超神奇算法

㈠ 超启发式算法的超启发式算法介绍

近年来随着智能计算领域的发展，出现了一类被称为超启发式算法（Hyper-Heuristic Algorithm）的新算法类型。最近几年，智能计算领域的着名国际会议（GECCO 2009, CEC 2010，PPSN 2010）[1]分别举办了专门针对超启发式算法的workshop或session。从GECCO 2011开始，超启发式算法的相关研究正式成为该会议的一个领域（self* search-new frontier track）。国际智能计算领域的两大着名期刊Journal of Heuristics和Evolutionary Computation也在2010年和2012年分别安排了专刊，着重介绍与超启发式算法有关的研究进展。
定义1. 超启发式算法提供了某种高层策略（High-Level Strategy，HLS），通过操纵或管理一组低层启发式算法（Low-Level Heuristics, LLH），以获得新启发式算法。这些新启发式算法则被运用于求解各类NP-难解问题。
上图给出了超启发式算法的概念模型示意图。从图中可以看出，超启发式算法分为两个层面：在问题域层面上应用领域专家需根据本人的背景知识，提供问题的定义、评估函数等信息和一系列LLH；而在高层策略层面上，智能计算专家则通过设计高效的操纵管理机制，利用问题域所提供的问题特征信息和LLH算法库，构造新的启发式算法。因为这两个层面之间实现了严格的领域屏蔽，仅仅需要修改问题域的问题定义和LLH、评估函数等领域有关信息，一种超启发式算法就可以被快速地迁移到新的问题上。因此，超启发式算法特别适合求解跨领域的问题。需要引起注意的是，研究超启发式算法的目标并不是取代智能计算专家，而是如何将智能计算技术更快地推广到更多的应用领域，同时有效第降低启发式算法的设计难度，从而将领域专家和智能计算专家的研究重点有效地划分开。根据图1 可知，智能计算专家在超启发式算法设计中主要关注于高层策略，而领域专家则重点研究问题的目标函数和LLH等。

㈡ 三中三神奇算法是什么

三中三有公式规律，规律如下：两个奇数就会有一个偶数，所以前99个数中有66个奇数33个偶数，第100个数是奇数，综上所述，一共有67个奇数，33个偶数。

公式主要分为两大类计算：

1、大小序D：公式前面有注明字内母D的为大小序。算法是从小到大。（大小序第一个拼音字母）或直接写明大小序落球序。

2、落球序L：公式前面有注明字母L的为落球序算法（落球序第一个拼音字母）或直接写明落球序。公式里提到的〈平几肖〉。那就是第几平码所对应的生肖的最小岁数。

例：38所对应的生肖最小岁数是02，就要用02来计算。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。

㈢ 求一个最大利用率算法（或者给个好思路）

这个可以考虑用背包算法来解决。原理是每次都用最大值来组合，形成用最少的数目来达到最大的数据。比如8毛钱，人民币有5毛，2毛，1毛组成，那8毛钱用什么样的组合达到用最少数量的纸币呢？算法是这样，采取能取到的值的最大值（只要不超过总值），即5毛一张，接着剩下3毛的余额，采用能取到的最大值，即2毛，接着就是1毛，共3张纸币就解决了。

㈣ 求几个算法 拜托了

16源程序：
#include "stdio.h"
#include "math.h"

#define M 50
main()
{int i,j,n,m;
float a[M]={0} ,max,sum=0,w[M],p[M];
printf("please get into the number of goods");
scanf("%d",&n);

printf("please get into the weight w[] and price p[]:");
for(i=0;i<n;i++)
scanf("%f %f",&w[i],&p[i]);
for(i=0;i<n;i++)
printf("w[%d]=%f,p[%d]=%f\n",i,w[i],i,p[i]);
printf("weight\t price\t avgprice\n");
for(i=0;i<n;i++)
{a[i]=p[i]/w[i];
printf("%f\t%f\t%f\n",w[i],p[i],a[i]);
}
printf("Please input bag's weight:");
scanf("%d",&m);
printf("you get the goods into you bag:\n");
printf("weight \t avprice\n");
while(m>0)
{ j=0;
max=a[0];
for(i=0;i<n;i++)
if(a[i]>max) {max=a[i];j=i;}

if(w[j]<m)
{ sum=sum+p[j];
printf("%f\t%f\n",w[j],a[j]);
m=m-w[j];
a[j]=0;
}
else
{ sum=sum+m/w[j]*p[j];
printf("%f\t%f\n",w[j],a[j]);
m=0;
a[j]=0;
}
}
printf("sum=%f",sum);
}
17源程序
#include "stdio.h"
#define N 20
main()
{int i,x1=0,x2=0,x3=0,x4=0,x5=0,x6=0,x7=0;

