『壹』 如何能快速提高演算法能力
對著這個列表做一些題，分析每道題的特點和出錯點，總結演算法和自己的模板。
做完初期就差不多可以應付校賽了。
然後再是中期。。。
OJ上的一些水題(可用來練手和增加自信)
(poj3299,poj2159,poj2739,poj1083,poj2262,poj1503,poj3006,poj2255,poj3094)
初期:
一.基本演算法:
(1)枚舉. (poj1753,poj2965)
(2)貪心(poj1328,poj2109,poj2586)
(3)遞歸和分治法.
(4)遞推.
(5)構造法.(poj3295)
(6)模擬法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)
二.圖演算法:
(1)圖的深度優先遍歷和廣度優先遍歷.
(2)最短路徑演算法(dijkstra,bellman-ford,floyd,heap+dijkstra)
(poj1860,poj3259,poj1062,poj2253,poj1125,poj2240)
(3)最小生成樹演算法(prim,kruskal)
(poj1789,poj2485,poj1258,poj3026)
(4)拓撲排序 (poj1094)
(5)二分圖的最大匹配 (匈牙利演算法) (poj3041,poj3020)
(6)最大流的增廣路演算法(KM演算法). (poj1459,poj3436)
三.數據結構.
(1)串 (poj1035,poj3080,poj1936)
(2)排序(快排、歸並排(與逆序數有關)、堆排) (poj2388,poj2299)
(3)簡單並查集的應用.
(4)哈希表和二分查找等高效查找法(數的Hash,串的Hash)
(poj3349,poj3274,POJ2151,poj1840,poj2002,poj2503)
(5)哈夫曼樹(poj3253)
(6)堆
(7)trie樹(靜態建樹、動態建樹) (poj2513)
四.簡單搜索
(1)深度優先搜索 (poj2488,poj3083,poj3009,poj1321,poj2251)
(2)廣度優先搜索(poj3278,poj1426,poj3126,poj3087.poj3414)
(3)簡單搜索技巧和剪枝(poj2531,poj1416,poj2676,1129)
五.動態規劃
(1)背包問題. (poj1837,poj1276)
(2)型如下表的簡單DP(可參考lrj的書 page149):
1.E[j]=opt{D+w(i,j)} (poj3267,poj1836,poj1260,poj2533)
2.E[i,j]=opt{D[i-1,j]+xi,D[i,j-1]+yj,D[i-1][j-1]+zij} (最長公共子序列)
(poj3176,poj1080,poj1159)
3.C[i,j]=w[i,j]+opt{C[i,k-1]+C[k,j]}.(最優二分檢索樹問題)
六.數學
(1)組合數學:
1.加法原理和乘法原理.
2.排列組合.
3.遞推關系.
(POJ3252,poj1850,poj1019,poj1942)
(2)數論.
1.素數與整除問題
2.進制位.
3.同餘模運算.
(poj2635, poj3292,poj1845,poj2115)
(3)計算方法.
1.二分法求解單調函數相關知識.(poj3273,poj3258,poj1905,poj3122)
七.計算幾何學.
(1)幾何公式.
(2)叉積和點積的運用(如線段相交的判定,點到線段的距離等). (poj2031,poj1039)
(3)多邊型的簡單演算法(求面積)和相關判定(點在多邊型內,多邊型是否相交)
(poj1408,poj1584)
(4)凸包. (poj2187,poj1113)
中級:
一.基本演算法:
(1)C++的標准模版庫的應用. (poj3096,poj3007)
(2)較為復雜的模擬題的訓練(poj3393,poj1472,poj3371,poj1027,poj2706)
二.圖演算法:
(1)差分約束系統的建立和求解. (poj1201,poj2983)
(2)最小費用最大流(poj2516,poj2195)
(3)雙連通分量(poj2942)
(4)強連通分支及其縮點.(poj2186)
(5)圖的割邊和割點(poj3352)
(6)最小割模型、網路流規約(poj3308, )
三.數據結構.
