業務開發中的演算法有哪些

⑴ 實際工程中的優化演算法主要有哪些

優化演算法有很多，關鍵是針對不同的優化問題，例如可行解變數的取值（連續還是離散）、目標函數和約束條件的復雜程度（線性還是非線性）等，應用不同的演算法。
對於連續和線性等較簡單的問題，可以選擇一些經典演算法，如梯度、Hessian 矩陣、拉格朗日乘數、單純形法、梯度下降法等。
而對於更復雜的問題，則可考慮用一些智能優化演算法，如遺傳演算法和蟻群演算法，此外還包括模擬退火、禁忌搜索、粒子群演算法等。

⑵ MES中關於生產排程的經典演算法都有哪些

MES中經典演算法無非是兩類：

1. 日系：從精益生產管理角度出發，演算法完全服務於管理，這種生產排程的演算法是均衡化演算法，具體運用出現率演算法。代表企業是富士通、NEC等豐田的IT供應商，國內使用這類MES的有奇瑞和長安；

2. 歐美系：立足於充分調度空閑資源，提升利用率，這種演算法相對較多，模擬退火演算法等都有，但因為這類IT公司在國內提供MES服務的沒怎麼接觸，就無法舉例了
   

⑶ 為什麼程序員普遍缺乏數據結構和演算法的知識

語言只是工具，而演算法才是程序的靈魂。這句話，我估計你在編程之路上，已經聽到過無數次。但具體到工作里，你是不是還會有下面這樣的困惑？數據結構和演算法，跟操作系統、計算機網路一樣，是脫離實際工作的知識。除了面試，我可能這輩子也用不著。就算不懂這塊知識，只要 java API、開發框架用得熟練，我照樣可以把代碼寫得「飛」起來。那今天我就來詳細聊一聊，為什麼要學習數據結構和演算法。

如果你理解他們背後對應的數據結構，那就可以迅速看到這些類背後的本質區別，那個時候，你根本不用死記硬背，自然理解什麼樣的場景里該選擇什麼。在西安交大讀研究生的時候，一個師兄給了我一本《演算法導論》，從此我便一頭扎進演算法世界，到現在也十多年了。這期間，我研究過數十本數據結構與演算法的書籍，並對它們進行了仔細地對比、分析。

⑷ 機器學習有哪些演算法

1. 線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的演算法之一。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。
3. 線性判別分析
Logistic 回歸是一種傳統的分類演算法，它的使用場景僅限於二分類問題。如果你有兩個以上的類，那麼線性判別分析演算法（LDA）是首選的線性分類技術。
4.分類和回歸樹
決策樹是一類重要的機器學習預測建模演算法。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模演算法。
6. K 最近鄰演算法
K 最近鄰（KNN）演算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。
7. 學習向量量化
KNN 演算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。
8. 支持向量機
支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習演算法之一。
9. 袋裝法和隨機森林
隨機森林是最流行也最強大的機器學習演算法之一，它是一種集成機器學習演算法。

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⑸ 需要掌握哪些大數據演算法

數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

1、C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。
2、2、k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。
3、支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
4、Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。
5、最大期望（EM）演算法。在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
7、Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。
8、K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。
9、Naive Bayes。在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。

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⑹ 4種軟體開發方法有哪些

1.結構化方法：分析，設計，程序設計構成，面向數據流的開發方法，分解和抽象的原則，數據流圖建立功能模型，完成需求分析工作。
2.Jackson方法：面向數據結構開發方法。數據結構為驅動，適合小規模的項目，當輸入數據結構和輸出結構之間沒有對應關系，難用此方法，JSD（Jackson Structure Prograamming）是JSP（JacksonSystem Development）的擴充
3.原型化方法：和演化模型相對應，需求不清，業務理論不確定，需求經常變化，規模不大去不太復雜時採用。
4.面向對象開發方法：分析，設計，實現，Booch,Coad,OMT,為統一各種面向對象方法的術語，概念和模型，推出UML （Unified Modeling Language）統一化建模語言，成為工業標准。

