Cтраница 1
Предыдущий алгоритм легко улучшить. [1]
Предыдущий алгоритм требует большого времени ( вычисления и особенно большой памяти. Гораздо более удобен алгоритм, использующий прием суммирования Госпера [ С 8 ], который мы сейчас опишем. [2]
Предыдущий алгоритм и его только что описанный новый вариант представляют два крайних случая управления списком возможных связей. Первый алгоритм совершенно не упорядочивает список и тратит много времени на поиск узла в сети. Второй выполняет множество операций для поддержания упорядоченного связанного списка, на что тратится значительная часть времени, но это окупается возможностью очень быстро выбирать узлы. Другие варианты алгоритма используют промежуточную стратегию. [3]
Предыдущие алгоритмы поиска кратчайшего пути вычисляют все кратчайшие пути от одного корневого узла до всех остальных узлов сети. Есть много других типов задач по нахождению кратчайшего путч. В этом разделе обсуждаются три из них: двухточечный кратчайший путь, кратчайший путь для всех пар и кратчайший путь со штрафами за повороты. [4]
Аналогично предыдущему алгоритму применительно к прогнозируемым субстратам. [5]
Распознавание пересечения и касания л - прямоп для аппроксимирующего многоугольника. [6] |
Аналогично предыдущему алгоритму находим точки пересечения и упорядочиваем их. Возможно касание или пересечение контура. [7]
Хотя предыдущий алгоритм представлен в виде, пригодном для итеративных вычислений в автономном режиме, метод может найти более выгодное применение в диалоговом режиме. II) г [; ( III) /; ( IV) бЬ1; ( V) г зс, тогда он знает: ( I) как функционирует его система; ( II) какие ограничения активны, ( III) какие переменные проектирования имеют наиболее существенное влияние на функционал качества и ограничения, ( IV) допустимое ( удовлетворяющее ограничениям) направление наискорейшего спуска, ( V) как ведет себя функционал качества системы. [8]
Поскольку предыдущий алгоритм проверяет, существует ли файл, чтобы выяснить, какое расширение использовать, если в команде includegraphics не указано расширение, во время работы I T X a, графический файл обязательно должен существовать. [9]
Хотя предыдущий алгоритм представлен в виде, пригодном для итеративных вычислений в автономном режиме, метод может найти более выгодное применение в диалоговом режиме. [10]
Пример алгоритма планирования Кратчайшая задача - первая. запуск четырех задач в исходном порядке ( а. запуск в соответствии с алгоритмом ( б. [11] |
Версией предыдущего алгоритма с переключениями является алгоритм наименьшего оставшегося времени выполнения. В соответствии с этим алгоритмом планировщик каждый раз выбирает процесс с наименьшим оставшимся временем выполнения. В этом случае также необходимо заранее знать время выполнения задач. Когда поступает новая задача, ее полное время выполнения сравнивается с оставшимся временем выполнения текущей задачи. Если время выполнения новой задачи меньше, текущий процесс приостанавливается и управление передается новой задаче. Эта схема позволяет быстро обслуживать короткие запросы. [12]
Модификация предыдущего алгоритма, когда градиентный спуск производится из случайной точки с наименьшим значением показателя качества. Для реализации этого алгоритма необходимо на первом этапе произвести случайный перебор ( § 20.4) заданного объема. [13]
Пример алгоритма планирования Кратчайшая задача - первая. запуск четырех задач в исходном порядке ( а. запуск в соответствии с алгоритмом ( б. [14] |
Версией предыдущего алгоритма с переключениями является алгоритм наименьшего оставшегося времени выполнения. В соответствии с этим алгоритмом планировщик каждый раз выбирает процесс с наименьшим оставшимся временем выполнения. В этом случае также необходимо заранее знать время выполнения задач. Когда поступает новая задача, ее полное время выполнения сравнивается с оставшимся временем выполнения текущей задачи. Если время выполнения новой задачи меньше, текущий процесс приостанавливается и управление передается новой задаче. Эта схема позволяет быстро обслуживать короткие запросы. [15]