最佳适应算法java代码,最佳适应算法源代码
去哪儿网java开发面试经验牛客
以下是某位求职者面经，仅供参考：
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一面:
1.自我介绍
2.直接上手红黑树和平衡二叉树区别
3.红黑树的旋转
2node节点插入和3node节点插入时候旋转的情况 简述伪代码
4.问项目情况。大概半小时 5.concurrenthashmap
结构分析。 删除和获取操作过程描述。就是segment. Entry.
除了value 为volatile 其余都是final.
删除和获取操作等等。例如：删除操作是将entry要删除的节点的前半部分链表进行复制，并指向当前删除节点的后面节点。（因为next是final的，不可以进行修改，只有entry的表头可以修改）
不详述了。
6.索引的优缺点 什么时候索引不起作用？ 在什么地方可以使用索引？
7.jvm
多态原理。invokestatic invokeinterface
等指令。常量池中的符号引用 找到直接引用。在堆中找到实例对象，获取到偏移量，由偏移量在方法表中指出调用的具体方法。接口是在方法表中进行扫描）等等扯了半天
8.os: 页面调度算法 几种 分别说一下 LRU FIFO 最佳适应算法
9.内存管理： 固定分区 动态分区 段 页 都讲讲 （哈哈）
10.自己实现一下LRU算法
8.怎么学习。看过什么书
二面：
1.自我介绍
2.项目中与app移动端 的json格式设计
3.hashmap的缺点 具体提现在哪里？
4.Collections.sort()
的原理---本质上调用的是Arrays.sort() 内部是 使用的归并排序 接着写了一下归并（辅助数组的归并，和手摇算法的归并）
5.一个字符串数组，现给定一个string去进行找出对应的数组中字符串的下标 （可以有容错，但两字符串长度必须一致，容错为2）
例如：
["hello","hj","abc"]
key=“hellg" 返回下角标0
6.jvm参数调优 jvm堆的大小调优
MaxTureningShelod newratio -xxs -xxm -persize
7.图的 prime
算法
kruskal
算法
dijkstra算法 解决什么问题？ 分别写一下
伪代码
8.设计模式： 单例模式（懒汉饿汉） 工厂方法模式 观察者模式 责任链模式
9.项目 又问了一些
10.平时怎么学习？
三面：
1.自我介绍
2.自己优缺点
3.目前有几个offer
4.工作地点要求
5.在校实验室做项目，你认为最大的收获是什么
6.评价一下自己的大学生活
7.讲了一下福利 之类的
现场书面offer没了，所以只好等等邮寄，不过还好给了一个布偶纪念品
求一个java或c++程，最好是java的。需要能运行，代码尽量详细，最好有说明，通过一定追加分数！
时间比较有限，所以给你一个java多线程的程序，可以将该程序看做是分时系统中线程的运行。已经测试过了，能运行，可以改变参数，或者添加线程来实现更难的问题。悬赏分才5分啊，呵呵，有点低了，不是有点，是相当低了....