(1)線段樹. (poj2528,poj2828,poj2777,poj2886,poj2750)
(2)靜態二叉檢索樹. (poj2482,poj2352)
(3)樹狀樹組(poj1195,poj3321)
(4)RMQ. (poj3264,poj3368)
(5)並查集的高級應用. (poj1703,2492)
(6)KMP演算法. (poj1961,poj2406)
四.搜索
(1)最優化剪枝和可行性剪枝
(2)搜索的技巧和優化 (poj3411,poj1724)
(3)記憶化搜索(poj3373,poj1691)
五.動態規劃
(1)較為復雜的動態規劃(如動態規劃解特別的施行商問題等)
(poj1191,poj1054,poj3280,poj2029,poj2948,poj1925,poj3034)
(2)記錄狀態的動態規劃. (POJ3254,poj2411,poj1185)
(3)樹型動態規劃(poj2057,poj1947,poj2486,poj3140)
六.數學
(1)組合數學:
1.容斥原理.
2.抽屜原理.
3.置換群與Polya定理(poj1286,poj2409,poj3270,poj1026).
4.遞推關系和母函數.
(2)數學.
1.高斯消元法(poj2947,poj1487, poj2065,poj1166,poj1222)
2.概率問題. (poj3071,poj3440)
3.GCD、擴展的歐幾里德(中國剩餘定理) (poj3101)
(3)計算方法.
1.0/1分數規劃. (poj2976)
2.三分法求解單峰(單谷)的極值.
3.矩陣法(poj3150,poj3422,poj3070)
4.迭代逼近(poj3301)
(4)隨機化演算法(poj3318,poj2454)
(5)雜題.
(poj1870,poj3296,poj3286,poj1095)
七.計算幾何學.
(1)坐標離散化.
(2)掃描線演算法(例如求矩形的面積和周長並,常和線段樹或堆一起使用).
(poj1765,poj1177,poj1151,poj3277,poj2280,poj3004)
(3)多邊形的內核(半平面交)(poj3130,poj3335)
(4)幾何工具的綜合應用.(poj1819,poj1066,poj2043,poj3227,poj2165,poj3429
)
高級:
一.基本演算法要求:
(1)代碼快速寫成,精簡但不失風格
(poj2525,poj1684,poj1421,poj1048,poj2050,poj3306)
(2)保證正確性和高效性. poj3434
二.圖演算法:
(1)度限制最小生成樹和第K最短路. (poj1639)
(2)最短路,最小生成樹,二分圖,最大流問題的相關理論(主要是模型建立和求解)
(poj3155, poj2112,poj1966,poj3281,poj1087,poj2289,poj3216,poj2446
(3)最優比率生成樹. (poj2728)
(4)最小樹形圖(poj3164)
(5)次小生成樹.
(6)無向圖、有向圖的最小環
三.數據結構.
(1)trie圖的建立和應用. (poj2778)
(2)LCA和RMQ問題(LCA(最近公共祖先問題) 有離線演算法(並查集+dfs) 和 在線演算法
(RMQ+dfs)).(poj1330)
(3)雙端隊列和它的應用(維護一個單調的隊列,常常在動態規劃中起到優化狀態轉移
的
目的). (poj2823)
(4)左偏樹(可合並堆).
(5)後綴樹(非常有用的數據結構,也是賽區考題的熱點).
(poj3415,poj3294)
四.搜索
(1)較麻煩的搜索題目訓練(poj1069,poj3322,poj1475,poj1924,poj2049,poj3426)
(2)廣搜的狀態優化:利用M進制數存儲狀態、轉化為串用hash表判重、按位壓縮存儲
狀態、雙向廣搜、A*演算法. (poj1768,poj1184,poj1872,poj1324,poj2046,poj1482)
(3)深搜的優化:盡量用位運算、一定要加剪枝、函數參數盡可能少、層數不易過大
、可以考慮雙向搜索或者是輪換搜索、IDA*演算法. (poj3131,poj2870,poj2286)
五.動態規劃
(1)需要用數據結構優化的動態規劃.
