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数据分析师喜欢的11种动画算法?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-11-19

1、贪婪算法
贪婪算法是试图在每次迭代中增加低成本的算法的总称,即使它们导致次优组合,在此示例中,所有可能的边按距离(短到长)排序,然后添加短边,该短边既不会创建具有多于2条边的顶点,也不会创建少于城市总数的循环,重复此过程,直到我们拥有一个包含所有城市的周期,尽管这里所有的启发式方法都不能保证解,但是众所周知,贪婪算法对于TSP而言并不是特别理想。

2、邻居
邻居启发式算法是另一种贪婪算法,或者有些人称之为天真算法,它从一个城市开始,并与未访问城市连接,重复直到访问了每个城市,然后返回起始城市,首先应从凝视点,然后再到靠近该点的点,依此类推,这样的规则通常不会产生短的路线,邻算法的时间复杂度为O(n^2)。所需的计算数量增长不会快于n ^ 2。

3、插入
插入算法会随着游览的发展在现有点之间添加新点,近插入的一种实现方式是从两个城市开始,然后它反复查找尚未在游览中的城市,该城市与该游览中的任何城市接近,并将其放置在两个城市之间,这将导致的游览尽可能短,当不再有剩余插入时,它将停止,近的插入算法是 O(n^2)。

4、便宜的插入
像插入一样,便宜插入也从两个城市开始,然后,它会发现游览中尚未存在的城市,将其放置在子游览中两个相连的城市之间时,可能会导致游览短,它将在两个相连的城市之间插入城市,然后重复进行直到没有剩余的插入,便宜的插入算法是 O(n^2 log2(n))

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