Skip to content

Minor fixes in links #345

New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

Sign up for GitHub

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Open
wants to merge 1 commit into
base: master
Choose a base branch
from
Open

Minor fixes in links #345

Changes from all commits
Commits
Show all changes
1 commit
Select commit
File filter

Filter by extension

Filter by extension
Conversations
Failed to load comments.
Loading
Jump to
Jump to file
Failed to load files.
Loading
Diff view
Diff view
4 changes: 2 additions & 2 deletions content/russian/cs/combinatorial-optimization/annealing.md
View file
Open in desktop
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -5,7 +5,7 @@ weight: 101

Алгоритм имитации отжига (англ. *simulated annealing*) — эвристический алгоритм глобальной оптимизации, особенно эффективный при решении дискретных и комбинаторных задач.

Алгоритм вдохновлён процессом [отжига](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D1%82%D0%B6%D0%B8%D0%B3) в металлургии — техники, заключающейся в нагревании и постепенном охлаждении металла для увеличения его кристаллизованности и уменьшения дефектов. Симулирование отжига в переборных задачах может быть использовано для приближённого нахождения глобального минимума функций с большим количеством свободных переменных.
Алгоритм вдохновлён процессом [отжига](https://ru.wikipedia.org/wiki/Отжиг) в металлургии — техники, заключающейся в нагревании и постепенном охлаждении металла для увеличения его кристаллизованности и уменьшения дефектов. Симулирование отжига в переборных задачах может быть использовано для приближённого нахождения глобального минимума функций с большим количеством свободных переменных.

![Максимизация функции одной переменной методом отжига](../img/annealing.gif)

Expand Down Expand Up @@ -108,7 +108,7 @@ int main() {
}
```

Здесь подсчёт количества свободных диагоналей работает за $O(n^2)$. Его можно соптимизировать до $O(n)$ и делать в $O(n)$ итераций больше: можно создать булев массив, в котором для каждой диагонали хранить, была ли она занята. С этой оптимизацией уже должна быть сдаваема [эта задача на информатиксе](https://informatics.mccme.ru/mod/statements/view.php?id=1975).
Здесь подсчёт количества свободных диагоналей работает за $O(n^2)$. Его можно соптимизировать до $O(n)$ и делать в $O(n)$ итераций больше: можно создать булев массив, в котором для каждой диагонали хранить, была ли она занята. С этой оптимизацией уже должна быть сдаваема [эта задача на информатиксе](https://informatics.msk.ru/mod/statements/view.php?id=1975).

**Упражнение.** Соптимизируйте пересчёт до $O(1)$.

Expand Down