⑺ java開發工程師必須要學的技術有哪些

學習內容：

初級部分
Java 程序設計基礎，包括 J2sdk基礎、Java面向對象基礎、Java API使用、數據結構及演算法基礎、Java AWT圖形界面程序開發；
J2SE平台Java程序設計，包括Swing圖形程序設計, Socket網路應用程序設計,對象序列化，Java 常用數據結構，Applet，流和文件，多線程程序設計；
Java桌面系統項目開發，4~5人組成一個項目組，項目大小為（15人*工作日）；
Linux的基本操作，Linux下的Java程序開發，Linux系統的簡單管理；
Oracle資料庫，包括SQL/PLSQL;資料庫和資料庫設計；簡單掌握ORACLE9i 資料庫的管理；[2]
中級部分
Java Web應用編程，包括 Java Oracle 編程，即JDBC；JavaWeb編程，包括JSP、Servlet,JavaBean；Java應用編程，包括Weblogic、Websphere、Tomcat；以及利用Jbuilder開發Java程序；
MVC與Struts，學習業界通用的MVC設計模式和Struts架構；
Java B/S商務項目開發，4~5人一個項目組，項目大小為（25人*工作日左右）
高級部分
J2ME程序設計，包括J2EE程序、J2ME；Java高級程序設計（J2EE），包括J2EE體系結構和J2EE技術、EJB；Weblogic使用、 JBuilder開發；
Java和XML，包括Java Web Service，JavaXML, 業界主流XML解析器程序設計；
軟體企業規范和軟體工程，包括UML系統建模型和設計(Rational Rose 200x)軟體工程和業界開發規范；CVS版本控制、Java Code書寫規范；
J2EE商務應用系統項目開發，4~5人一個項目組，項目大小為（25人*工作日左右）。
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看你問的問題，應該是對java很感興趣，其實你可以自學java。關於如何學習java，我剛才看到一篇很不錯的文章，是一個農民工介紹自己如何自學java，並找到Java的工作，裡面介紹了他的學習方法和學習過程，希望對你有幫助。
我是一名地地道道的農民工，生活在經濟落後的農村，有一個哥哥和一個弟弟，父母都是地道的農民，日出而作，日落而息，我從小到大學習一直很好，從小學到高一都，成績在全級一直名列前茅，這樣我也順利了考上省的重點高中，然而，每個學期開學是家裡最為難的時候，每次交學費都讓父母發愁許久，家裡為了給我籌錢讀書，都借了不少錢，才讓我讀上高中。我知道我讀到高中家裡已經欠了好多債，為了減輕家裡的負擔，我選擇了退學。
2009年我高一退學，為了給家裡還債，干過建築工地的小工，搞過塑料製品加工，送水工等等。很工資都很低，一個月也就1000多，加上加班費一個月能拿2000多一點，我每個月都向家裡寄回800-1000元，到了2011年末，一次偶然的機會我接觸了Java，聽說Java的前景挺不錯，工資相對於我一個農民工來說簡直是天文數字，於是我在新華書店買了幾本Java的書，盡管白天辛苦工作，晚上回來還是堅持看書，但有於基礎太差很多都很不明白，但還是堅持看，一有看1-2個小時Java的書，看著看著許多基礎都慢慢的學會了，但那些比較難的還是看不懂，後來還買了有些關於框架的書，還是看不懂，這樣斷斷續續的持續了半年多，覺得自己Java的基礎都差不多懂了，但框架還是看不懂，還有最缺的項目經驗，看了很多招聘Java程序員的簡介都要項目經驗，相對我一個農民工來連框架都弄不明白，想找一份Java工作對我來說簡直是奢侈。我只想學Java，並不敢想以後能從事Java的工作。
