效率提高的演算法

① 效率提升怎麼算

一般是算這個月比上月提高了多少個百分點。具體演算法是：(本月/上月x100%)-100%

② 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。

③ 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。

④ 效率提升率計算方法

1、改變工作觀念，主觀上對工作充滿激情，是提高工作效率的動因

一個人對某件事的主觀意願，決定了他可以付出多少激情和努力。如果主觀上對工作充滿抵觸，在工作中不免會消極懈怠，何談工作效率。提高工作效率，需要解決主觀上的問題。

2、提升素質能力，在學習鍛煉中不斷進步，是提高工作效率的基礎

常言說得好：「沒有金剛鑽別攬瓷器活」。可見能力素質對一個人的重要性。通過學習和鍛煉，不斷提升自身的能力素質，是保證工作效率得到提升的基礎。

3、加強自我管理，掌握工作中的實用技巧，是提高工作效率的捷徑

提高工作效率，光有主觀意願和工作激情，以及超人一等的才華和能力遠遠不夠，學會時間管理、計劃管理、行為養成等技巧，會起到至關重要的效果。

4、目標計劃明確

每一個工作效率較高的人，都會對自己的工作有著詳細的計劃和規劃，每一天都有明確的目標，從不會處在忙而無序的狀態。每月、每周對重要工作制定一個明確目標和計劃，每天對自己的工作進行小結和簡單規劃，然後按照要事優先的原則，去完成工作計劃和工作目標，你會感覺到自己越來越輕松。

5、方法技巧實用

隨著科技和信息技術的發展，越來越多的辦公軟體被應用到實際工作中，很多實用的技巧會幫助人們提高工作效率。在實際工作中，要努力接受新事物，不斷掌握實用的交流工具、文案寫作、軟體操作等新技巧和新方法，會縮短無效辦公時間，讓自己在更加快捷方便的環境中實現工作效率的提高。

⑤ 使用什麼演算法解決效率最高

匯編語言實現的最有效的，但需要分配的堆棧和寄存器和內存空間的保護;能源系統的高級語言編譯器分配堆棧和內存，存儲器，寄存器和堆棧保護在編譯階段。
匯編語言被編譯成機器語言，並與其他計算機執行。
字長的主要技術指標是衡量的准確性的計算機的運算速度跟CPU核心頻率，協處理器的核心架構，流水線，高速緩存緩沖區的大小有關是否

⑥ 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.

⑦ 標題如何提高程序或演算法的效率,有哪些切實可行的措施

提高程序或演算法的效率措施：
1、優化SQL語句，查詢語句中盡量不使用select，用哪個欄位查哪個欄位；少用子查詢可用表連接代替；少用模糊查詢，數據表中創建索引。
2、對程序中經常用到的數據生成緩存（如使用redis緩存數據等）。
3、對mysql做主從復制，讀寫分離。從而提高mysq執行效率和查詢速度。
4、使用nginx做負載均衡。將訪問壓力平均分配到多態伺服器。

⑧ 效率提升率計算方法 改善前36秒一個,改善後16秒一個,問效率提升多少

效率提升率=(改善前的效率-改善後效率)÷改善前效率×100%
=(36-16)÷36×100%
=55.6%
答：效率提升了55.6%

⑨ 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！