近似算法的引入和发展是为了处理一大类重要的优化问题，人们常常遇到的这类问题是NP-Hard问题。
按照Garey和Johnson的说法：“我没能找到一个有效的算法，但是其他那么多名人同样也没找到！”如果找不到最优解时，那么合理的做法是牺牲一点最优性而去寻求有效的，好的，可行的近似解。
当然在保证解的有效性时候，其最优性要尽可能的保留。
近似算法的模式就是为了寻求这种平衡。
本书就是讨论关于若干类重要NP-Hard问题的近似解算法，书中回顾了近几十年来相关的设计技术，及其进展

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《计算复杂性导论》可用作计算机专业、计算数学专业的计算机理论课程的教材，也是有关研究人员不可或缺的参考书。
计算复杂性理论是用数学方法研究使用数位计算机处理各种算法问题困难度的理论。
《计算复杂性导论》对计算机科学中这一重要理论做了全面的介绍。
其内容包含基本理论，如计算模型NP-完全性，以及较深入的课题，如线路复杂性、概率复杂性和交互证明系统等。
此外，《计算复杂性导论》还包括了复杂性理论近年来两个较重大的突破，即概率可验证明及其在近似算法上的应用和平均NP-完全理论。
《计算复杂性导论》中所有结果均有严格的数学证明，在每章后配有相关练习题。

循环神经网络代码RNN-超全注释#inputst时辰序列，也就是相当于输入#targetst+1时辰序列，也就是相当于输出#hprevt-1时辰的隐藏层神经元激活值deflossFun(inputs,targets,hprev):xs,hs,ys,ps={},{},{},{}hs[-1]=np.copy(hprev)print('hs=',hs)loss=0#前向传导inputs6xnfortinrange(len(inputs)):

现代优化算法是80年代初衰亡的启发式算法。
这些算法包括禁忌搜索（tabusearch），模拟退火（simulatedannealing），遗传算法（geneticalgorithms），人工神经网络（neuralnetworks）。
它们主要用于解决大量的实际应用问题。
目前，这些算法在理论和实际应用方面得到了较大的发展。
无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目标－求NP-hard组合优化问题的全局最优解。

面对当前网络中流量的增长、业务种类的增多，SDN中多数的路由算法只支持一种QoS参数，没有兼顾对系统调度服务公平性的考虑，然而多参数限制的QoS明显是NP难问题，该问题用普通的路由算法难以处理，引进蚁群算法，在蚁群算法的基础上，将链路的时延、分组丢失率引入蚁群算法中，作为算法选择路径的依据，提出一种新的路由算法。
该算法在对不同业务属性的数据流分类的基础上，根据网络的实时状况，为不同业务属性的数据流选择合适的路径，对网络中的数据流进行多路径传输。
仿真实验表明，该算法能有效地降低数据流的时延、分组丢失率。

matlab马科维茨代码QMD算法这是用于商最小度算法（QMD）的健壮Matlab代码。
在数值分析中，最小度算法是用于在应用Cholesky分解之前对对称稀疏矩阵的行和列进行置换的算法，以减少Cholesky因子中的非零数。
最小度算法经常用在有限元方法中，其中只能根据网格的拓扑而不是偏微分方程中的系数来进行节点的重新排序，从而在使用相同的网格来节省效率时各种系数值。
QMD算法的上限严格为O（n2m）。
语境找到最佳排序的问题是一个NP完全问题，因此很棘手，因此改用启发式方法。
最小度算法是从Markowitz于1959年首次提出的用于解决非对称线性规划问题的方法中衍生出来的，下面将对此进行粗略地描述。
在高斯消除的每个步骤中，都执行行和列置换，以使枢轴行和列中偏离对角非零的数量最小。
Tinow和Walker在1967年描述了一种对称方式的Markowitz方法，Rose后来又推导了该图的图形理论方式，其中仅模拟了因式分解，这被称为最小度算法。
当存在相同程度的选择时，这种算法的一个关键方面是突破打破策略。
输入和输出perm:theoutputpermutatio

上次说到的，使用如下代码保存矢量图时，放在外侧的图例往往显示不完整：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots()x1=np.random.uniform(-10,10,size=20)x2=np.random.uniform(-10,10,size=20)#print(x1)#print(x2)number=[]x11=[]x12=[]foriinrange(20):number.append(i+1)x11.append(

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。