由买买提看人间百态

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全部话题 - 话题: 最优
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l****u
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1
来自主题: JobHunting版 - Delete Digits怎样证明是最优解?
不矛盾啊 最优解152 肯定可以从最优解1752的来 不存在比1752更优的解,比1752 差
的解不用理会。每次都找最优解就不会漏掉最终最优解

:不对啊. 比如考虑19752这个数,现在要删2位, 我们可以先删7得到1952,然后再删9得
到152. 这个1952不是删一位的最优解,但最后我们也得到了152的最优解.
:就是说,全局最优解不一定需要从前面的最优解得出来.
a****t
发帖数: 7049
2
最优文章里就说了,是minimax优化的结果
比如只有两步,每步两个选择的游戏,状态树是这样的
o root
| |
a+ b +
| | | |
c d e f
| | | |
0 1 1 0
包括初始状态在内一共七个状态,最终状态的四个里两个是先手胜(1标记),两个是
先手败(0标记)。
那么先手可以选择的两步价值都一样,都是对手的最优价值(0),所以最终都会输。
如果状态树是这样的
o root
| |
a+ b +
| | | |
c d e f
| | | |
1 1 0 0
那么a状态的后手价值是1,b状态的后手价值是0,先手选最优走a。
可见每个棋盘终态都可以这样往回退,走出每个局面的最优。这里面没有任何“可能性
”和“不确定”可言。
用可能性只是由于无法穷举算minimax解,用统计值(比如某种中值)来估算。统计值
当然不是最优值,所以会出错,但这是没办法的。阿法狗已经企图用真人走棋的偏向来
估算最优值了。
l*******0
发帖数: 63
3
各位前辈,求教。
如果一个问题如果同时想出了最优解和一般解法,但是最优解的implementation可能有
些复杂,这时候是直接先写一般解法,最后mention一下最优解呢,还是直接就写最优
解?就比如,某道题目,可以用dp做,也可以用一般的递归(加剪枝优化什么的)做,
是直接写这个递归然后最后说其实也可以用dp做,接着写出递归转移方程?还是直接上
来就写dp。dp的思路,其实跟递归也差不多,只不过方向不同。。。个人感觉是递归之
后,推出dp比较自然。。。求教。
l****u
发帖数: 1764
4
来自主题: JobHunting版 - Delete Digits怎样证明是最优解?
利用sub optimal属性证明啊
删k个的最优解肯定是从删k-1的最优解基础上再删1位。否则如果还有更优的k-1解,那
么现在的最优就不是最优了
有点拗口,用数学表达式就更好理解
就是一个greedy问题
S*E
发帖数: 3662
5
假如黑棋选手掌握围棋最优解,开局时在他眼里棋盘每个交叉点都有一个数,
表示如果他落子在那里以后如果对手完全应对正确,黑方能够围到的面积。
然后他选取数字最大,记为N1,的一个点落子。这样的点可能不止一个。
如果他不在数字最大的点落子,那么就没有实现最优解。
然后轮到白棋。如果白棋选手也掌握了最优解,那他也看到每个交叉点上
有一个数字,代表如果白棋落子那里,最后黑棋能够围到的面积。
其中最小数的所在是白棋下一步的最佳着棋点。这个最小数必然是N1。
如果白棋没有掌握最优解,他很可能在一个比N1大的数,记为N2的地方落子。
然后再轮到黑棋。这时候黑棋选手看到的最大的数就变成了N2。落子那里
以后,最后黑棋至少能围到的面积是N2。如此交替行棋,黑棋优势逐步扩大。
C**********e
发帖数: 23303
6
很多同学对哥的这句名言
”能人战中国 loser混美国 都是人生最优解“ 理解力不够
其实判断 ”能人战中国 loser混美国 都是人生最优解“的唯一依据就是
“能人战中国” 取决于中国政府方面是否主动开出大价请你回中国
而不是你自己联系工作 或者朋友介绍 或者 亲友介绍 或者是美国身份限制 或者是美
国找不到工作等等
凡是不符合“能人战中国”标准的
选择 “loser混美国” 绝对也是 人生最优解
美国是世界上最好混的地方啦
以哥哥我为例
中国方政府面目前没有主动开出大价钱请我回中国
所以哥觉得 “loser混美国” 就是人生最优解
所以哥选择在美国继续混
你们懂了吗?
s****p
发帖数: 124
7
来自主题: JobHunting版 - Delete Digits怎样证明是最优解?
不对啊. 比如考虑19752这个数,现在要删2位, 我们可以先删7得到1952,然后再删9得到
152. 这个1952不是删一位的最优解,但最后我们也得到了152的最优解.
就是说,全局最优解不一定需要从前面的最优解得出来.
w****e
发帖数: 586
8
来自主题: JobHunting版 - Delete Digits怎样证明是最优解?
可以,但懒得写详细。就说下大体证法。假设删k个数后的最优解是 N_k, 删k+1个数后
的最优解是 N_{k+1}. 你去比较 N_k 和 N_{k+1} 的首位不同的数字,可以证明N_k和N
_{k+1}唯一不同的就是这个数字(否则N_k和N_{k+1}中必有一个不是最优解,矛盾),
并且这个数字就是 N_k 里 “第一个A[i] > A[i+1] 的数”(否则N_{k+1}不是最优解
,矛盾)。然后数学归纳法从k=1开始推就行。这题要写清楚,有高中数学联赛省一等
奖水平。
j******u
发帖数: 41683
9
☆─────────────────────────────────────☆
GentleWen (砖头、文) 于 (Wed Oct 10 22:17:07 2012, 美东) 提到:
发信人: GentleWen (砖头、文), 信区: Money
标 题: ■■■■ 50个包子求回国机票最优解 ■■■■
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Oct 10 22:15:47 2012, 美东)
基本情况:
准备大概2月1号 -- 2月20号左右回国3个礼拜吧, 过春节.
家在深圳, 所以飞香港比较方便(Hong Kong International Airport).
纽约JFK/Laguardia/Newark出发都可以.
希望直飞.
我平常用的基本的方案: 国泰直飞往返大概$1200--$1300,这是直接买票的方案.
另外我现在有80k Chase的点数和50+k UA的点数.希望利用看看
碰碰运气看看有没有点数达人能比直接$$买机票更优的方式
能划算的体验下商务舱甚至头等舱也可以(哈哈 不知道这点点数够不够干嘛,加点钱也
可以)
50个包子奖励我采纳的方案... 阅读全帖
M********t
发帖数: 5032
10
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
Google人工智能
攻破了围棋,然后呢?
雷锋网
study875
39分钟41秒前
Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或
得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国
际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——
比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google
人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情
况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李
世乭。
今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰
写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序
中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练
AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人
工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的... 阅读全帖