有一次，在網路上看到一篇讓我很鼓舞的文章，是一個Java高手介紹在沒有基礎的朋友怎麼自學入門Java，文章寫的很好，包含了如何學習，該怎麼學習，他提到一個方法就是看視頻，因為看書實在太枯燥和費解的，不少是我們也看不懂，這點我真的很認同，我自己看書都看了很久才學會基礎。曾經有想過參加培訓，但是上萬元的培訓費讓我望而卻步，我工資這么低，每個月還有向家裡匯錢，加上城市消費比較高，雖然每個月只有幾百剩下，但是相對於上萬萬學費和四個月的吃住費用逼我連想不敢想。 於是我決定看視頻，我就去搜索Java的視頻，雖然我零星的找到一些Java的視頻，但是都不系統。最重要連項目都沒有。後來我找到一份很好的視頻，是IT學習聯盟這個網站一套視頻叫<<零基礎Java就業班>>的教程還不錯，很完整。還贈送11個頂級企業項目。價格很合理，於是我買下來。
於是開始了我的自學Java的路，收到光碟後，我就開始學習，剛開始學習還不錯，是從零基礎教起，老師幽默風趣而又輕松的課堂教課，使我發現原來學習JAVA並不是一件很難的事情。因為我本來基礎還不錯，前面的基礎看一篇我就過去了，到了框架，我覺不又不是很難，可能老師太牛了，他能把復雜的問題講的比較通俗易懂，有些難點的地方我還是連續看了五六次，把他弄懂。每天下午6點下班後，吃了飯，馬上跑回家。看視頻，買了幾本筆記本。當時，為了編程還花幾百元了台二手的台式電腦，配置一般，但編程是足夠的。一邊看視頻，一邊記筆記，把重點都記下來，還一邊跟著老師敲代碼，為了能盡早學會Java。每天都堅持學5-6個小時。經常學到晚上一點多才睡覺。星期六，日不用上班，每天7點多起床，學到晚上11,12點。那段時間特別辛苦，特別累。在學習Java的三個多月里，除了吃飯睡覺工作，剩餘的時間都在學習，因為我知道自己的計算機基礎不是很好，也沒有學過什麼計算機，只是學了些Java基礎，相對於那些科班的人來說我要比他們付出更多的努力。我只能咬緊牙關，堅持下去，我不能放棄，我要完成我的夢想，我要讓我的家人過上好日子。終於三個多月後我把Java教程里的內容和項目都學完了，在學項目的過程中我發現項目特別重要，他能把你學過的知識全部聯系起來，能更好的理解你所學的知識。還有學習過程中，動手很重要，要經常跟著老師動手敲，動手吧，跟著做，一行一行的跟著敲，再試著加一些自己的功能，按照自己的思路敲一些代碼，收獲遠比干聽大的多。 如果遇到暫時對於一些思路不能理解的，動手寫，先寫代碼，慢慢你就會懂了。這套視頻還贈送了11個頂級企業項目，對於我沒有任何經驗的人來說，這個太重要了，還有在學習項目是提升能力最快的方法。項目能把所有的知識點全都連到一起了，不再是分散的，而是形成一個整體了。那種感覺是僅僅深入鑽研知識點而不寫真實項目的人所不能體會的。一個項目就是一根繩子可以把大片的知識串到一起。 就這樣，我用了兩個月也把項目給學完了。其實學完教程差不錯就達到就業水平，但是我可能覺得自己學歷低還是把那11個頂級企業項目才去找工作。
接著我就到51job瘋狂的投簡歷，因為我的學歷問題，初中畢業，說真的，大公司沒有人會要我。所以我頭的都是民營的小公司，我希望自己的努力有所回報。沒有想過幾天後，就有面試了，但是第一次面試我失敗了，雖然我自認為筆試很好，因為我之前做了准備，但是他們的要求比價嚴格，需要有一年的項目經驗，所以我沒有被選中。 後來陸續面試了幾加公司，終於功夫不負有心人，我終於面試上了一家民營的企業。公司規模比較小，我的職務是Java程序員。我想我比較幸運，經理看中我的努力，就決定呂勇我，開的工資是3500一個月，雖然我知道在北京3500隻能過溫飽的生化，但是我想我足夠了，比起以前的工資好了些，以後可以多寄些錢回家。我想只要我繼續努力。我工資一定會翻倍的。 把本文寫出來，希望能讓和我一樣的沒有基礎的朋友有信心，其實我們沒有自卑，我們不比別人笨，只有我們肯努力，我們一樣會成功。

