简要叙述蛮力法,基本常用的例子有哪些？

2023-04-11 11:02:02Python014

简要叙述蛮力法,基本常用的例子有哪些？,第1张

蛮力法（brute force method，也称为穷举法或枚举法）是一种简单直接地解决问题的方法，常常直接基于问题的描述，所以，蛮力法也是最容易应用的方法。蛮力法特性：（1）理论上，蛮力法可以解决可计算领域的各种问题。（2）蛮力法经常用来解决一些较小问规模的问题。（3）对于一些重要的问题（如排序、查找、串匹配），蛮力法可以设计一些合理的算法，这些算法具有实用价值，而且不受输入规模的限制。（4）蛮力法可以作为某类问题时间性能的下界，来衡量同样问题的其他算法是否具有更高的效率。查找问题中使用蛮力法。顺序查找：是指在查找集合中一次查找值为k的元素，若查找成功，则给出元素在查找集合中的位置；若查找失败，则给出失败信息。【想法】：将查找集合放在一维数组中，然后从数组的一端向另一端逐个将元素与带查找值进行比较，若相等，则查找成功，给出该元素在查找中的序号；若整个数组检测完仍未找到与带差值相等的元素，则查找失败，给出失败标志0。我们在查找过程中还要注意下标是否越界的问题。算法的实现方法一：int SeqSearch1(int r[] ,int n, int k) //数组r[1] r[n]中存放查找集合。{int i = n while(i>0 &&r[i]!k)//注意检测比较位置是否越界。 { i-- }return i }上述算法我们每次都要去判断数组的下标是否越界，为了避免在查找过程中每一次比较前都要判断查找位置是否越界，可以设置观察哨，即将待查值放在查找方向的“尽头”处，则比较位置i至多移动到下标0处。

资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》

语言R常见的网络分析包：

网络分析研究大部分是描述性的工作。

网络的可视化即是一门艺术，也是一门科学。

三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。

网络的可视化和数值特征化是网络分析的首要步骤之一。

网络可视化视图将数据的多个重要反面整合在一个图表中。

该节点在多大程度上会与同类型或者不同类型的其他节点进行匹配，可以通过一种相关性统计量（所谓的同配系数）进行量化。

将复杂系统中感兴趣的问题与合适的网络概括性度量匹配起来，是网络特征化方法起作用的关键所在。

网络中的频繁子图模式

网络聚类系数的分布,用来检验社会网路的聚集性上

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