(poj2754,poj3378,poj3017)
(2)四邊形不等式理論.
(3)較難的狀態DP(poj3133)
六.數學
(1)組合數學.
1.MoBius反演(poj2888,poj2154)
2.偏序關系理論.
(2)博奕論.
1.極大極小過程(poj3317,poj1085)
2.Nim問題.
七.計算幾何學.
(1)半平面求交(poj3384,poj2540)
(2)可視圖的建立(poj2966)
(3)點集最小圓覆蓋.
(4)對踵點(poj2079)
八.綜合題.
(poj3109,poj1478,poj1462,poj2729,poj2048,poj3336,poj3315,poj2148,poj1263）
『貳』 數學怎麼提高計算速度
如何提高中考數學的計算的正確率，以下有四種方法以供借鑒：
第一，要對計算引起足夠的重視。
很多同學總以為計算式題比分析應用題容易得多，對一些法則、定律等知識學得比較扎實，計算是件輕而易舉的事情，因而在計算時或過於自信，或注意力不能集中，結果錯誤百出。其實，計算正確並不是一件很容易的事。例如計算一道像37×54這樣簡單的式題，要用到乘法、加法的運演算法則，經過四次表內乘法和四次一位數加法才能完成。至於計算一道分數、小數四則混合運算式題，需要用到運算順序、運算定律和四則運算的法則等大量的知識，經過數十次基本計算。在這個復雜的過程中，稍有粗心大意就會使全題計算錯誤。因此，計算時來不得半點馬虎。
第二，要按照計算的一般順序進行。
首先，弄清題意，看看有沒有簡單方法、得數保留幾位小數等特別要求;其次，觀察題目特點，看看幾步運算，有無簡便演算法;再次，確定運算順序。在此基礎上利用有關法則、定律進行計算。最後，要仔細檢查，看有無錯抄、漏抄、算錯現象。
第三，要養成認真演算的好習慣。
有些同學由於演算不認真而出現錯誤。數據寫不清，辨認失誤。打草稿時不能按照一定的順序排列豎式，出現上下粘連，左右不分，再加上相同數位不對齊，既不便於檢查，又極易看錯數據。所以一定要養成有序排列豎式，認真書寫數字的良好習慣。
第四，不能盲目追求高速度。
計算又對又快是最理想的目標，但必須知道計算正確是前提條件，是最基本的要求，沒有正確作基礎的高速度是沒有任何價值的。所以，寧願計算的速度慢一些，也要保證計算正確，提高計算的正確率。
『叄』 如何改進此演算法，使得演算法效率提高
voidDeletaz(ElemTypex)
{
inti=0,j;
while(i<length&&elem[i]<x)i++;
if(i==length)cout<<」X不存在」<<endl;
else{
while(elem[i]==x)
{n++;i++;}//關鍵在這里
for(j=i;j<length-1;j++)
elem[j-n]=elem[j];
length=length-n;
}
}
解析：這里用了一個變數n，可以更好的解決連續出現x的情況，你可以想一下，假設數據是{1,2，x,x,x,3,3,3},按照原先的代碼，連續的3個x需要連續3次運行
for(j=I;j<length;j++)elem[j]=elem[j+1];
length--;
而此處則僅需要一次，相對而言提高了效率，但是這也不是絕對的，比如：如果所有的x都不是連續出現的，那麼這兩個代碼沒什麼區別！
『肆』 如何提高演算法