float n,a[N],sum1=0,sum2;
printf("please get into the goods 'price which consumer had been gotten\n");
for(i=0;i<N;i++)
{scanf("%f",&a[i]);
sum1+=a[i];
if(a[i]==0)break;
}
printf("%.1f\n",sum1);
printf("please get into the consumer had been paid\n");
scanf("%f",&n );
while(n<sum1)
{printf("you money is not enough");
scanf("%f",&n );
}
sum2=n-sum1;
printf("please get into the consumer must pay back\n");
printf("%.1f\n",sum2);
while (sum2>0&&sum2<100)
{if(sum2>=20){x1=x1+1;sum2=sum2-20;}
else if( sum2>=10){x2=x2+1;sum2=sum2-10;}
else if(sum2>=5){x3=x3+1;sum2=sum2-5;}
else if(sum2>=1){x4=x4+1;sum2=sum2-1;}
else if( sum2>=0.5){x5=x5+1;sum2=sum2-0.5;}
else if( sum2>=0.2){x6=x6+1;sum2=sum2-0.2;}
else if( sum2>=0.1){x7=x7+1;sum2=sum2-0.1;}
else sum2=0;
}
printf("you must pay 20 yuan %d\n:",x1);
printf("you must pay 10 yuan %d\n:",x2);
printf("you must pay 5 yuan %d\n:",x3);
printf("you must pay 1 yuan %d\n:",x4);
printf("you must pay 0.5 yuan %d\n:",x5);
printf("you must pay 0.2 yuan %d\n:",x6);
printf("you must pay 0.1 yuan %d\n:",x7);
}
15的参照16题的程序。。。。。有些也要自己练练的

㈤ 作为程序员，你们都学过哪些印象深刻的算法

如果你是一个有追求的程序员，不甘心满足天天在小公司待着，而是想去BAT或者TMD这种大型公司或者超级独角兽公司的话，那算法是绝对绕不开的一个话题。就拿本人还有周围去面试过大公司的朋友来举例子。BAT面试全都要涉及到算法。腾讯我去面试过，在二面挂了，一面和二面其实都有算法题目，一面相对而言简单一些，二面的算法就有难度了。而我有一个朋友，拿到了腾讯和阿里的offer，他回来说腾讯五轮面试中有一轮面试是专门考察算法，总共六道算法题目给了你两个小时时间作答。阿里的电话面试里面也有一轮视频面试专门考察算法，也是当着他们的面手写算法。光讲思路在腾讯行不通的。本人曾面对腾讯的题目跟面试官说我谈谈思路吧，面试官直接怼回来说不要谈什么思路，直接写出来给我看，平时怎么敲代码现在就怎么写出来。可见对待算法完全没有任何商量的余地。至于头条公司那就更是如此了，因为头条就是一家以算法驱动的公司，对算法要求也比较高。但是即便如此，BAT对待算法还远达不到称之为精通的地步。

㈥ 超启发式算法的超启发式算法vs.启发式算法

（1）超启发式算法与启发式算法均是为了求解问题实例而提出的。因此，问题实例可以视为超启发式算法和启发式算法两者共同的处理对象。
（2）超启发式算法与启发式算法都可能包含有参数。在传统的启发式算法中，可能有大量的参数需要调制。比如遗传算法中的种群规模、交叉率、变异率、迭代次数等。而超启发式算法的参数来源有两个层面，在LLH和高层启发式方法中均可能有参数需要调制。
（3）超启发式算法与启发式算法都是运行在搜索空间上，但是各自的搜索空间构成不同：传统启发式算法是工作在由问题实例的解构成的搜索空间上；而超启发式算法运行在一个由启发式算法构成的搜索空间上，该搜索空间上的每一个顶点代表一系列LLH的组合。因此，超启发式算法的抽象程度高于传统启发式算法。
（4）超启发式算法与启发式算法均可以应用到各种不同的领域，但是它们各自对于问题领域知识的需求是不同的。启发式算法设计通常需要依赖于问题的特征；而超启发式算法的高层启发式方法部分则几乎不依赖于问题的领域知识，LLH则是与问题的领域知识紧密相关的。目前启发式算法的应用已经十分广泛，而超启发式算法由于历史较短，还主要局限在部分常见的组合优化问题上。
超启发式算法与启发式算法多视角对比 启发式算法 超启发式算法 处理对象 问题实例 问题实例 参数 可能有 可能有 搜索空间 由实例的解构成 由LLH串（启发式算法）构成 应用领域 广泛 有待拓展