⑻ 程序員開發用到的十大基本演算法

演算法一：快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 演算法更快，因為它的內部循環（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。

演算法步驟：
1 從數列中挑出一個元素，稱為 「基準」（pivot），
2 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。
3 遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。

演算法二：堆排序演算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。

演算法步驟：
1.創建一個堆H[0..n-1]
2.把堆首（最大值）和堆尾互換
3.把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置
4.重復步驟2，直到堆的尺寸為1

演算法三：歸並排序
歸並排序（Merge sort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。

演算法步驟：

演算法四：二分查找演算法
二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜 素過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組 為空，則代表找不到。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半，時間復雜度為Ο(logn) 。

演算法五：BFPRT(線性查找演算法)
BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分 析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該演算法的思想與快速排序思想相似，當然，為使得演算法在最壞情況下，依然能達到o(n)的時間復雜 度，五位演算法作者做了精妙的處理。

演算法步驟：

終止條件：n=1時，返回的即是i小元素。

演算法六：DFS（深度優先搜索）
深度優先搜索演算法（Depth-First-Search），是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分 支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發 現的節點，則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程，整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。DFS屬於盲目搜索。

深度優先搜索是圖論中的經典演算法，利用深度優先搜索演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS演算法。

演算法步驟：

上述描述可能比較抽象，舉個實例：
DFS 在訪問圖中某一起始頂點 v 後，由 v 出發，訪問它的任一鄰接頂點 w1；再從 w1 出發，訪問與 w1鄰 接但還沒有訪問過的頂點 w2；然後再從 w2 出發，進行類似的訪問，… 如此進行下去，直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點 u 為止。

接著，退回一步，退到前一次剛訪問過的頂點，看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有，則訪問此頂點，之後再從此頂點出發，進行與前述類似的訪問；如果沒有，就再退回一步進行搜索。重復上述過程，直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。

演算法七：BFS(廣度優先搜索)
廣度優先搜索演算法（Breadth-First-Search），是一種圖形搜索演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。BFS同樣屬於盲目搜索。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS演算法。

演算法步驟：

演算法八：Dijkstra演算法
戴克斯特拉演算法（Dijkstra』s algorithm）是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉提出。迪科斯徹演算法使用了廣度優先搜索解決非負權有向圖的單源最短路徑問題，演算法最終得到一個最短路徑樹。該演算法常用於路由演算法或者作為其他圖演算法的一個子模塊。

該演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖 G，以及G中的一個來源頂點 S。我們以 V 表示 G 中所有頂點的集合。每一個圖中的邊，都是兩個頂點所形成的有序元素對。(u, v) 表示從頂點 u 到 v 有路徑相連。我們以 E 表示G中所有邊的集合，而邊的權重則由權重函數 w: E → [0, ∞] 定義。因此，w(u, v) 就是從頂點 u 到頂點 v 的非負權重（weight）。邊的權重可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的權重，就是該路徑上所有邊的權重總和。已知有 V 中有頂點 s 及 t，Dijkstra 演算法可以找到 s 到 t的最低權重路徑(例如，最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中，找到從一個頂點 s 到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖，Dijkstra演算法是目前已知的最快的單源最短路徑演算法。

演算法步驟：

重復上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止

演算法九：動態規劃演算法
動態規劃（Dynamic programming）是一種在數學、計算機科學和經濟學中使用的，通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復雜問題的方法。 動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題，動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。

動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上，若要解一個給定問題，我們需要解其不同部分（即子問題），再合並子問題的解以得出原問題的解。 通常許多 子問題非常相似，為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次，從而減少計算量： 一旦某個給定子問題的解已經算出，則將其記憶化存儲，以便下次需要同一個 子問題解之時直接查表。 這種做法在重復子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。

關於動態規劃最經典的問題當屬背包問題。

演算法步驟：

演算法十：樸素貝葉斯分類演算法
樸素貝葉斯分類演算法是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類演算法。貝葉斯分類的基礎是概率推理，就是在各種條件的存在不確定，僅知其出現概率的情況下， 如何完成推理和決策任務。概率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的，即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。

樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換言之樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。

盡管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設，但樸素貝葉斯分類器在很多復雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。

⑼ （轉）物流優化演算法處理流程及演算法服務平台建設

轉自：吉勍Personal

http://www.jiqingip.com/page9001?article_id=94

演算法處理流程

物流方向的大多數業務演算法處理流程基本是按照模型建立、演算法開發、演算法測試流程進行，具體步驟如下：

模型建立

大多數優化問題都能構建成線性規劃、非線性規劃或混合整數規劃等數學模型。這些模型需要根據實際業務確定，模型主要包含以下因素：

1）  優化目標

2）  決策變數

3）  約束條件

演算法開發

模型的求解可根據實際的業務情況（問題復雜程度、數據規模、計算時效要求）等採用合適的精確演算法和近似的最優化演算法進行求解。

模型精確計算

模型精確求解有一些商業和開源的求解器，如下：Gurobi、Cplex、SCIP、OR-Tools、Glpk等，可以根據實際情況選擇合適的求解器。

最優化演算法計算

最優化演算法也有很多，比如變鄰域搜索演算法、自適應大鄰域搜索演算法、禁忌搜索演算法、模擬退火演算法、遺傳演算法、蟻群優化演算法、粒子群優化演算法、人工魚群演算法、人工蜂群演算法等，可以根據適用情況選擇。