計算的准確性不但在「應試教育」中佔主要地位,在「素質教育」的今天同樣重要。因為式子題的計算是學生解決實際問題的基礎,是每個小學生必須掌握的數學基礎知識和基本技能。只有計算過硬,才能進一步學好應用題和其他學科知識。式子題計算是各年級的重要內容,根據學生的考試和作業看,造成成績不理想的原因是計算能力差,准確率不高。造成這種現象的原因是多方面的:首先是低年級忽略了口算訓練,其次是在各年級中輕視了式子題的教學,誤認為計算式子題只要弄清計算順序,便能算出來,這種想法造成學生計算不細心,准確率低,從而缺乏攻克復雜式子題的興趣和信心。
計算準確,要從低年級抓起,不僅要教學生演算法,更要重視口算的訓練。口算是筆算、估算的基礎,只有讓學生在理解的基礎上掌握了口算的方法,堅持練習,逐步達到熟練的程度,才會在中、高年級中熟練、准確地計算。同樣,中高年級也不能忽視口算的練習。
式子題的訓練,還要從讀題做起,讀題要求學生正確規范,這樣有助於弄清運算順序。有括弧題,如(a+b)c,可讀作a與b的和乘以c,不能把括弧讀出來,嚴格要求學生讀准,從中悟出運算順序,確定自己的演算法。弄清計算順序是計算的前期。不這樣訓練,學生容易忽略和弄錯順序,對「准確」沒有把握,長期這樣,學生會對數學失去信心,失去積極性,教師也會對學生的計算失去信心。
文字題是式子題的讀題與列式計算的訓練,在讀題的基礎上,讓學生列出算式,正反結合訓練,會對學生的計算進行強化。文字題既然是計算題的敘述,那麼解決文字題就是列出綜合算式,它與應用題的解答有別,不能用分步計算,但可以用分步式分析。分析後列出綜合計算是解決文字題的正確做法。
加強運算定律和運算性質的教學,多用於實際計算,讓學生充分理解算理,掌握法則,鼓勵學生運用簡便演算法。除題目要求簡算外,教師要有意識地要求學生能簡算的奧運用簡算,提高學生的簡算興趣,使簡算貫穿於一切計算之中,逐步摸索計算的技巧,做到計算合理,靈活,准確,迅速,有力的提高學生的計算能力。
計算準確性的訓練要常抓不懈,養成檢查、驗算的習慣。對於一般的學生,式子題做完了不願意檢查、驗算,造成准確率低的現象。針對這種現象,要有意識的訓練,培養學生驗算,長此以往,「准確」就有保證了。
在式子題的計算中,採用適當的計算方法也要給與指導和練習。如高年級的分數、小數、百分數的混合運算,要根據題和自己的特長確定具體演算法。讓學生針對題型動腦思考,自做練習,在和他人比較,找到巧妙的演算法,也是准確性的訓練。
對學生經過長期多方面的計算訓練,培養學生嚴格、認真、對計算結果負責的良好習慣以及有毅力、肯動腦、克服困難的意志,學生的計算能力就會明顯提高,為下一步學習打下堅實基礎
『伍』 怎樣提高簡便計算的效率
（一）首先要教好運算規律
運算律是四則運算中客觀存在的規律，它既是在大量的運算事實感悟基礎上提出的，又需要進行嚴密的邏輯推理證明才能確認的真理，然而小學生又不具備這樣的抽象邏輯推理證明能力。所以根據小學生的認知特點和規律，教學時一般採用不完全歸納與抽象思考相結合的方法引導學生概括出規律。
（二）、讓學生學會用多種方法計算
當學生理解和掌握了加法結合律後，不要急於教學簡便計算，而是讓學生用幾種不同方法計算三個數連加式題，算後檢查得數是否一樣。如：計算43＋28＋37有這幾種不同的演算法：按照原來的運算順序計算；只應用家結合律計算43＋（28＋37）；三是同時應用加法交換律和技術法結合律計算43＋37＋28或28＋（43＋37）。這既能幫助學生理解和掌握加法結合律，又能使學生在計算中積累簡便計算的經驗，簡便計算的方法水到渠成。
（三）、在比較中掌握簡便計算的方法
結合59頁的例題，得出算式29＋46＋54時，要求學生用幾種不同的方法計算這道算式，然後對這幾種不同計算方法進行對比，啟發學生思考：你喜歡哪種計算方法？為什麼？然後讓學生連幾題，並說說：你是怎麼簡便計算的？這幾道簡便計算有什麼相同點？幫助學生歸納出簡便計算的方法：首先要符合加法運算規律確保得數不變，二是把和是得數的整十（百）兩數先加起來。