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11
来自主题: Military版 - 6次是最优解 但不是最普遍解
6次是最优解
但不是最普遍解
解法如下:
(1) 25匹马随机分成5组,每组赛一次,即5次
(2) 随机选某一组的排名最后的那匹马,和其他4组排名第一的4匹马,编程一组,赛一
次,即第6次
如果最优的情况下(运气最好的情况下),在第六次赛马中,那匹来自某组的最后一名的
马,比所有其他4匹排名第一的马都跑的快
那么,5匹最快马便产生
此时,共6次
但是,如果那匹马比任意其他4匹排名第一的马中的任何一匹跑的慢(第六次比赛中,慢
马排在第二或更后的位置时),就无法确定了,需要更多比赛
因为,
1)你此时无法确定,这匹马是否比其他4组的其他马都跑的快,需要更多比赛
2)你也无法确定,第六次赛出的排在第二名甚至第三名的马,是否比你在第二步随机选出
的那组的那些马跑的快或慢,需要更多比赛
图解如下:
1) 随机分组比赛, 赛后随机选出某组(Y组)的最后一匹马(O)
X1 X X X X
X2 X X X X
X3 X X X X
Y Y Y Y O
X4 X X X X
2) 再编组比赛
X1, X2, X3, X4, 和 O
如果结果是:O X X X X
则出最优解6次
如果出:
X O X ... 阅读全帖
L****8
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12
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
不就是把棋谱数据库增大了么 然后欺负人的记忆力
算个屁的人工智能