業務相關開放項目計算

解物流領域的某些項目可以利用一些開放性的項目來求解，如求解車輛路徑問題的jsprit、求解排程類問題的optaplanner等，這類問題在模型建立好之後可以調用這些開放性項目來求解。

演算法測試

生產數據測試

物流方向的項目基本都是優化類型的項目，每個項目對應的業務環節一直在運行，涉及到的優化問題或者是業務系統簡單處理，或者人為計算，對於演算法有效性的檢測可以把這部分生產數據獨立抽離出來，經過優化演算法計算之後跟原有系統數據進行相關的對比，來評價演算法的優化效果。

模擬測試

物流的優化不像互聯網應用可以採用流量灰度的方式進行直接的驗證，並且物流系統的鏈路非常長，單點的改變可能引起上下游的變化。在決策優化的過程中需要同時使用優化求解及模擬技術來驗證或提供決策依據。模擬測試驗證大致需要以下過程：

1）  定義模擬模型確定績效指標體系

2）  輸入演算法結果數據到模擬模型進行模擬計算

3）  根據模擬模型的模擬結果計算績效指標，以反饋演算法的優化效果。

演算法服務平台建設

實際業務中的很多應用場景都可以抽象成同一類演算法問題。演算法在解決不同應用場景業務問題時，相關模型、處理流程及計算方法也都大致相同，因此可以對這類問題的演算法，按照其處理流程從業務中剝離出來，封裝好演算法的輸入、輸出及計算邏輯，構建統一的演算法服務平台。

VRP演算法服務

比較經典的VRP問題就會應用到很多業務場景，即時配、大件配送、冷鏈配送、門店補貨等。這些業務場景對於大型零售商來說是比較常見的，因此構建可靈活配置的VRP演算法服務平台，可達成一次構建，多場景應用的效果。

排班演算法服務

排班問題也是一樣，無論是生產線工人排班、司機排班、客服排班還是門店工作人員排班，這些都是排班問題應用的業務場景。通過構建可靈活配置的排班演算法服務平台，可解決多個業務場景的排班問題。

裝箱演算法服務

裝箱問題也有著豐富的應用場景，無論是商品配送的車輛裝箱、運輸網路的車型推薦及包裝作業的包材推薦都是裝箱問題的業務場景。構建靈活的裝箱演算法服務平台，可通過配置有效的解決各業務場景的裝箱問題。

運籌規劃演算法服務

無論是上面提到的一些演算法服務還是其他組合優化問題，都可以構建成運籌優化問題來解決。大家熟知的google or-tools就是組合優化問題的工具包。我們也可以根據自身的業務特點構建適合業務場景的運籌規劃演算法服務，底層可以調用不同的求解器，可以是商業求解器，如gurobi、cplex等，也可以是開源求解器，如scip、glpk等；也可以是一些最優化演算法，如鄰域搜索等。

⑽ 數據結構 java開發中常用的排序演算法有哪些

排序演算法有很多，所以在特定情景中使用哪一種演算法很重要。為了選擇合適的演算法，可以按照建議的順序考慮以下標准：
（1）執行時間
（2）存儲空間
（3）編程工作
對於數據量較小的情形，（1）（2）差別不大，主要考慮（3）；而對於數據量大的，（1）為首要。

主要排序法有：
一、冒泡（Bubble）排序——相鄰交換
二、選擇排序——每次最小/大排在相應的位置
三、插入排序——將下一個插入已排好的序列中
四、殼（Shell）排序——縮小增量
五、歸並排序
六、快速排序
七、堆排序
八、拓撲排序

一、冒泡（Bubble）排序

----------------------------------Code 從小到大排序n個數------------------------------------
void BubbleSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)
{
for(int j=0;i<n-i;j++)
{
if(a[j]>a[j+1])//比較交換相鄰元素
{
int temp;
temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp;
}
}
}
}
-------------------------------------------------Code------------------------------------------------
效率 O（n²）,適用於排序小列表。