（四）、對比練習
學生學習中經常會出現思維定勢，一是：認為必須應用運算律才是簡便計算，二是：隨便湊一個簡便計算。為了防止學生出現這樣的問題，可以安排對比練習讓學生辨析，使學生真正理解和掌握簡便計算的方法，如：42＋58＋35（沒有簡便方法）、67－26＋34（容易出現方便計算）、28＋32－28＋32（容易等於0）等。
（五）、請運算意義幫忙
應用乘法分配律的簡便計算可以請運算意義幫忙。如：學生經常會出現這樣的錯誤：（100＋3）×25＝100×25＋3這樣的錯誤，任憑教師怎麼講解學生都會出現這樣的錯誤，怎樣辦？我是請運算意義幫忙解決這樣個問題，想：（100＋3）×25按原來運算順序計算就是103×25，表示103個25是多少，要使得數不變，就必須是100個25加3個25，所以就應當這樣簡便計算：（100＋3）×25＝100×25＋3×25。再如：有的學生對78×99＋78的簡便計算不知所措，原因是算式中的78是一個數，不像正規題是兩個積相加，這個問題也可以請運算意義幫忙解決，78×99表示99個78，78是1個78，所以先把式子先成正規的標準式78×99＋78×1，這樣一變學生就知道怎麼簡便計算了。
『陸』 如何有效地提高蟻群演算法演算法的效率
蟻群演算法(ant colony optimization, ACO),又稱螞蟻演算法,是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型技術.它由Marco Dorigo於1992年在他的博士論文中引入,其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為.
蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法具有許多優良的性質.針對PID控制器參數優化設計問題,將蟻群演算法設計的結果與遺傳演算法設計的結果進行了比較,數值模擬結果表明,蟻群演算法具有一種新的模擬進化優化方法的有效性和應用價值.
蟻群演算法是一種求解組合最優化問題的新型通用啟發式方法,該方法具有正反饋、分布式計算和富於建設性的貪婪啟發式搜索的特點.通過建立適當的數學模型,基於故障過電流的配電網故障定位變為一種非線性全局尋優問題.由柳洪平創建.
預期的結果：
各個螞蟻在沒有事先告訴他們食物在什麼地方的前提下開始尋找食物.當一隻找到食物以後,它會向環境釋放一種信息素,吸引其他的螞蟻過來,這樣越來越多的螞蟻會找到食物!有些螞蟻並沒有象其它螞蟻一樣總重復同樣的路,他們會另闢蹊徑,如果令開辟的道路比原來的其他道路更短,那麼,漸漸,更多的螞蟻被吸引到這條較短的路上來.最後,經過一段時間運行,可能會出現一條最短的路徑被大多數螞蟻重復著.
原理：
為什麼小小的螞蟻能夠找到食物?他們具有智能么?設想,如果我們要為螞蟻設計一個人工智慧的程序,那麼這個程序要多麼復雜呢?首先,你要讓螞蟻能夠避開障礙物,就必須根據適當的地形給它編進指令讓他們能夠巧妙的避開障礙物,其次,要讓螞蟻找到食物,就需要讓他們遍歷空間上的所有點；再次,如果要讓螞蟻找到最短的路徑,那麼需要計算所有可能的路徑並且比較它們的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的編程,因為程序的錯誤也許會讓你前功盡棄.這是多麼不可思議的程序!太復雜了,恐怕沒人能夠完成這樣繁瑣冗餘的程序.
