Этот алгоритм находит кратчайшее расстояние до какой-либо точки при конкретных условиях. Все действие разворачивается в сети с узлами и дугами. Они имеют свой вес, влияющий на поиск кратчайшего пути в процессе работы алгоритма.

Поворот бинарного дерева происходит во многих алгоритмах. Зачастую это дерево поиска, в котором при смещении узлов их порядок относительно корневого элемента всегда остается неизменным. Значения слева должны быть не больше, а справа не меньше, чем корневой элемент.

Когда речь заходит о поиске, это означает, что понадобится граф. В данном случае используется произвольный граф, муравьи и феромоны (направление движения по графу). После каждого прохода алгоритма муравьи будут находить кратчайшие пути в графе, следуя по феромонам.

В этом видеоуроке автор расскажет, как работают алгоритмы сортировки, и как можно отсортировать любой список. Для понимания процесса будет рассмотрено два подхода. В первом подходе вычисляется большее значение и меняется местами с меньшим, а во втором упор сделан на вставку элементов в список слева или справа.

Данный вид сортировки – самый простой способ отсортировать массив. В качестве примера дан массив из четырех чисел, сортируемых парами. Если одно из чисел больше – они меняются местами.

Этот видеоурок описывает первый из трех способов оптимизации пузырька. В данном подходе оптимизируется длина пузырька путем сокращения ненужных сравнений, когда заведомо известно, что числа с максимальными значениями уже на своих местах.

Второй подход оптимизации заключается в том, что не всегда обязательно выполнять все возможные проходы в сортировке (пузырьки). Это может понадобиться, если массив уже почти отсортирован или добавляются новые элементы.

Это третий и последний способ оптимизации пузырьковой сортировки, достаточно сложный в реализации, поэтому используется очень редко. Он заключается в том, чтобы изменить направление пузырька после первого прохода, что позволяет значительно сэкономить время сортировки.

Видеокурс по алгоритмам продолжает урок о том, как применить в бинарном поиске различные виды деревьев. Бинарное дерево – это дерево, в котором у каждого узла может быть не более двух дочерних нод. У данного дерева есть “модификация” – сортированное бинарное дерево. В таком дереве значения левой части узлов меньше или равны, а слева больше или равны, чем значение корневой ноды.

Данный вид деревьев не имеет ничего общего с бинарными деревьями, т. к. они всегда жестко сбалансированы. Каждый узел такого дерева может содержать в себе более чем одно значение. Максимальное количество значений в B-дереве обычно обозначается отдельным параметром c буквой М.

Для того чтобы данная информация была понятна в полной мере, необходимо четко представлять, что такое массивы и как они устроены. В этом видеоуроке рассматриваются плюсы и минусы использования связанных списков.

Алгоритм Флойда – это алгоритм поиска кратчайшего пути из одного в другой узел графа. Он очень похож на алгоритм Дейкстры, но с одним большим отличием – позволяет искать сразу множество кратчайших путей через все ноды.

Самый простой алгоритм гномьей сортировки подразумевает, что сравниваются две ближайшие ячейки. Если при сравнении двух соседних ячеек массива оказалось, что значения идут не по порядку, они меняются местами и итерация возвращается на шаг назад для очередного сравнения.

Видеокурс по алгоритмам включает в себя простой, но интересный алгоритм: алгоритм перемешивания.

Данный способ сортировки очень похож на пузырьковую сортировку, но есть небольшое отличие: прогон начинается с первого элемента и идет до конца списка. После этого возвращается назад с предпоследнего элемента к первому. Следующая итерация – со второго к предпоследнему и т. д.

Данный алгоритм поиска обычно используется в компьютерных играх для быстрого нахождения кратчайшего пути при помощи эвристической функции А-звезда.

Завершает видеокурс по алгоритмам ролик, в котором автор разбирает решение задачи коммивояжера при помощи алгоритма муравьев. Программный код реализован на C++.

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Как исследовать и визуализировать данные МО для обнаружения объектов на изображениях