在接手键盘项目的时候发现某些代码写的比较奇怪,看半天才知道原来通过巧妙的方式实现了,刚开始还以为存在bug - -,.. 那么既然已经发车,那就继续优化性能呗.发现公司的那种写法效率还不是很高,但是至少比网上百分之80的效率高太多了 下面是我写的这几种方法,很多方法和和网上的方法差不多的, 容器优化 首先说说 java集合中哪些增删快,哪些查询快吧. 具体参考这个地址包含详细的图 不重复的set

关于A*启发式搜索最优性的证明(图解) 前言 在一开始学习A*搜索时，难以理解为什么当 h ( n ) h(n) h(n)是可采纳时即( h ( n ) ≤ h ∗ ( n ) h(n)\leq h^\ast (n) h(n)≤h∗(n)), A ∗ A^\ast A∗ 便是最优的，因为评价函数 h ( n ) h(n) h(n)可能并不是线性的，比如若点a和点b的g(n)相同，点a到目标的

文章目录 上一篇无约束问题的极值条件约束极值问题的最优性条件基本概念只有不等式约束时 下一篇 上一篇 最优化理论复习–对偶单纯形方法及灵敏度分析 无约束问题的极值条件 由于是拓展到向量空间 R n R^n Rn, 所以可由高数中的极值条件进行类比 一阶必要条件 设函数 f ( x ) f(x) f(x) 在点 x ˉ \bar{x} xˉ 处可微， 若 x ˉ \

文章目录 下降方向下降方向与梯度关系例题偏导数方向导数梯度（导数）下降方向 最优性条件一阶必要条件二阶必要条件二阶充分条件无约束凸规划的最优性条件 我们把一元方程推广到 n n n 维无约束极小化问题，得到解无约束优化问题 min ⁡ x ∈ R n f ( x ) \min_{x\in\mathbf{R}^n}f(x) x∈Rnmin​f(x) 下降方向 设 f (

A*搜索的最优性（Optimality） 我靠着坚强的意志力 又解决了一个问题 首先得声明一下 我只是一只很菜的程序媛，所以下面很多话语组织都是废话… 我们都知道 保证最优性的条件就两个： 一致性（consistent）和可采纳性（admissible）（是的 又是这些抽象的词 唉难理解） 然后我们可以知道下面两个性质（你也可以不知道 先记下来） 如果h(n)是可采纳的，那么 A* 的树搜索