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已知N个正整数：A1、A2、……、An 。今要将它们分成M组，使得各组数据的数值和最平均，即各组的均方差最小Solution
这题一眼看不会做啊，这题肯定是乱搞题啊。。。一看这n≤20n\leq20，想搜来着，然后感觉不太对。看了一眼别人的题解恍然大悟，模拟退火！真是长姿势了，以前总是拘泥于用退火做计算几何，没有深入理解退火的实质。真是too young。
先随机分组，...
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2015-04-02 15:07:30
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题意：
求一个四边形的费马点。
分析：
模拟退火要么超时要么wa，这题的数据就是不想让随机算法过的。。其实四边形的费马点很简单，如果是凸四边形的话费马点是对角线交点，如果是凹四边形费马点是凹点。但题目给的四个点顺序是不确定的，所以要先求下凸包。
代码：
//poj 3990
//sep9
#include
#include
#include
using namespace std;...
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2015-03-31 22:29:42
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uses math;const maxn=105; INF=2000000000;var n,m,i,x,y,sum,ans,delta:longint; map:array[0..maxn,0..maxn] of longint; flag:array[0..maxn] of...
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2015-03-30 15:53:04
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题目链接：BZOJ - 2428题目分析这道题使用随机化算法来做，可以使用模拟退火，也可以random_shuffle之后贪心。模拟退火：要进行多次模拟退火，每次进行模拟退火之前，给每个点随机分配一下集合。然后模拟退火的随机移动就是随机一个点，再找另一个集合y，将这个点移动到集合y中。开始时模拟退火...
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2015-03-16 20:57:55
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一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点...
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2015-03-13 22:19:47
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正确方法是模拟退火？根据wulala的讲法，我们多random_shuffle几发，对序列贪心一下就好了反正都是随机化的做法，能过就行2333 1 /************************************************************** 2 Proble...
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2015-03-09 23:57:51
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优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法 遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。一.进化...
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2015-03-09 10:54:59
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优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1.模拟退火算法 2.遗传算法一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要.....
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2015-03-09 10:54:31
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大概原理是找到文本中重复项最多的文本作为词典，代价函数为词典的累计词长和文本分词数之和，迭代找到代价函数最小值所对应的词典和分词结果。方法简单，跑出来的结果也挺有意思。 1 from random import randint 2 3 4 def segment(text,segs): 5 ...
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2015-02-15 14:56:37
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