 1: cycle_list 循环链表 2: dou

提出了一种基于水循环和飞蛾火焰优化算法的混合算法。 解决数值和约束工程优化问题。 飞蛾在飞蛾火焰中的螺旋运动水循环算法中引入优化算法，增强其开发能力。 此外， 为了增加新混合方法中的随机性，允许更新水循环算法中的流他们的位置使用随机游走（Levy 飞行）。 随机游走显着提高了探索能力水循环算法。 新的混合水循环-蛾-火焰优化算法的性能(WCMFO) 在 23 个基准函数中进行了研究，例如单峰、多峰和固定维多峰基准函数。 WCMFO 的结果与其他最先进的元启发式算法进行了比较。 结果表明，在大多数基准函数中，混合方法能够胜过其他最先进的元启发式算法。 为了评估 WCMFO 在解决复杂约束工程和现实问题中的效率，使用 WCMFO 解决了三个著名的结构工程问题，并将结果与​​文献中的其他元启发式算法进行了比较。 模拟结果表明，与其他混合和元启发式算法相比，WCMFO 能够提供非常有竞争力和有希望

对应的书：算法设计与分析（Algorithm Design ） Jon KIeinberg 著 张立昂 屈婉玲 译 有这本书中英文版、这本书对应的答案英文版的pdf，但是上传不了，就把写过的题上传一下吧，ipad GoodNote手写版，中文题目已经截图嵌入了，还带有期末老师讲题的笔记 详细资源内容及其他资源：https://blog.csdn.net/XunCiy/article/details/106214852

基于FFT加速插值的t-SNE（FIt-SNE） 介绍 t随机邻域嵌入（ ）是一种成功的用于降维和可视化高维数据集的方法。 t-SNE的一种流行是使用Barnes-Hut算法在每次梯度下降迭代时近似梯度。 我们加快了实现过程，如下所示： N体模拟的计算：我们不是使用Barnes-Hut逼近N体模拟，而是插值到等距网格上并使用FFT进行卷积，从而显着减少了每次梯度下降迭代时计算梯度的时间。 有关其工作原理的一些直观信息，请参见。 输入相似度的计算：我们不是使用优势点树来计算最近的邻居，而是使用库来近似最近的邻居。 邻居查找是多线程的，以利用具有多个内核的计算机。 与严格的``最近''邻居相比，使用``近''邻居更快，但也具有平滑效果，这对于嵌入某些数据集很有用（请参阅 ）。 如果需要细微的细节（例如，在识别小型集群中），请使用有利点树（在此实现中也是多线程的）。 查看我们的或以获取更

Algorithm2e is an environment for writing algorithms in LATEX2e. An algorithm is defined as a floating object like figures. It provides macros that allow you to create different sorts of key words, thus a set of predefined key words is given. You can also change the typography of the keywords. See section 3 for two long examples of algorithms written with this package. You can subscribe to algorithm2e-announce mailing list to receive announcements about revisions of the package and to algorithm2e-discussion to discuss, send comments, ask questions about the package. In order to subscribe to the mailing lists you have to send an email to sympa@lirmm.fr with subscribe algorithm2e-announce Firstname Name or subscribe algorithm2e-discussion Firstname Name in the body of the message. Changes from one release to the next are indicated in release notes at the beginning of the packages. For release 4.0, changes are indicated at the end of this document.

分水岭方法在影像上的应用，可以用于提取边缘，有着自己定义的一套膨胀腐蚀方法

QRS波定位检测算法是ECG分析最基本的也是非常重要的算法单元。这篇论文是经典=