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平均起来,黄金分割法比二分搜索法快吗?
alphax
2006-02-15 11:02:45
目标问题是这样的,
有一个有序的整数数组
int nums[1..65536],他们的数值都不同,即nums[i] < nums[i+1] (i > 1 and i < 65536-1)
给定一个目标数t,要从nums查找它
我第一个问题,斐波那奇搜索法是否等同于黄金分割法
第二个问题,黄金分割法比二分搜索法平均比较的次数少吗,为什么?
我用斐波那奇搜索法测试了一下,平均比较次数要比二分搜索法多
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平均起来,黄金分割法比二分搜索法快吗?
目标问题是这样的, 有一个有序的整数数组 int nums[1..65536],他们的数值都不同,即nums[i] 1 and i < 65536-1) 给定一个目标数t,要从nums查找它 我第一个问题,斐波那奇搜索法是否等同于黄金分割法 第二个问题,黄金分割法比二分搜索法平均比较的次数少吗,为什么? 我用斐波那奇搜索法测试了一下,平均比较次数要比二分搜索法多
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寻开心
2006-02-17
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黄金分割本意 a+b=1, 求:a/b = b /(a+b)
他和折半不一样,折半可以计算出表达式
这个计算不出来表达式的
alphax
2006-02-17
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>>理论上这种方法较高
我想知道的就是这个,为什么比较高?我以前看过一本书,提到过这个问题,可惜记不起来了
alphax
2006-02-17
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明白了,黄金分割法的测试和这里的比较是两码事,黄金分割法里面是比较两个试验点孰优,
这里的比较是大小比较
寻开心
2006-02-16
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1、二分查找法,最常用的方法,最少的次数为1次,最坏的情况是Log2(N+1)次(结果用进一法取整),即9次;
2、黄金分割法(0.618法),理论上这种方法较高,但其最坏的情况要比二分法查找的次数要多,最好的情况也与二分法差距很小,计算中一般不采用这种方法,因为它还需要额外负担许多运算。
黄金分割方法的分割点是两个:
一个是 0.5*(sqrt(5)-1) = 0.618
另外一个是 1-0.618
一个比折半法的0.5大,一个比它小。 收敛的速度快慢和被查找点的位置相关
一个例子代码:
http://dev.poptool.net/other/2005-11-19/0511190435.html
对于单峰函数(有唯一极值的函数),
黄金分割
法
比
二分
法
能用更少的
搜索
次数找到最优解(最值),这对于目标函数不可导时的最优解
搜索
很有效。
华罗庚在《优选
法
》中阐述了在一定条件下使用golden ratio
黄金分割
法
搜索
单峰函数的最值,比
二分
法
搜索
更
快
,可用更少的步数找到最值。当目标函数可导时,可使用梯度下降类的方
法
搜索
极值点,但当目标函数不可导时,只能使用这些非梯度类的
搜索
方
法
。由下图中推导可知,使用
黄金分割
向下(即向自变量的减小方向)
搜索
时,该自变量×(1-φ);使用
黄金分割
向上(即向自变量的增大方向)
搜索
时,该自变量×2。使用
二分
法
向下(即向自变量的减小方向)
搜索
时,该自变量×1/2;使用
二分
法
向上(即向自变量的增大方向)
搜索
时,该自变量
简单查找
简单查找首先说明,博主还只是一个小菜鸟,趁这个机会回顾一下最近学习的思想和算
法
,有任何错误以及改进之处,敬请指正:
二分
法
三分
法
尺取
法
需要注意的是,简单查找必须要按照关键字信息先排序,我一般是用sort,也可以按照自己的个人习惯排序。
二分
查找 折半查找
法
也称为
二分
查找
法
,它充分利用了元素间的次序关系,采用分治策略,可在最坏的情况下用O(log n)完成
搜索
任务。它的基本思想是,将n个元素分
一维
搜索
方
法
matlab,优化方
法
基础系列-精确的一维
搜索
技术
在学习各种优化方
法
之前,我们需要先从简单的一维优化问题开始,即只有单一变量的优化问题,解决这类问题的方
法
可称为一维
搜索
技术,亦可称为线性所搜(Line Search)。一维
搜索
技术既可以独立的应用于求解单变量的优化问题,同时又是求解多变量优化问题的常用手段。在大多数多变量函数的最优化中,迭代格式为:其中最为关键的就是往哪走的
搜索
方向和走多少的步长因子,如果确定了
搜索
方向,那么求解步长因子的问题就是...
最优化方
法
的Matlab实现
转自:http://blog.csdn.net/luckydongbin/article/details/1497391 现在看一段 摄像机标定的程序里面涉及到最优化求解方程的函数,从网上找到了下面的资源,只是里面的公式显示不出来,贴在这里,做为工具查阅,如果找到原文的出处,再做修改。 在生活和工作中,人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案,并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最
matlab优化工具箱介绍
在生活和工作中,人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案,并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方
法
就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在,目前最优化方
法
的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域,如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等,并取得了显著的经济效益和社会效益。用最优化方
法
解决最优化问题的技术称
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