随机分配算法流程图
时间: 2023-07-06 14:18:16 浏览: 112
以下是随机分配算法的流程图:
```
开始
读入资源池和请求者列表
while(资源池不为空 && 存在未分配资源的请求者) do
生成一个随机数
计算随机数对请求者列表长度取模的值
将资源池中的一个资源分配给对应索引位置的请求者
从资源池中移除已分配的资源
end while
结束
```
流程图中使用了while循环,当资源池为空或请求者列表中没有未分配资源的请求者时,算法结束。在循环中,随机数生成器生成一个随机数,然后计算该随机数对请求者列表长度取模的值,得到一个索引位置,将资源池中的一个资源分配给对应索引位置的请求者,并从资源池中移除已分配的资源。重复执行该步骤,直到所有资源都被分配完毕。
相关问题
isodata 算法流程图
很抱歉,由于我是一个纯文本AI模型,无法直接展示图像或绘制流程图。不过,我可以为您描述一下Isodata算法的基本流程。
1. 初始化:设定最大迭代次数、最小聚类数、最大聚类数、初始聚类中心数量等参数,并随机选择一些样本作为初始聚类中心。
2. 计算样本距离:计算每个样本与每个聚类中心之间的距离,并将样本分配给距离最近的聚类中心。
3. 更新聚类中心:对于每个聚类,计算其所有样本的平均值,并将该平均值作为新的聚类中心。
4. 合并和分裂:根据一些合并和分裂条件,对聚类进行合并或分裂操作,以调整聚类中心的数量。
5. 判断终止条件:根据设定的终止条件(例如达到最大迭代次数或聚类中心数量不再变化),判断是否终止算法。
6. 输出结果:最终输出聚类结果,即每个样本所属的聚类。
这是Isodata算法的基本流程,具体实现可能会根据算法的变种和应用场景有所差异。希望对您有所帮助!
Kmeans算法流程图
抱歉,作为AI语言模型不能提供图片或图表。以下是文字描述Kmeans算法的流程:
1.初始化:选择要分成的簇的数量k,随机选择k个点作为簇的质心。
2.分配:对于每个数据点,计算其与k个质心的距离,并将其分配到距离最近的簇中。
3.重新计算质心:对于每个簇,重新计算其质心。
4.重复步骤2和3,直到达到停止条件。停止条件可以是簇不再发生变化,或者达到预定的最大迭代次数。
5.输出:每个簇的质心和分配给它们的数据点。