在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙
特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计
算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法
,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计
算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才
1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大�: 率�1047。
使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术
的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它
们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉—
—做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起
来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。
这也... 阅读全帖
o***s
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13
如果公务员成为目的,而不是手段的时候,核心价值观如何保证就成了一个必须思考的问题。
2012年公务员考试已经启动。这些年来,公务员考试越来越热,代替高考被称为“国考”,据报道称,今年报考的人数再创新高,达到133万人。
究竟为什么公务员考试持续走热?众多报考者又是为了什么立志投身于公务员行业?最近一项调查显示,65%的受调查者认为报考公务员是因为工作稳定,52%是因为福利待遇好,34%的人认为公务员社会地位高,27%是有为国家和人民服务的信念,还有不到两成的人是为将来做铺垫。
“为人民服务”本是公务员的基本职业道德和价值观之一,然而在今天,众多报考者中,却少有这种意识的。究竟是什么改变了人们对于公务员的价值判断?如何改变这一切?中南财经政法大学教授乔新生认为,在任何国家,公务员都是受人尊敬的职业,选择公务员也依旧是非常好的人生规划。最重要的是,不要把手段当成目的。
当官是最优选择?
当多数人把公务员当成福利高、待遇好的最优职业选择时,公务员热持续走高自然可以理解。对此,乔新生说:“今年有133万人报考国家公务员,再创历史新高,可以说是真正的千军万马过独木桥。不少学者对此忧心忡忡。但在我... 阅读全帖
i***s
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14
2012年公务员考试已经启动。这些年来,公务员考试越来越热,代替高考被称为“国考”,据报道称,今年报考的人数再创新高,达到133万人。
《北京晨报》报道,究竟为什么公务员考试持续走热?众多报考者又是为了什么立志投身于公务员行业?最近一项调查显示,65%的受调查者认为报考公务员是因为工作稳定,52%是因为福利待遇好,34%的人认为公务员社会地位高,27%是有为国家和人民服务的信念,还有不到两成的人是为将来做铺垫。
“为人民服务”本是公务员的基本职业道德和价值观之一,然而在今天,众多报考者中,却少有这种意识的。究竟是什么改变了人们对于公务员的价值判断?如何改变这一切?中南财经政法大学教授乔新生认为,在任何国家,公务员都是受人尊敬的职业,选择公务员也依旧是非常好的人生规划。最重要的是,不要把手段当成目的。
当官是最优选择?
当多数人把公务员当成福利高、待遇好的最优职业选择时,公务员热持续走高自然可以理解。对此,乔新生说:“今年有133万人报考国家公务员,再创历史新高,可以说是真正的千军万马过独木桥。不少学者对此忧心忡忡。但在我看来,报考公务员是年轻人最理想的选择,为什么这么说?我举个例子,前... 阅读全帖
k****f
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15
来自主题: Berkeley版 - 关于相亲择偶的最优策略
这几天相亲择偶成了热门话题,我忍不住也来唠叨几句。希望能够给单身人士一点点理
性分析,为下一步相亲工作,打下坚实的理论基础。不过,切勿生搬硬套,弄巧成拙。
另外,郑重声明:此文纯属理论分析,由此文而导致的任何个人或者家庭问题,本人一
概不负责的。
话说最近看的一篇科普文章,它主要讲一类游戏的最优策略问题。这个游戏很简单,就
是给你准备好100个数,你不知道这些数的具体数值。你可以随便挑,一个一个来。每
次只能选择一个,如果不满意,可以换一个。这个游戏的一个重要条件,就是不许吃后
悔药,已经被放弃的数字,不能再选了。问题是,怎样的策略才能保证挑到的数字最大
呢?最简单的策略,就是选定第一个。也有选第50个的,或者最后一个。这文章说了,
这些策略都不是最优的。这个游戏的关键在于,你不知道下个数字会是什么样子的,也
不知道这些数字最大的应该是多少。据文章证明说,最优策略是这样子的,开始一直选
数字,直到第100/e个数字 (e=2.718....自然对数,学过数学分析或者高等数学的,应
该都知道这个无理数),从中找到一个最大的,假定是m。然后,继续挑选,挑选到比
这个数字m大的,就不要再挑了
p*****2
发帖数: 21240
16
来自主题: JobHunting版 - Leetcode大家都是自己想最优解吗?
不太可能所以题都想到最优解,但是大部分应该差不多。我说的最优是时间复杂度来说
的,代码到不一定最优。
p*********g
发帖数: 2998
17
Given一个sorted array, 返回的是, 不看正负号的排序