二、選擇排序
----------------------------------Code 從小到大排序n個數--------------------------------
void SelectSortArray()
{
int min_index;
for(int i=0;i<n-1;i++)
{
min_index=i;
for(int j=i+1;j<n;j++)//每次掃描選擇最小項
if(arr[j]<arr[min_index]) min_index=j;
if(min_index!=i)//找到最小項交換，即將這一項移到列表中的正確位置
{
int temp;
temp=arr[i]; arr[i]=arr[min_index]; arr[min_index]=temp;
}
}
}
-------------------------------------------------Code-----------------------------------------
效率O（n²），適用於排序小的列表。

三、插入排序
--------------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循環從第二個數組元素開始，因為arr[0]作為最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp標記為未排序第一個元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*將temp與已排序元素從小到大比較，尋找temp應插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
------------------------------Code--------------------------------------------------------------
最佳效率O（n）；最糟效率O（n²）與冒泡、選擇相同，適用於排序小列表
若列表基本有序，則插入排序比冒泡、選擇更有效率。

四、殼（Shell）排序——縮小增量排序
-------------------------------------Code 從小到大排序n個數-------------------------------------
void ShellSortArray()
{
for(int incr=3;incr<0;incr--)//增量遞減，以增量3，2，1為例
{
for(int L=0;L<(n-1)/incr;L++)//重復分成的每個子列表
{
for(int i=L+incr;i<n;i+=incr)//對每個子列表應用插入排序
{
int temp=arr[i];
int j=i-incr;
while(j>=0&&arr[j]>temp)
{
arr[j+incr]=arr[j];
j-=incr;
}
arr[j+incr]=temp;
}
}
}
}
--------------------------------------Code-------------------------------------------
適用於排序小列表。
效率估計O（nlog2^n）~O（n^1.5），取決於增量值的最初大小。建議使用質數作為增量值，因為如果增量值是2的冪，則在下一個通道中會再次比較相同的元素。
殼（Shell）排序改進了插入排序，減少了比較的次數。是不穩定的排序，因為排序過程中元素可能會前後跳躍。

五、歸並排序
----------------------------------------------Code 從小到大排序---------------------------------------
void MergeSort(int low,int high)
{
if(low>=high) return;//每個子列表中剩下一個元素時停止
else int mid=(low+high)/2;/*將列表劃分成相等的兩個子列表,若有奇數個元素，則在左邊子列表大於右側子列表*/
MergeSort(low,mid);//子列表進一步劃分
MergeSort(mid+1,high);
int [] B=new int [high-low+1];//新建一個數組，用於存放歸並的元素
for(int i=low,j=mid+1,k=low;i<=mid && j<=high;k++)/*兩個子列表進行排序歸並，直到兩個子列表中的一個結束*/
{
if (arr[i]<=arr[j];)
{
B[k]=arr[i];
I++;
}
else
{ B[k]=arr[j]; j++; }
}
for( ;j<=high;j++,k++)//如果第二個子列表中仍然有元素，則追加到新列表
B[k]=arr[j];
for( ;i<=mid;i++,k++)//如果在第一個子列表中仍然有元素，則追加到新列表中
B[k]=arr[i];
for(int z=0;z<high-low+1;z++)//將排序的數組B的 所有元素復制到原始數組arr中
arr[z]=B[z];
}
-----------------------------------------------------Code---------------------------------------------------
效率O（nlogn），歸並的最佳、平均和最糟用例效率之間沒有差異。
適用於排序大列表，基於分治法。

六、快速排序
------------------------------------Code--------------------------------------------
/*快速排序的演算法思想：選定一個樞紐元素，對待排序序列進行分割，分割之後的序列一個部分小於樞紐元素，一個部分大於樞紐元素，再對這兩個分割好的子序列進行上述的過程。*/ void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}
int Partition(int [] arr,int low,int high)
{
int pivot=arr[low];//採用子序列的第一個元素作為樞紐元素
while (low < high)
{
//從後往前栽後半部分中尋找第一個小於樞紐元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//將這個比樞紐元素小的元素交換到前半部分
swap(arr[low], arr[high]);
//從前往後在前半部分中尋找第一個大於樞紐元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap (arr [low ],arr [high ]);//將這個樞紐元素大的元素交換到後半部分
}
return low ;//返回樞紐元素所在的位置
}
void QuickSort(int [] a,int low,int high)
{
if (low <high )
{
int n=Partition (a ,low ,high );
QuickSort (a ,low ,n );
QuickSort (a ,n +1,high );
}
}
----------------------------------------Code-------------------------------------
平均效率O（nlogn），適用於排序大列表。
此演算法的總時間取決於樞紐值的位置；選擇第一個元素作為樞紐，可能導致O（n²）的最糟用例效率。若數基本有序，效率反而最差。選項中間值作為樞紐，效率是O（nlogn）。
基於分治法。