然而,事實並沒有你想得那麼復雜,上面這個程序每個螞蟻的核心程序編碼不過100多行!為什麼這么簡單的程序會讓螞蟻干這樣復雜的事情?答案是：簡單規則的涌現.事實上,每隻螞蟻並不是像我們想像的需要知道整個世界的信息,他們其實只關心很小范圍內的眼前信息,而且根據這些局部信息利用幾條簡單的規則進行決策,這樣,在蟻群這個集體里,復雜性的行為就會凸現出來.這就是人工生命、復雜性科學解釋的規律!那麼,這些簡單規則是什麼呢?下面詳細說明：
1、范圍：
螞蟻觀察到的范圍是一個方格世界,螞蟻有一個參數為速度半徑（一般是3）,那麼它能觀察到的范圍就是3*3個方格世界,並且能移動的距離也在這個范圍之內.
2、環境：
螞蟻所在的環境是一個虛擬的世界,其中有障礙物,有別的螞蟻,還有信息素,信息素有兩種,一種是找到食物的螞蟻灑下的食物信息素,一種是找到窩的螞蟻灑下的窩的信息素.每個螞蟻都僅僅能感知它范圍內的環境信息.環境以一定的速率讓信息素消失.
3、覓食規則：
在每隻螞蟻能感知的范圍內尋找是否有食物,如果有就直接過去.否則看是否有信息素,並且比較在能感知的范圍內哪一點的信息素最多,這樣,它就朝信息素多的地方走,並且每隻螞蟻多會以小概率犯錯誤,從而並不是往信息素最多的點移動.螞蟻找窩的規則和上面一樣,只不過它對窩的信息素做出反應,而對食物信息素沒反應.
4、移動規則：
每隻螞蟻都朝向信息素最多的方向移,並且,當周圍沒有信息素指引的時候,螞蟻會按照自己原來運動的方向慣性的運動下去,並且,在運動的方向有一個隨機的小的擾動.為了防止螞蟻原地轉圈,它會記住最近剛走過了哪些點,如果發現要走的下一點已經在最近走過了,它就會盡量避開.
5、避障規則：
如果螞蟻要移動的方向有障礙物擋住,它會隨機的選擇另一個方向,並且有信息素指引的話,它會按照覓食的規則行為.
7、播撒信息素規則：
每隻螞蟻在剛找到食物或者窩的時候撒發的信息素最多,並隨著它走遠的距離,播撒的信息素越來越少.
根據這幾條規則,螞蟻之間並沒有直接的關系,但是每隻螞蟻都和環境發生交互,而通過信息素這個紐帶,實際上把各個螞蟻之間關聯起來了.比如,當一隻螞蟻找到了食物,它並沒有直接告訴其它螞蟻這兒有食物,而是向環境播撒信息素,當其它的螞蟻經過它附近的時候,就會感覺到信息素的存在,進而根據信息素的指引找到了食物.
問題：
說了這么多,螞蟻究竟是怎麼找到食物的呢?
在沒有螞蟻找到食物的時候,環境沒有有用的信息素,那麼螞蟻為什麼會相對有效的找到食物呢?這要歸功於螞蟻的移動規則,尤其是在沒有信息素時候的移動規則.首先,它要能盡量保持某種慣性,這樣使得螞蟻盡量向前方移動（開始,這個前方是隨機固定的一個方向）,而不是原地無謂的打轉或者震動；其次,螞蟻要有一定的隨機性,雖然有了固定的方向,但它也不能像粒子一樣直線運動下去,而是有一個隨機的干擾.這樣就使得螞蟻運動起來具有了一定的目的性,盡量保持原來的方向,但又有新的試探,尤其當碰到障礙物的時候它會立即改變方向,這可以看成一種選擇的過程,也就是環境的障礙物讓螞蟻的某個方向正確,而其他方向則不對.這就解釋了為什麼單個螞蟻在復雜的諸如迷宮的地圖中仍然能找到隱蔽得很好的食物.