input: [-100, -20, -5, 0, 6, 30, 200]
output: [0, -5, 6, -20, 30, -100, 200]
我的解法是找到absolute(x)最小的, 比如0,和index, 然后left = index-1, right =
index+1, 2边扫, 如果absolute(array[left]) = left-1, 否则right = right +1.
不过反馈的是, 不是最优解, 谁有更好的办法? 谢谢, 然后我就被挂了
面试官也真是可恶, 不是最优解, 都叫我写, 写完再挂我, 如果和我说还可以最优, 我
还可以再想想, 老中面试官, 呵呵
这是哪道leetcode原题?
c*****n
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18
【 以下文字转载自 SCU 讨论区 】
发信人: Arashi (原谅我这一生不羁放纵爱自由), 信区: SCU
标 题: 同时游览华州三个国家公园的最优路线 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Apr 11 16:15:37 2013, 美东)
发信人: chatman (I shall be your eyes!), 信区: Travel
标 题: 同时游览华州三个国家公园的最优路线 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Apr 2 13:03:26 2013, 美东)
发信人: chatman (I shall be your eyes!), 信区: Seattle
标 题: 同时游览华州三个国家公园的最优路线
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Apr 2 12:40:13 2013, 美东)
在这里
有需要的可以收藏一下
适合6月之后完全不封路的时候
http://goo.gl/maps/ljnon
D*******r
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19
最优解应该这么定义:在任意局面下,从形势落后的一方的角度出发,从当前应手到终
局的所有次序及位置的变化组合中,结果是双方占地差距最小,能带来这样的结果的当
前一手可以成为最优解,所谓的“神之一手”。
最优解可能是唯一解,也可能是多个解。
l*********s
发帖数: 55
20
来自主题: JobHunting版 - Leetcode大家都是自己想最优解吗?
个人认为其实不必要怕去看答案,看了别死记硬背,理解了后转化成自己的就好了,当
然看答案之前也要自己先想,别总想着依赖答案。另外即便自己能想出来而且觉得自己
的解已经很优了,也不妨看看别人是怎么做的,会有不少收获的。这样的话,其实
leetcode做到小半后除了个别特难的题,一般都能自己想到最优解或者接近最优解了
b*****n
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21
来自主题: JobHunting版 - 答算法题是上来就写最优解吗?
能写最优解就写最优解。
没把握的话可以先写个把握比较大的,肯定能写对的次优解。
G***Y
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来自主题: NewYork版 - 纽约市最优海滩当属Rockaway
康尼岛评级仅C+?!纽约最优海滩当属洛克威
Jun 3, 2015, 14:45 PM
【侨报纽约网报道】公园纽约客组织(New Yorkers for Parks)近日对纽约市运营
的八大公共海滨进行评估。最新报告显示,皇后区“几近完美的”洛克威(Rockaway)海
滩获得“A—”评分,位列全市第一,而向来备受推崇的布碌仑康尼岛(Coney Island)
海滩在评级中仅拿到了“C+”。
根据《纽约每日新闻》报道,该非营利组织于6月3日发布了《海滩评估报告》(
Report Card on Beaches),调查人员在去年夏天对市政府运营的八大公共海滨展开调
查,随后分析得出这一报告。
调查人员发现,布碌仑康尼岛(Coney Island)和布莱顿海滩(Brighton Beach)尽管
没有垃圾,但沿途却发现这两块海滨沿途散落不少玻璃碎渣。
大约三分之一海滩的自动饮水器深受自来水低压困扰,海滩存在海藻、野草等问题
,有碍游客身体健康。
公园纽约客组织执行总监(Tupper Thomas)表示:“我认为撰写这些报告将让我们
和公众更快获得消息和通知。我们希望市政府往公园投入更多资金... 阅读全帖
m*****n
发帖数: 3644
23
键盘党猜想,也没有试验,大家姑且看着吧。
一直有这么个说法,骑车踏频90,跑步步频90左右,是最有效率的。如果不够,是习惯
,可以练出来。还看到一些正经文献,说让一些pro,控制同样的输出功率,同样的时
间,高踏频的时候,或者乳酸积累更低,或者骑行距离更长。。。。
高踏频高步频,这个是没有问题的。但是对于我们业余组,是否要高到90才是最好的,
我持怀疑态度。
毕竟,对于业余者,两条腿本身的重量,还有高频时克服两条腿本身的惯性所消耗的能
量,非常大。相反,那些做对比试验的都是pro,两条腿本身的死重对于他们不算啥。
极端一点
假设pro们蹬一圈,10%是带动腿本身,90%是带动车,
假设业余蹬一圈,90%是带动腿本身,10%带动车。
那骑行同样多的距离,那几乎可以说,对于业余者,步频越高,效率越低。
要是让pro们每条腿上绑5磅的沙袋,死重比例增加,再测的话,最优频率肯定比原来低。
结论:体力好的,频率往90靠最优;体力差的新手,适当提高就行了。
灌完水去跑10mile去,跑回来再看留言。省得被人鄙视,说我光说不锻炼 lol
n****4
发帖数: 12553
24
他说那是最优解,没说我帝会追求最优解


