动态算法

使用 Python 实现动态规划算法 解决优化问题

数据结构算法的动态演示，蛮适合用来边学边练。交互做得比较直观，能看到比如跳表、线段树之类的操作过程，动画也挺流畅，理解起来会轻松不少。动态查找表的销毁步骤讲得清楚，配合PPT资料还挺系统，像线段树、跳表这些抽象概念也能一下子看懂。你可以参考下这篇：销毁动态查找表的方法及步骤。 嗯，里面的资源蛮丰富，像Java、Dart、C++的实现也都有提到。不管你是写前端的还是搞算法的，基本都能找到适合的部分。 如果你在啃数据结构这块，可以顺便看看这些：数据结构与算法、算法与数据结构探秘、还有这份蛮经典的数据结构与算法精解。 有时候看代码学得慢，不如看动态演示来得快。尤其是复杂结构比如平衡树、堆之类的，用动

卡尔曼滤波的动态估计挺适合带噪声的数据，比如你搞传感器、搞图像识别，或者玩无人车的时候。原理其实不复杂，简单说就是先预判一下，根据新数据修正下估计，反复迭代，状态就越来越准。核心是那个“卡尔曼增益”，相当于给预测和观测之间分配个权重。文里讲得挺系统，从先验、后验到预测和平滑估计，步骤都拆得比较清楚。比如初始化怎么设定状态x0和协方差p0，后面怎么一步步算Kk、更新状态，这些逻辑都整理出来了。还有个点蛮贴心，直接给了个Matlab的线性运动模拟代码。用位置、速度、加速度做状态变量，控制变量加点噪声，再跑滤波，整个效果一目了然。你照着改改，也能快套进你自己的场景。应用也不少，像导航、雷达、控制系统

此功能用于计算动态网络中所有节点对之间的最短动态路径长度，该算法在论文“理解和建模动态网络中的小世界现象 - AD. Nguyen et al - MSWIM 2012”中定义。输入参数包括：状态 - 3D时间图的矩阵形式，其中第一和第二维表示节点的ID，第三维表示时间。states(:,:,t)代表时间t的网络邻接矩阵，即state(i,j,t) = 1表示节点i在时间t连接到节点j，否则为0；state(i,i,t) = 1对所有i成立。最短路径长度从初始状态开始计算。find_path参数若非零，则执行最短路径查找。输出包括：d - 网络的平均最短动态路径长度；D - 包含所有节点对之间

基于 DWA 的动态避障代码是用 MATLAB 写的，适合搞机器人路径规划的朋友参考。算法挺经典的，重点在于实时性强、调参灵活。里面的dwa文件夹基本覆盖了从地图、速度设置到路径规划和动态调整的全过程。代码结构也算清晰，不复杂，适合动手实验或做二次开发。你要是对避障策略感兴趣，拿来跑一跑还是挺有收获的。

BP算法被用来实现对曲线的动态逼近，输出结果展示曲线的精确逼近过程。详细解释了BP算法的执行步骤，并在程序中提供了详细的注释。

粒子群优化算法里的动态局部搜索策略，用起来还蛮巧妙的。尤其是这篇讲的 DLS-BBPSO 算法，做复杂函数优化的时候挺有一套，能避开那种早早陷进局部最优的坑。裸骨版的 PSO 算法，不搞那些繁杂的公式，直接用高斯分布更新粒子位置，思路清爽。对，就是靠全局最优点来带动全体搜索，收敛速度还挺快。但呢，容易变‘一根筋’，没多样性。DLS-BBPSO里加了个动态局部搜索，蛮像是“喂一下粒子换个思路”。它会根据当前粒子的表现动态开局部搜索，比如某段时间粒子都“一个德性”了，就触发微调动作。你可以理解成给搜索过程加点‘折腾’，让它跳出陷阱。作者还挺用心，用了不少基准测试函数来验证，单峰多峰都有，场景够丰富

贪心算法和动态规划是计算机科学中用于解决优化问题的两种关键策略。贪心算法通过每一步选择当前状态下的最佳选择，尝试实现全局最优解。动态规划则将复杂问题分解为互相重叠的子问题，通过记录和利用先前计算过的子问题答案来提高效率。这两种方法在解决背包问题、旅行商问题等优化问题中发挥着重要作用。了解和掌握它们对于提升算法设计和解决实际问题至关重要。

Java聚类算法可视化不同聚类算法的工具集合，展示每个算法步骤的动态演示。包括KMeans、ISODATA、FLAME和DBSCAN。通过运行Plot.java文件，您可以观看动画演示。数据为随机生成，但展示了各算法的相关模式。

面向序列数据的 AOI 动态规划算法，用起来还挺香的，尤其是你在搞信用卡数据挖掘的时候。AOI 方法本来就擅长找泛化特征，但之前只能没啥顺序的静态数据。现在加上动态规划，就能搞定连续的序列，能抓住那种一连好几个时间段里的模式。比如用户消费、还款、逾期这些连续动作，全都能一锅端。 银联的信用卡数据那块，场景就挺典型。比如你想找出“连续三个月逐步提高额度又没逾期的用户”，以前用普通算法要不就是太粗，要不就是太慢。这个算法就可以通过动态规划，把连续K个区间的泛化特征统统挖出来，还挺高效，响应也快。 用的时候注意一点：AOI 本身还是挺依赖特征归纳质量的，前期数据预要下点功夫。还有，K 值的选取挺关键