Mindmap-Galerie Algorithmusdesign und -analyse
Dies ist eine Mindmap über das Design und die Analyse von Algorithmen, einschließlich der Ideen des rekursiven Algorithmus, der erschöpfenden Methode, der Divide-and-Conquer-Methode, der Backtracking-Methode, der Branch-and-Bound-Methode, der dynamischen Programmierung und der Greedy-Methode, der Unterschiede zwischen ihnen und der Verbindungen zwischen ihnen Sie warten auf Wissenspunkte.
Bearbeitet um 2024-12-04 11:18:59Dies ist eine Mindmap über die Analyse der Charakterbeziehungen in „Jane Eyre“, die Ihnen helfen soll, dieses Buch zu verstehen und zu lesen. Die Beziehungen in dieser Karte sind sehr praktisch und es lohnt sich, sie zu sammeln.
Dies ist eine Mindmap zum Umgang mit der Zeit als Freund. „Treating Time as a Friend“ ist ein praktischer Leitfaden für Zeitmanagement und persönliches Wachstum. Der Autor Li Xiaolai vermittelt den Lesern anhand ausführlicher Geschichten und anschaulicher Beispiele praktische Fähigkeiten, wie man Prokrastination überwinden, die Effizienz verbessern und für die Zukunft planen kann. Dieses Buch eignet sich nicht nur für junge Menschen, die um ihre Zukunft kämpfen, sondern auch für alle, die ihre Zeit besser verwalten und sich persönlich weiterentwickeln möchten.
Wie kommuniziert man effizient, vermeidet Kommunikationsschwierigkeiten im Arbeitsalltag und verbessert die Konversationsfähigkeiten? „Crucial Conversations“ ist ein Buch, das 2012 von Mechanical Industry Press veröffentlicht wurde. Die Autoren sind (US) Corey Patterson, Joseph Graney, Ron McMillan und Al Switzler. Das Buch analysiert auch viele Sprech-, Zuhör- und Handlungsfähigkeiten über Menschen häufige blinde Flecken in der Kommunikation, ergänzt durch Dialogsituationen und Kurzgeschichten, um den Lesern zu helfen, diese Fähigkeiten schnellstmöglich zu erlernen. Hoffe das hilft!
Dies ist eine Mindmap über die Analyse der Charakterbeziehungen in „Jane Eyre“, die Ihnen helfen soll, dieses Buch zu verstehen und zu lesen. Die Beziehungen in dieser Karte sind sehr praktisch und es lohnt sich, sie zu sammeln.
Dies ist eine Mindmap zum Umgang mit der Zeit als Freund. „Treating Time as a Friend“ ist ein praktischer Leitfaden für Zeitmanagement und persönliches Wachstum. Der Autor Li Xiaolai vermittelt den Lesern anhand ausführlicher Geschichten und anschaulicher Beispiele praktische Fähigkeiten, wie man Prokrastination überwinden, die Effizienz verbessern und für die Zukunft planen kann. Dieses Buch eignet sich nicht nur für junge Menschen, die um ihre Zukunft kämpfen, sondern auch für alle, die ihre Zeit besser verwalten und sich persönlich weiterentwickeln möchten.
Wie kommuniziert man effizient, vermeidet Kommunikationsschwierigkeiten im Arbeitsalltag und verbessert die Konversationsfähigkeiten? „Crucial Conversations“ ist ein Buch, das 2012 von Mechanical Industry Press veröffentlicht wurde. Die Autoren sind (US) Corey Patterson, Joseph Graney, Ron McMillan und Al Switzler. Das Buch analysiert auch viele Sprech-, Zuhör- und Handlungsfähigkeiten über Menschen häufige blinde Flecken in der Kommunikation, ergänzt durch Dialogsituationen und Kurzgeschichten, um den Lesern zu helfen, diese Fähigkeiten schnellstmöglich zu erlernen. Hoffe das hilft!