: 放屁,要是判他重罪,你吃屎一斤

: 敢不敢?

C**********e
发帖数: 23303
25
美华要承认自己很聪明
找到了人生最优解
反之
能人混美国 loser战中国
都是没有找到人生最优解
C**********e
发帖数: 23303
26
你的语言能力好差
有的人找到了最优解的
有的人没找到
哥的论述是中在美国的华人都是找到了最优解的loser
不分老将小将
x*****8
发帖数: 10683
27
来自主题: Military版 - 人生的最优解
向心夫妇以后就住在他们在台湾买的几栋房里面,最优解。
孟晚舟夫妇以后就住在他们在加美买的几栋房里面,最优解。
我们这些没钱人为那些有钱人操心,纯属傻逼。
z*****8
发帖数: 2546
28
来自主题: Faculty版 - 怎样最优的学习 (转载)
【 以下文字转载自 Parenting 讨论区 】
发信人: zhang88 (david), 信区: Parenting
标 题: 怎样最优的学习
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Mar 31 02:26:04 2014, 美东)
怎样最优的学习
读书有感,同大家分享。
r********d
发帖数: 7742
29
来自主题: JobHunting版 - Leetcode大家都是自己想最优解吗?
我是这样做的,一道新题,给自己25分钟,全力解。如果25分钟的时候,有了明显的思
路,那就多给一点时间,继续完成,不超过45分钟。如果25分钟的时候totally没有
idea,或者放下下次做,或者搜讨论。你的解不一定需要最优解,本来最优解的获得就
是一个iterative的过程。有一个很简单的标准,如果你努力做这道题了,那么25分钟
内你至少会写完一张纸。
相反,如果25分钟内你完全没有idea,那么这个问题是beyond的你的capability的,
struggle的意义不大。要么是你不知道一个算法要么是不知道一个数据结构要么不知道
一个trick要么就是不知道一个模式。这时候可以果断放弃,struggle没有意义。hint
time. But you have to have tried your best first.
But you have to have tried your best first. 对于一般的题目,你必须要经过一个
struggle的过程,这是学习任何东西不能避免的。同样是看答案,你自己努力解过和没
有努力过,差别是十分明显的,无论从你的理解,记忆还是... 阅读全帖
w*******u
发帖数: 267
30
来自主题: JobHunting版 - 这道题如何得到最优解
Given preorder and inorder traversal of a tree, construct the binary tree.
Note:
You may assume that duplicates do not exist in the tree.
https://leetcode.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-
inorder-traversal/
————————————————————————————————————
我的解法
/**
* Definition for a binary tree node.
* struct TreeNode {
* int val;
* struct TreeNode *left;
* struct TreeNode *right;
* };
*/
struct TreeNode* buildTree(int* preorder, int preorderSize, int* inorder,
int inorderSi... 阅读全帖
s****p
发帖数: 124
31
来自主题: JobHunting版 - Delete Digits怎样证明是最优解?
这道题:
Given string A representative a positive integer which has N digits, remove
any k digits of the number, the remaining digits are arranged according to
the original order to become a new positive integer.
Find the smallest integer after remove k digits.
N <= 240 and k <= N,