public class ThreadTwo extends Thread
{
private String str;
private int delayTime;
public ThreadTwo(String s,int time)
{
str=s;
delayTime=time;
}
public void run()
{
try
{
for(;;)
{
System.out.print(str+" ");
Thread.sleep(delayTime);
}
}
catch (Exception e)
{
System.out.println(e);
}
}
public static void main(String[] args)
{
String[] str=new String[2];
str[0]="First";
str[1]="Second";
new ThreadTwo(str[0],1000).start();
new ThreadTwo(str[1],500).start();
}
}
学习Java软件工程师要具备什么条件？
一要适应Java编程
Java软件开发必然离不开编程，这是一种与计算机进行交流的语言，是一种非人类语言，所以一定要有极强的逻辑性和运算性，要求程序员在编写的时候进行慎重的考虑。能够脚踏实地细心地研究一行行代码，具有较强的逻辑思维能力，同时有一个端正的学习态度和心态，这些都是从事Java工作的基础能力和必要要求。
二要会总结学习方式
我们常说行行出状元，这是因为他们能够掌握最适合自己的方法，学习Java也不例外，只有掌握好的学习方法才能取得事半功倍的效果。寻找专业的Java培训机构是一个非常不错的选择，一般来说专业的培训机构有资深的老师进行辅导，学习氛围佳，有完善的教学体系，还有就业老师推荐工作，对于学习Java来说事半功倍。
三要对Java感兴趣
俗话说，兴趣是学习最好的老师，在任何学习和工作中，兴趣都是很关键的。目前Java很热门，受关注度高，很多人纯粹为了好就业，就盲目进行学习。最后可能自己学有所成，但却没有兴趣继续从事这项工作，最后后悔的还是自己，浪费了大量的时间和金钱。所以对于Java开发这种技术性行业，兴趣真的很重要。
急求 遗传算法 java程序
import java.awt.BorderLayout;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import javax.swing.JButton;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;
import javax.swing.JPanel;
import javax.swing.JScrollPane;
import javax.swing.JTextArea;
import javax.swing.JTextField;
/**
* 编写者: 赖志环
* 标准遗传算法求解函数
* 编写日期: 2007-12-2
*/
class Best {
public int generations; //最佳适应值代号
public String str; //最佳染色体
public double fitness; //最佳适应值
}
public class SGAFrame extends JFrame {
private JTextArea textArea;
private String str = "";
private Best best = null; //最佳染色体
private String[] ipop = new String[10]; //染色体
private int gernation = 0; //染色体代号
public static final int GENE = 22; //基因数
/**
* Launch the application
* @param args
*/
public static void main(String args[]) {
try {
SGAFrame frame = new SGAFrame();
frame.setVisible(true);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* Create the frame
*/
public SGAFrame() {
super();
this.ipop = inialPops();
getContentPane().setLayout(null);
setBounds(100, 100, 461, 277);
setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
final JLabel label = new JLabel();
label.setText("X的区间:");
label.setBounds(23, 10, 88, 15);
getContentPane().add(label);
final JLabel label_1 = new JLabel();
label_1.setText("[-255,255]");
label_1.setBounds(92, 10, 84, 15);
getContentPane().add(label_1);
final JButton button = new JButton();
button.addActionListener(new ActionListener() {
public void actionPerformed(final ActionEvent e) {
SGAFrame s = new SGAFrame();
str = str + s.process() + "\n";
textArea.setText(str);
}
});
button.setText("求最小值");
button.setBounds(323, 27, 99, 23);
getContentPane().add(button);
final JLabel label_2 = new JLabel();
label_2.setText("利用标准遗传算法求解函数f(x)=(x-5)*(x-5)的最小值:");
label_2.setBounds(23, 31, 318, 15);
getContentPane().add(label_2);
final JPanel panel = new JPanel();
panel.setLayout(new BorderLayout());
panel.setBounds(23, 65, 399, 164);
getContentPane().add(panel);
final JScrollPane scrollPane = new JScrollPane();
panel.add(scrollPane, BorderLayout.CENTER);
textArea = new JTextArea();
scrollPane.setViewportView(textArea);
//
}
/**
* 初始化一条染色体（用二进制字符串表示）
* @return 一条染色体
*/
private String inialPop() {
String res = "";
for (int i = 0; i GENE; i++) {
if (Math.random() 0.5) {
res += "0";
} else {
res += "1";
}
}
return res;
}
/**
* 初始化一组染色体
* @return 染色体组
*/
private String[] inialPops() {
String[] ipop = new String[10];
