算法原理

逐边裁剪算法： 按顺序排列多边形顶点。 将相邻顶点连接成边，形成 N 条边。

PageRank 算法核心思想 PageRank 认为，一个网页被越多高权重网页链接，则其自身权重也越高，意味着该网页质量越好。 这类似于学术论文引用，一篇论文被越多高质量期刊引用，代表其学术价值越高。 PageRank 算法借鉴了引文分析的思想： 如果网页 A 拥有指向网页 B 的链接，则认为网页 B 获得了来自网页 A 的权重传递。 网页 A 传递的权重大小取决于网页 A 自身的重要性，即网页 A 权重越高，则网页 B 获得的权重也越高。

本书以实用性为导向，在阐述数据挖掘原理的基础上，对经典的数据挖掘算法进行了详尽的解析。作为国内首部深入讲解数据挖掘基础算法的实用教材，本书内容结构如下: 第一章：多角度解读数据挖掘 第二章：数据仓库技术概述及数据立方体理论基础 第三章：数据挖掘中的数据预处理概念及算法 第四章至第八章：数据挖掘经典领域算法详解，第六章简述数据可视化 第九章：开放式数据挖掘平台 本书面向高校高年级本科生、研究生以及各领域的高级软件开发人员。

MATLAB的八数码求解算法，用于图像缩小的基础原理，可供参考。

Matlab代码实现井字棋算法，并对实现过程进行详细解析。

2012年的KDD论文探讨了网络垃圾检测的原理与算法。

LFM算法是一种用于复杂网络社团结构检测的先进方法，由Andrea Lancichinetti、Santo Fortunato和János Kertész于2009年提出。该算法通过局部优化适应度函数来发现允许节点重叠的社团以及层次结构。LFM算法的关键在于利用参数调节分辨率，揭示不同层次的组织结构，从而同时发现重叠社区和层次结构。在真实网络和人工网络上的应用测试表明，LFM算法能有效分析复杂网络的社团结构。

4.3基本算法原理在算法的设计和分析中，学界前辈们已经总结了多种常用的原理。学习和掌握这些原理对我们深入学习和分析算法具有重要意义。本节将介绍几种基本的算法原理。 4.3.1分治策略分治思想是解决问题的重要方法，其核心是分而治之。这一策略的应用可以极大地提升问题解决的效率。

Enqueue算法使用的是Lock机制，理解为“先入先出队列”。若进程的锁定请求无法满足，该进程的Lock Structure将被添加到Waiter链表的末端。当占用进程释放锁时，会检查Waiter和Converter队列，优先分配给最先请求的进程。若进程需要两种不同模式的锁（如Share Mode和Exclusive Mode），它会首先请求Share Mode，该锁的Lock Structure挂在Owner链表上。之后，若需Exclusive Mode锁，进程必须释放Share Mode锁并申请新的锁，此请求则挂在Convertor链表上，Convertor优先于Waiter进行处理。

输入：- 簇的个数k- 包含n个样本的数据集输出：- 各样本所属的k个簇算法步骤：1. 随机选择k个样本作为初始簇中心2. 循环：1. 将非中心点数据根据与各簇中心的距离划分到最近的簇中2. 在非中心点中随机选择一个样本3. 计算使用该样本代替原簇中心形成新簇的代价4. 如果新簇代价更低，则更新簇中心为该样本重复步骤2直到满足终止条件（如簇中心稳定）