在网上看到一些答案, 说是每次删除剩下string里面第一个A[i] > A[i+1] 的数,重复K
次. 这对于每一步是局部最优解, 但我没想明白为什么这样做的是全局最优解.
这个怎么证明?
z*****8
发帖数: 2546
32
来自主题: Living版 - 最优的6种削芒果妙法 (转载)
【 以下文字转载自 Food 讨论区 】
发信人: zhang88 (david), 信区: Food
标 题: 最优的6种削芒果妙法
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Aug 1 19:55:25 2015, 美东)
最优的6种削芒果妙法
d*********e
发帖数: 1114
33
50个包子? 请定义一下什么是“最优”。
不要钱的机票算最优吗?
t******g
发帖数: 4044
34
所谓神之一手。实际上这一步是否是最优解是否应该依赖于对手会如何应对?是否该假
设对手也是围棋之神?
或者说极端情况下两个真正的围棋之神是不是应该第一步棋下完,另一方就投子认负?
如果存在这个最优解,是不是数学上第一步一定是天元?
g***n
发帖数: 14250
35
天元显然是第一步里最差的选择,几乎相当于放弃了先手
最优解就是神仙来了也占不了你优势
当然解往往不止一步,有时候是连续几步才构成最优解
l****g
发帖数: 5080
36
没有最优解。这因为每个棋子的作用不仅取决于当前的棋子,还取决于以后的棋子。一
步晕招,如果对手以更晕的招法应对,这个晕招带来的收益可以比不那么晕的招法更大
的收益。因为没法预测未来,所以也不存在这种意义上的最优解。
除非你的对手不会出晕招。如果那样,每盘棋的输赢必定是一样的。而且这样的两位棋
手必定可以赢任何人,除非这个人也能 达到一样的输赢。不过这样一来,围棋也没意
思了。不用和对手下棋,和这位最佳棋手下就够了。
t******g
发帖数: 4044
37
我想了下,把下棋想象成一个状态树的话,最后总的棋局最终状态数假设是N,每下一
招棋后,总的最终棋局的状态树就在减少。所谓最优解,就是下过这招后,使得剩下的
终局可能性自己胜的比例最高。
但是,招法选择并不只考虑终局状态胜率比例,而是尽量引导对方走向这样一条路径,
即此招过后,无论对方如何应招,己方都可以走向必胜的状态。这样一招,即使不是状
态树比例上的最优,也应该下。
z*****8
发帖数: 2546
38
来自主题: WaterWorld版 - 最优的6种削芒果妙法 (转载)
【 以下文字转载自 Food 讨论区 】
发信人: zhang88 (david), 信区: Food
标 题: 最优的6种削芒果妙法
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Aug 1 19:55:25 2015, 美东)
最优的6种削芒果妙法
w*********a
发帖数: 9279
39
我版开了最优楼,说到现在也没说关于哪方面最优。
object function是什么。 效率?通过性?稳定性?
有失学术版的名誉阿。
k**o
发帖数: 191
40
来自主题: Berkeley版 - 关于相亲择偶的最优策略
LZ 的选数问题,我觉得不太对,可能是复述出错了。
只要你能遍历所有100个数,100%可以找到最大的数,相当于排序的冒泡算法。
//是我理解错了,有个附加条件是,不能脚踩两只船。只要能脚踩两只船,就100%可以找到最大的数。所以,脚踩两只船也是一种最优策略,只是要专业一点,不要露馅了。:)
所以肯定是信息不完整的情况下,才会有概率的问题。
只有大面积撒网,才有可能有大的概率找到最优的。
只可惜相亲加交往,又费时间,又费心思。所以这个model一定得加入成本这一项。
当然,人海茫茫,这个缘分还是很重要的。
积极行动也很重要。
这个绝对是一个Ph.D.的课题。既有数学model,还有社会学,心理学,经济学的考虑。
A****i
发帖数: 5546
41
【 以下文字转载自 Travel 讨论区 】
发信人: chatman (I shall be your eyes!), 信区: Travel
标 题: 同时游览华州三个国家公园的最优路线 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Apr 2 13:03:26 2013, 美东)
发信人: chatman (I shall be your eyes!), 信区: Seattle
标 题: 同时游览华州三个国家公园的最优路线