七、堆排序
最大堆：後者任一非終端節點的關鍵字均大於或等於它的左、右孩子的關鍵字，此時位於堆頂的節點的關鍵字是整個序列中最大的。
思想：
(1)令i=l,並令temp＝ kl ;
(2)計算i的左孩子j=2i+1;
(3)若j<＝n－1，則轉(4),否則轉(6);
(4)比較kj和kj+1,若kj+1>kj,則令j＝j＋1，否則j不變；
(5)比較temp和kj，若kj>temp，則令ki等於kj，並令i=j,j=2i+1,並轉(3),否則轉(6)
(6)令ki等於temp，結束。
-----------------------------------------Code---------------------------
void HeapSort(SeqIAst R)

{ //對R[1..n]進行堆排序，不妨用R[0]做暫存單元 int I; BuildHeap(R)； //將R[1-n]建成初始堆for(i=n;i>1；i--) //對當前無序區R[1..i]進行堆排序，共做n-1趟。{ R[0]=R[1]; R[1]=R[i]; R[i]=R[0]; //將堆頂和堆中最後一個記錄交換 Heapify(R,1,i-1); //將R[1..i-1]重新調整為堆，僅有R[1]可能違反堆性質 } } ---------------------------------------Code--------------------------------------

堆排序的時間，主要由建立初始堆和反復重建堆這兩部分的時間開銷構成，它們均是通過調用Heapify實現的。

堆排序的最壞時間復雜度為O(nlgn)。堆排序的平均性能較接近於最壞性能。 由於建初始堆所需的比較次數較多，所以堆排序不適宜於記錄數較少的文件。 堆排序是就地排序，輔助空間為O(1)， 它是不穩定的排序方法。

堆排序與直接插入排序的區別:
直接選擇排序中，為了從R[1..n]中選出關鍵字最小的記錄，必須進行n-1次比較，然後在R[2..n]中選出關鍵字最小的記錄，又需要做n-2次比較。事實上，後面的n-2次比較中，有許多比較可能在前面的n-1次比較中已經做過，但由於前一趟排序時未保留這些比較結果，所以後一趟排序時又重復執行了這些比較操作。
堆排序可通過樹形結構保存部分比較結果，可減少比較次數。

八、拓撲排序
例 ：學生選修課排課先後順序
拓撲排序：把有向圖中各頂點按照它們相互之間的優先關系排列成一個線性序列的過程。
方法：
在有向圖中選一個沒有前驅的頂點且輸出
從圖中刪除該頂點和所有以它為尾的弧
重復上述兩步，直至全部頂點均已輸出（拓撲排序成功），或者當圖中不存在無前驅的頂點（圖中有迴路）為止。
---------------------------------------Code--------------------------------------
void TopologicalSort()/*輸出拓撲排序函數。若G無迴路，則輸出G的頂點的一個拓撲序列並返回OK，否則返回ERROR*/
{
int indegree[M];
int i,k,j;
char n;
int count=0;
Stack thestack;
FindInDegree(G,indegree);//對各頂點求入度indegree[0....num]
InitStack(thestack);//初始化棧
for(i=0;i<G.num;i++)
Console.WriteLine("結點"+G.vertices[i].data+"的入度為"+indegree[i]);
for(i=0;i<G.num;i++)
{
if(indegree[i]==0)
Push(thestack.vertices[i]);
}
Console.Write("拓撲排序輸出順序為：");
while(thestack.Peek()!=null)
{
Pop(thestack.Peek());
j=locatevex(G,n);
if (j==-2)
{
Console.WriteLine("發生錯誤，程序結束。");
exit();
}
Console.Write(G.vertices[j].data);
count++;
for(p=G.vertices[j].firstarc;p!=NULL;p=p.nextarc)
{
k=p.adjvex;
if (!(--indegree[k]))
Push(G.vertices[k]);
}
}
if (count<G.num)
Cosole.WriteLine("該圖有環，出現錯誤，無法排序。");
else
Console.WriteLine("排序成功。");
}
----------------------------------------Code--------------------------------------
演算法的時間復雜度O（n+e）。