當然,在有一隻螞蟻找到了食物的時候,其他螞蟻會沿著信息素很快找到食物的.
螞蟻如何找到最短路徑的?這一是要歸功於信息素,另外要歸功於環境,具體說是計算機時鍾.信息素多的地方顯然經過這里的螞蟻會多,因而會有更多的螞蟻聚集過來.假設有兩條路從窩通向食物,開始的時候,走這兩條路的螞蟻數量同樣多（或者較長的路上螞蟻多,這也無關緊要）.當螞蟻沿著一條路到達終點以後會馬上返回來,這樣,短的路螞蟻來回一次的時間就短,這也意味著重復的頻率就快,因而在單位時間里走過的螞蟻數目就多,灑下的信息素自然也會多,自然會有更多的螞蟻被吸引過來,從而灑下更多的信息素……；而長的路正相反,因此,越來越多地螞蟻聚集到較短的路徑上來,最短的路徑就近似找到了.也許有人會問局部最短路徑和全局最短路的問題,實際上螞蟻逐漸接近全局最短路的,為什麼呢?這源於螞蟻會犯錯誤,也就是它會按照一定的概率不往信息素高的地方走而另闢蹊徑,這可以理解為一種創新,這種創新如果能縮短路途,那麼根據剛才敘述的原理,更多的螞蟻會被吸引過來.
引申
跟著螞蟻的蹤跡,你找到了什麼?通過上面的原理敘述和實際操作,我們不難發現螞蟻之所以具有智能行為,完全歸功於它的簡單行為規則,而這些規則綜合起來具有下面兩個方面的特點：
1、多樣性
2、正反饋
多樣性保證了螞蟻在覓食的時候不置走進死胡同而無限循環,正反饋機制則保證了相對優良的信息能夠被保存下來.我們可以把多樣性看成是一種創造能力,而正反饋是一種學習強化能力.正反饋的力量也可以比喻成權威的意見,而多樣性是打破權威體現的創造性,正是這兩點小心翼翼的巧妙結合才使得智能行為涌現出來了.
引申來講,大自然的進化,社會的進步、人類的創新實際上都離不開這兩樣東西,多樣性保證了系統的創新能力,正反饋保證了優良特性能夠得到強化,兩者要恰到好處的結合.如果多樣性過剩,也就是系統過於活躍,這相當於螞蟻會過多的隨機運動,它就會陷入混沌狀態；而相反,多樣性不夠,正反饋機制過強,那麼系統就好比一潭死水.這在蟻群中來講就表現為,螞蟻的行為過於僵硬,當環境變化了,螞蟻群仍然不能適當的調整.
既然復雜性、智能行為是根據底層規則涌現的,既然底層規則具有多樣性和正反饋特點,那麼也許你會問這些規則是哪裡來的?多樣性和正反饋又是哪裡來的?我本人的意見：規則來源於大自然的進化.而大自然的進化根據剛才講的也體現為多樣性和正反饋的巧妙結合.而這樣的巧妙結合又是為什麼呢?為什麼在你眼前呈現的世界是如此栩栩如生呢?答案在於環境造就了這一切,之所以你看到栩栩如生的世界,是因為那些不能夠適應環境的多樣性與正反饋的結合都已經死掉了,被環境淘汰了!
參數說明：
最大信息素：螞蟻在一開始擁有的信息素總量,越大表示程序在較長一段時間能夠存在信息素.信息素消減的速度：隨著時間的流逝,已經存在於世界上的信息素會消減,這個數值越大,那麼消減的越快.
錯誤概率表示這個螞蟻不往信息素最大的區域走的概率,越大則表示這個螞蟻越有創新性.
速度半徑表示螞蟻一次能走的最大長度,也表示這個螞蟻的感知范圍.