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Apr 2 12:40:13 2013, 美东)
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适合6月之后完全不封路的时候
http://goo.gl/maps/ljnon
s*********d
发帖数: 19
42
来自主题: Computation版 - 如何求取最优值?
遇到求解一个复杂函数的最优解问题
设F(T)是一个关于多维的向量T的复杂函数表达式,现在想求取最优T值,s.t. min(F(T
))达到最小值
按照最初的设想是:
a) 求出F(T)对于T的gradient decent表达式F'(T),给定一个T的初始值T_0,step
size K 和tolerance value M,
b) 将T_0代入F'(T)并normalization(F_n'(T_0)=F'(T_0)/|F'(T_0)|)
c) 更新T为T_1(T_1=T_0-K*F_n'(T_0)),依此做iterarion,直到T的两次值T_n,T_n+1的
变化小于M
按照上述方法我尝试了一下,做了20次iteration后,F(T)的值是变小了,但是变化速
度很慢,比较费时间,有没有比较快速一些求解方法?
s*********d
发帖数: 19
43
来自主题: Mathematics版 - 如何求取最优值?
遇到求解一个复杂函数的最优解问题
设F(T)是一个关于多维的向量T的复杂函数表达式,现在想求取最优T值,s.t. min(F(T
))达到最小值
按照最初的设想是:
a) 求出F(T)对于T的gradient decent表达式F'(T),给定一个T的初始值T_0,step
size K 和tolerance value M,
b) 将T_0代入F'(T)并normalization(F_n'(T_0)=F'(T_0)/|F'(T_0)|)
c) 更新T为T_1(T_1=T_0-K*F_n'(T_0)),依此做iterarion,直到T的两次值T_n,T_n+1的
变化小于M
按照上述方法我尝试了一下,做了20次iteration后,F(T)的值是变小了,但是变化速
度很慢,比较费时间,有没有比较快速一些求解方法?
m***n
发帖数: 12188
44
这样看来,曾先生至少保住了性命。
就算不是最优解,也是次优解。
l**s
发帖数: 9490
45
来自主题: TheStrait版 - 空心确实是空心菜的最优战略
标题 [讨论] 空心确实是空心菜的最优战略
时间 Mon May 11 19:59:27 2015
─────────────────────────────
你大爷我老人家早就指出,空心菜不读书,没有思想,不懂政治,是个废物
李敖最喜欢批评空心菜,说她投机
你大爷我老人家无数次问台湾人,空心菜究竟有哪一点好,台湾人从来不知道
台湾人是对的,空心菜确实没有任何一点是好的
客观评价空心菜,她还是有一点好,她有自知之明,知道自己外行,不懂政治
所以她的战略是空心,无论对什么问题,都只说空话,让你们按各人喜好来脑补
她的战略卓有成效,很多不读书的台湾人,看到空心菜对面的烂,就觉得她好
可是,一个无知的人,虽然百般掩饰,但终究还是会露出马脚的
例如最近的工人放假,她说了无数空话,只有一句实的,就被抓住骂死了
然后她出来道歉,又说了一大堆空话,完全没有实质内容,还有点自相矛盾
有人因为不小心讲了一句“有具体内容的话”,于是就失言了,还能更搞笑吗?
都知道全岛最绿ptt,ptt最绿花果山,花果山上所有人都在骂她,没有人帮腔
这证明一件事,如果台湾人投票给空心菜,都是含泪投的,没有人觉得幸福自豪... 阅读全帖
x*****m
发帖数: 29
46
来自主题: JobHunting版 - 好记(但不是最优)的combination算法
p.s. 看来之前那个题目说错话了, 就是觉得这个框架挺容易理解记忆的,既不是最优也不是最简单也不是最**最&&的,大
家轻拍..轻拍...
刚刚研究出来的~ 觉得还挺直观挺好记忆的~
Combination(s, start, k) : 从串s的位置start开始选k个元素
从位置1开始,分成选位置1和不选位置1的
然后递归调用,位置2,继续分成选位置2和不选位置2的...依次类推
如果剩下的和k相等,或者k==0了,就选择完毕了可以输出一个combination了
my code:
void Combination(std::string s, int start, int k) {
std::string temp;
int remaining = s.size() - start;