for (int i = 0; i 10; i++) {
ipop[i] = inialPop();
}
return ipop;
}
/**
* 将染色体转换成x的值
* @param str 染色体
* @return 染色体的适应值
*/
private double calculatefitnessvalue(String str) {
int b = Integer.parseInt(str, 2);
//String str1 = "" + "/n";
double x = -255 + b * (255 - (-255)) / (Math.pow(2, GENE) - 1);
//System.out.println("X = " + x);
double fitness = -(x - 5) * (x - 5);
//System.out.println("f(x)=" + fitness);
//str1 = str1 + "X=" + x + "/n"
//+ "f(x)=" + "fitness" + "/n";
//textArea.setText(str1);
return fitness;
}
/**
* 计算群体上每个个体的适应度值;
* 按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体;
*/
private void select() {
double evals[] = new double[10]; // 所有染色体适应值
double p[] = new double[10]; // 各染色体选择概率
double q[] = new double[10]; // 累计概率
double F = 0; // 累计适应值总和
for (int i = 0; i 10; i++) {
evals[i] = calculatefitnessvalue(ipop[i]);
if (best == null) {
best = new Best();
best.fitness = evals[i];
best.generations = 0;
best.str = ipop[i];
} else {
if (evals[i] best.fitness) // 最好的记录下来
{
best.fitness = evals[i];
best.generations = gernation;
best.str = ipop[i];
}
}
F = F + evals[i]; // 所有染色体适应值总和
}
for (int i = 0; i 10; i++) {
p[i] = evals[i] / F;
if (i == 0)
q[i] = p[i];
else {
q[i] = q[i - 1] + p[i];
}
}
for (int i = 0; i 10; i++) {
double r = Math.random();
if (r = q[0]) {
ipop[i] = ipop[0];
} else {
for (int j = 1; j 10; j++) {
if (r q[j]) {
ipop[i] = ipop[j];
break;
}
}
}
}
}
/**
* 交叉操作
* 交叉率为25%，平均为25%的染色体进行交叉
*/
private void cross() {
String temp1, temp2;
for (int i = 0; i 10; i++) {
if (Math.random() 0.25) {
double r = Math.random();
int pos = (int) (Math.round(r * 1000)) % GENE;
if (pos == 0) {
pos = 1;
}
temp1 = ipop[i].substring(0, pos)
+ ipop[(i + 1) % 10].substring(pos);
temp2 = ipop[(i + 1) % 10].substring(0, pos)
+ ipop[i].substring(pos);
ipop[i] = temp1;
ipop[(i + 1) / 10] = temp2;
}
}
}
/**
* 基因突变操作
* 1%基因变异m*pop_size 共180个基因，为了使每个基因都有相同机会发生变异,
* 需要产生[1--180]上均匀分布的
*/
private void mutation() {
for (int i = 0; i 4; i++) {
int num = (int) (Math.random() * GENE * 10 + 1);
int chromosomeNum = (int) (num / GENE) + 1; // 染色体号
int mutationNum = num - (chromosomeNum - 1) * GENE; // 基因号
if (mutationNum == 0)
mutationNum = 1;
chromosomeNum = chromosomeNum - 1;
if (chromosomeNum = 10)
chromosomeNum = 9;
//System.out.println("变异前" + ipop[chromosomeNum]);
String temp;
if (ipop[chromosomeNum].charAt(mutationNum - 1) == '0') {
if (mutationNum == 1) {
temp = "1" + ipop[chromosomeNum].substring
(mutationNum);
} else {
if (mutationNum != GENE) {
temp = ipop[chromosomeNum].substring(0, mutationNum -
1) + "1" + ipop
[chromosomeNum].substring(mutationNum);
} else {
temp = ipop[chromosomeNum].substring(0, mutationNum -
1) + "1";
}
}
} else {
if (mutationNum == 1) {
temp = "0" + ipop[chromosomeNum].substring
(mutationNum);
} else {
if (mutationNum != GENE) {
temp = ipop[chromosomeNum].substring(0, mutationNum -
1) + "0" + ipop
[chromosomeNum].substring(mutationNum);
} else {
temp = ipop[chromosomeNum].substring(0, mutationNum -
1) + "1";
}
}
}
ipop[chromosomeNum] = temp;
//System.out.println("变异后" + ipop[chromosomeNum]);
}
}
/**
* 执行遗传算法
*/
public String process() {
String str = "";
for (int i = 0; i 10000; i++) {
this.select();
this.cross();
this.mutation();
gernation = i;
}
str = "最小值" + best.fitness + ",第" + best.generations + "个染色体";
return str;
}
}
当前名称：最佳适应算法java代码,最佳适应算法源代码
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