rekursiver Algorithmus, erschöpfende Methode, Teile und herrsche das Gesetz, Backtracking-Methode, Branch-and-Bound-Methode, dynamische Programmierung, gierige Methode Die Ideen jedes Algorithmus, der Unterschied zwischen sowie Verbindung zwischen
rekursiver Algorithmus
Selbstanruf
Funktionsaufrufe lösen Probleme selbst
Haben Sie klare Kündigungsbedingungen
Zerlegen Sie das Problem
Teilen Sie das Problem in kleinere Teilprobleme auf
Teilprobleme sind unabhängig voneinander
rekursiver Baum
Visualisierung rekursiver Prozesse
Rekursive Aufrufhierarchie anzeigen
Erschöpfende Methode (gewalttätige Methode/Brute-Force-Methode)
Einfach und direkt
Probieren Sie alle möglichen Lösungen aus
Geeignet für kleinere Problemgrößen
Hohe zeitliche Komplexität
Die Ineffizienz ist gering, wenn der Lösungsraum groß ist
Für großflächige Probleme nicht geeignet
vollständige Suche
Überprüfen Sie alle möglichen Lösungen
Stellen Sie sicher, dass Sie die optimale Lösung finden
Teile und herrsche
Zerlegen Sie das Problem
Zerlegen Sie das ursprüngliche Problem in mehrere kleinere Probleme desselben Typs
Rekursive Lösung
Lösen Sie jedes zerlegte Teilproblem rekursiv
Ergebnisse zusammenführen
Kombinieren Sie Lösungen für Teilprobleme zu Lösungen für das ursprüngliche Problem
Anwendbarkeit
Geeignet für Probleme, die in unabhängige Teilprobleme zerlegt werden können
Zurückverfolgen
Versuch-und-Irrtum-Denken
Probieren Sie alle möglichen Lösungen aus
Führen Sie einen Rollback durch, wenn die Bedingungen nicht erfüllt sind
Zustandsraumbaum
Stellen Sie den Lösungsraum als Baumstruktur dar
Jeder Knoten repräsentiert einen Zustand des Problems
Schnittoptimierung
Eliminieren Sie Pfade, die wahrscheinlich nicht zu optimalen Lösungen führen
Verbessern Sie die Sucheffizienz
Anwendungsszenarien
Lösen Sie Probleme mit der Zufriedenheit mit Einschränkungen
Wie das Acht-Damen-Problem und das Farbproblem von Graphen
Branch-and-Bound-Methode
Suchstrategie
Durchsuchen Sie den Lösungsraumbaum nach bestimmten Regeln
begrenzter Schnitt
Verwenden Sie die Limit-Funktion, um Zweige zu beschneiden, bei denen es unwahrscheinlich ist, dass sie optimale Lösungen liefern.
Aktivitätsauswahl
Wählen Sie die beste Aktivität aus
Geeignet für Terminprobleme
Der Unterschied zur Backtracking-Methode
Die Branch-and-Bound-Methode konzentriert sich mehr auf die Optimierung des Suchprozesses
Die Backtracking-Methode konzentriert sich mehr darauf, alle möglichen Lösungen zu finden
dynamische Programmierung
Zustandsübergangsgleichung
Beschreiben Sie die Beziehung zwischen der optimalen Lösung des Problems und der optimalen Lösung des Teilproblems
überlappende Teilprobleme
Teilprobleme werden mehrfach bewertet
Verwenden Sie die Memoisierungstechnologie, um Teilproblemlösungen zu speichern
Optimaler Unterbau
Die optimale Lösung eines Problems enthält die optimalen Lösungen seiner Teilprobleme
Anwendungsszenarien
Problem beim Aktienkauf und -verkauf, Rucksackproblem
gierige Methode
lokale optimale Wahl
Wählen Sie bei jedem Schritt die Lösung aus, die im Moment die beste zu sein scheint.
Kein Zurückverfolgen
Sobald Sie eine Wahl getroffen haben, wird sich daran nichts ändern
Anwendbare Bedingungen
Das Problem weist Greedy-Choice-Eigenschaften auf
Eine gierige Auswahl kann zu einer global optimalen Lösung führen
Anwendungsszenarien
Minimaler Spannbaum, Huffman-Codierung
Unterschiede und Zusammenhänge zwischen Algorithmen
der Unterschied
Unterschiedliche ideologische Grundlagen
Rekursion basierend auf dem Funktionsaufruf selbst
Umfassende Methode basierend auf einer vollständigen Suche
Divide and Conquer basiert auf Zerlegung und Verschmelzung
Die Backtracking-Methode basiert auf Versuch und Irrtum und Pruning
Die Branch-and-Bound-Methode basiert auf einer Suchstrategie und einem Bound-and-Bound-Pruning.
Dynamische Programmierung basiert auf Zustandsübertragung und Memoisierung
Die Greedy-Methode basiert auf der lokalen optimalen Auswahl
Verschiedene Anwendungsszenarien
Die erschöpfende Methode eignet sich für kleine Probleme
Die Divide-and-Conquer-Methode eignet sich für Probleme, die in unabhängige Teilprobleme zerlegt werden können
Die Backtracking-Methode eignet sich für Probleme mit der Zufriedenheit mit Einschränkungen
Die Branch-and-Bound-Methode eignet sich für Planungsprobleme
Dynamische Programmierung eignet sich für Probleme mit überlappenden Teilproblemen und optimalen Unterstrukturen
Die Greedy-Methode eignet sich für Probleme mit Greedy-Selection-Eigenschaften.
verbinden
Sie alle sind Problemlösungsstrategien
Jeder Algorithmus ist darauf ausgelegt, eine bestimmte Art von Problem zu lösen
Sich überschneidende Anwendungsszenarien
Einige Probleme können mit mehr als einem Algorithmus gelöst werden
Inspirieren Sie sich gegenseitig
Die Ideen eines Algorithmus können die Verbesserung eines anderen Algorithmus inspirieren
Algorithmusoptimierung
Optimieren Sie den Problemlösungsprozess, indem Sie Ideen aus verschiedenen Algorithmen kombinieren