if (remaining == k) {
std::cout << s << std::endl;
return;
}
if (k == 0) {
std::cout << s.erase(start,
d*****8
发帖数: 38
47
来自主题: JobHunting版 - 请教最优算法:最多装满水的桶?
这个稍微不同于最少硬币找零, greedy算法,
1. 目标是最多的满桶;
2. 可以溢出桶
不满足greedy的条件:当前的最优解不受子问题影响.
像用在traveling salesman problem,
反例:
50, 70, 50, 31
用50+50, 70+31。最多2个桶
j**********3
发帖数: 3211
48
来自主题: JobHunting版 - Max Points on a Line 最优解法是哪个?
我一直以为time n^2就是最优, 昨天忽然听说还可以更优?
能来说说么?
s****a
发帖数: 794
49
我大多数时候从两个题里面随便选一个问
一个问题的标准是所有小问题都要基本没有bug 而且思路清楚
另一个问题的第二个小题就没见过当场给出最优解的,当然标准也低,只要第一个小问
给出很好的解答,第二问给出次优的,并且思路能看出在对的方向上前进就好了
我相信对于其他reasonable的面试官也都是一样,简单的问题要求高,复杂的问题要求
低。具体标准取决于对于同事的mock。
如果基础知识不好,通过刷题进了公司,你的同事都是不刷题还能达到相同水平的,以
后的日子肯定不好过。还是要有基本的基础知识,然后通过刷刷题熟悉一下面试的氛围
就好了
H**********5
发帖数: 2012
50
well said。这种面试官才是reasonable,见过某些傻逼老中,问那种很tricky的名词
概念但google3秒就能搜到答案的题,答不上来就说你基本功不行。我心里一万个去
你大爷。当然这种逼面试就是纯拉人凑数


: 我大多数时候从两个题里面随便选一个问

: 一个问题的标准是所有小问题都要基本没有bug 而且思路清楚

: 另一个问题的第二个小题就没见过当场给出最优解的,当然标准也低,只
要第一
个小问

: 给出很好的解答,第二问给出次优的,并且思路能看出在对的方向上前进
就好了

: 我相信对于其他reasonable的面试官也都是一样,简单的问题要求高,复
杂的问
题要求

: 低。具体标准取决于对于同事的mock。

: 如果基础知识不好,通过刷题进了公司,你的同事都是不刷题还能达到相
同水平
的,以

: 后的日子肯定不好过。还是要有基本的基础知识,然后通过刷刷题熟悉一
下面试
的氛围

: 就好了

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