記憶能力表示螞蟻能記住多少個剛剛走過點的坐標,這個值避免了螞蟻在本地打轉,停滯不前.而這個值越大那麼整個系統運行速度就慢,越小則螞蟻越容易原地轉圈.
蟻群演算法的實現
下面的程序開始運行之後,螞蟻們開始從窩里出動了,尋找食物；他們會順著屏幕爬滿整個畫面,直到找到食物再返回窩.
其中,『F』點表示食物,『H』表示窩,白色塊表示障礙物,『+』就是螞蟻了.
參數說明：
最大信息素：螞蟻在一開始擁有的信息素總量,越大表示程序在較長一段時間能夠存在信息素.信息素消減的速度：隨著時間的流逝,已經存在於世界上的信息素會消減,這個數值越大,那麼消減的越快.
錯誤概率表示這個螞蟻不往信息素最大的區域走的概率,越大則表示這個螞蟻越有創新性.
速度半徑表示螞蟻一次能走的最大長度,也表示這個螞蟻的感知范圍.
記憶能力表示螞蟻能記住多少個剛剛走過點的坐標,這個值避免了螞蟻在本地打轉,停滯不前.而這個值越大那麼整個系統運行速度就慢,越小則螞蟻越容易原地轉圈.
『柒』 如何改進演算法，提高程序效率
從根本上了解演算法是怎麼執行的，這樣可以做到一通百通。
一般來說，降低時間復雜度是比較好的方法。 有時候，佔用更多的內存可以幫助程序更快的運行。還有就是選用效率高的語言，例如C。
『捌』 常見的提高消隱演算法效率的方法有哪些
提高消隱演算法效率的常見方法（利用連貫性，將透視投影轉換成平行投影，包圍盒技術，背面剔除，空間分割技術，物體分層表示）
選擇好的演算法， 小心地實現， 同時確定程序不做額外的事。例如， 即使世界上最優化的字元復制循環也比不上不用復制。
當擔心效率時， 要保持幾樣事情在視野中， 這很重要。首先， 雖然效率是個非常流行的話題， 它並不總是象人們想的那樣重要。大多數程序的大多數代碼並不是時間緊要的。當代碼不是時間緊要時， 通常把代碼寫得清楚和可移植比達到最大效率更重要。記住， 電腦運行得非常非常快， 那些看起來 「低效率」 的代碼， 也許可以編譯得比較有效率， 而運行起來也沒有明顯的延時。
試圖預知程序的 「熱點」 是個非常困難的事。當要關心效率時， 使用 profiling軟體來確定程序中需要得到關注的地方。通常， 實際計算時間都被外圍任務佔用了 (例如 I/O 或內存的分配)， 可以通過使用緩沖和超高速緩存來提高速度。
即使對於時間緊要的代碼， 最無效的優化技巧是忙亂於代碼細節。許多常被建議的 「有效的代碼技巧」， 即使是很簡單的編譯器也會自動完成 (例如， 用移位運算符代替二的冪次方乘)。非常多的手動優化有可能是代碼變得笨重而使效率反而低下了， 同時幾乎不可移植。例如， 也許可以在某台機器上提了速， 但在另一台機器上去變慢了。任何情況下， 修整代碼通常最多得到線性信能提高; 更好的演算法可以得到更好的回報。
『玖』 如何提高apriori演算法的效率
Apriori演算法是關聯規則挖掘中的經典演算法。在Apriori演算法中,使用頻繁項集的先驗知識,逐層搜索的迭代方法,通過掃描資料庫,累積每個項的計數,並收集滿足最小支持度的項,找每個Lk都需要掃描一次資料庫。演算法的效率隨著數據量的增大,頻繁項集的增多,演算法的效率就非常的低,本文通過對Apriori演算法分析,應用散列、事務壓縮、劃分、抽樣等方法,最大可能的減少資料庫掃描的次數,快速發現頻繁項集,提高Apriori演算法的效率。