棋局评估(MINMAX搜索+α-β剪枝) 这是一个博弈的问题，在这里，你的对手希望他得高分，你希望你得高分，可是你分数高了他的分就低了。下棋的时候，你希望走出最好的局面，即使输也要分数最高，而你的对手恰恰相反，他要走出他的最好局面，也就是你的最坏局面，让你分数最低。这样交替行棋，也就完成了对
pytorch 实现剪枝的思路是 生成一个掩码，然后同时保存 原参数、mask、新参数，如下图 pytorch 剪枝分为 局部剪枝、全局剪枝、自定义剪枝； 局部剪枝 是对 模型内 的部分模块 的 部分参数 进行剪枝，全局剪枝是对 整个模型进行剪枝； 本文旨在记录 pytorch 剪枝模块的用法，首先让我
The K-P factorization of a positive integer N is to write N as the sum of the P-th power of K positive integers. You are supposed to write a program to find the K-P factorization of N for any positive integers N, K and P. Input Specification: Each input f
在搜索算法中优化中，剪枝，就是通过某种判断，避免一些不必要的遍历过程，形象的说，就是剪去了搜索树中的某些“枝条”，故称剪枝。应用剪枝优化的核心问题是设计剪枝判断方法，即确定哪些枝条应当舍弃，哪些枝条应当保留的方法。
题目 题目地址 分析 这道题符合递归的性质，对于当前的节点node，当且仅当其左右孩子都为不包含1的子树，且node.val=1时，node所在的子树才符合“不包含1的子树”这一定义。那么很自然的，我们可以采取树的后序处理，递归的处理上述条件，具体代码如下。 代码 Golang代码 /* * @lc app=leetc
2022.7.9 上午考试 \(100pts+0pts+0pts+0pts=100pts，rk22\) T3莫名CE（自己机子编译能过？） 下午学习内容：IDDFS，A\(^*\)，IDA\(^*\) P1763 埃及分数 P1379 八数码难题 P2324 [SCOI2005]骑士精神 UVA1603 破坏正方形 Square Destroyer 2022.7.10 上午考试 \(10pts+0pts+0pts=0pts\) （悲 T1 线
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/23156/1022来源：牛客网 题目描述 牛妹给牛牛写了一个数字n，然后又给自己写了一个数字m，她希望牛牛能执行最少的操作将他的数字转化成自己的。 操作共有三种，如下： 1.在当前数字的基础上加一，如：4转化为5 2.在当前数字的
前面机器学习：决策树（上）已经学习了构造决策树的基本流程、三个常见算法、以及划分属性的方法，下面将学习如何优化一个决策树 1、剪枝处理 剪枝（pruning）是决策树学习算法应对过拟合的主要手段。因为决策树模型太强大了，很可能把训练集学得太好以致于把训练集本身的特性也给学习了（特别是
题目大意： 就是给你一个 \(n \times m\) 的仓库，起初为空，然后让你往里边放很多类似 \('T'\) 字形的机器（如样例所示），问你最多能放多少，然后把放法输出来。 题目分析： 很明显，这道题应该是给了 \(special\ judge\) 的，所以输出不用过多考虑，我们来分析一下数据范围。 这道题虽然 \(nm\) 只有
22. 括号生成(DFS 剪枝+回溯) 数字 n 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。 示例 1： 输入：n = 3 输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"] 示例 2： 输入：n = 1 输出：["()"] 提示： 1 <= n <= 8 DFS
题目描述： $n$张牌每个牌有权值$a_i$，要求选择$k$次，每次让牌的权值减一，使得牌的权值形成从$1$开始的连续整数(不含$0$). $n,k,ai \leq 50$ 分析： 先考虑朴素dp，先将$a_i$排序，$dp[i][S][j]$表示前$i$个数，把$S$这些位填上了，还剩$j$次行动机会的方案数。有 $$dp[i][S][j] -> dp[i+1][S|(1
深度优先搜索 学习笔记 引入 深度优先搜索 DFS 是图论中最基础，最重要的算法之一。DFS 是一种盲目搜寻法，也就是在每个点 \(u\) 上，任选一条边 DFS，直到回溯到 \(u\) 时才选择别的边，如下图。 他的搜索顺序为 1-2-3-4-6。 递归实现指数型枚举 从 \(1\sim n\) 中这 \(n\) 个整数选取任
LCT怎么打 \(H(x)=F(x)G(x)\) 则 \(H'(x)=F'(x)G(x)+F(x)G'(x)\) 建图时对点赋 \(id\) 时出现重复 数据分治时不严格的判断数据的范围导致丢分 拉格朗日插值长啥样：\(F(x)=\sum_{i=1}^{i\le k+1} y_i\sum_{i!=j}^{i\le k+1}(y_i-y_j)/(x_i-x_j)\) （主要背诵后半段） power
题目：剑指 Offer 12. 矩阵中的路径 优质解答：DFS+剪枝（参考自K神） 从矩阵中任一点作为起点进行深度优先遍历，矩阵内可向四个方向移动，遍历到不符合要求的元素（矩阵越界以及字符不匹配）则进行剪枝，并将走过的点先置空，防止走重复的路径，在回溯过程中再将其恢复，如果判定到达字符串最后一位且字
快退役了，希望这些石乐志行为不要再次把我送走 剪枝（指把自己剪死导致只剩下30高分 交 互 题 尝试1s过\(\frac{(10^5)^2}{w}\)并将\(\frac{n}{w}\)复杂度强行加入到根号分治中 花费大量时间做一道sb题并在想到正解时快速放弃思路更换想法 如果啥都不加连个矩形都没有所以要加上
决策树学习的三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 一、决策树模型（分类与回归方法） 1.1 基本概念 决策树可为多叉树，是描述对实例进行分类的树形结构决策树由结点和有向边组成。其中结点又分为：内部结点（表示特征或属性）、叶结点（表示类别）决策树采用
这一节我们回顾一下我们之前学的DFS、BFS。 它们是暴力法的直接实现，能把所有可能的状态都搜出来，然后从中找到解。 不过，暴力法往往比较低效，把时间浪费在很多不必要的计算上。比如BFS 中的“跳蚱蜢”问题，从一个状态继续下一跳，有 4 种跳法，但是其中一些状态是不用跳的，因为是重复
目录题目描述输入格式输出格式数据范围输入样例：输出样例：dfs剪枝搜索分析代码时间复杂度参考文章 题目传送门 题目描述 给定 nn 个正整数，将它们分组，使得每组中任意两个数互质。 至少要分成多少个组？ 输入格式 第一行是一个正整数 nn。 第二行是 nn 个不大于10000的正整数。 输出格
题目：https://www.luogu.com.cn/problem/P1731 题目简述： 做一个类似于动漫中的多层蛋糕 在限定体积和层数内寻找可能表面积中的最小值 思路：还是那失了双亲的深搜与剪枝 深搜基本思路：准备一个r[ ]和一个h[ ]分别存储第p层的半径和高 由底层开始，一步一步向上搜索 在体积不超限制的情
给定一个二叉树 根节点 root ，树的每个节点的值要么是 0，要么是 1。请剪除该二叉树中所有节点的值为 0 的子树。 节点 node 的子树为 node 本身，以及所有 node 的后代。 示例 1: 输入: [1,null,0,0,1] 输出: [1,null,0,null,1] 解释: 只有红色节点满足条件“所有不包含 1 的子
决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法 决策树（decision tree）(二)——剪枝
上机编程考试准备 1.0 提前做的准备 首先，这里默认投递岗位是需要进行上机编程的岗位。一般来说需要候选人，提前一段时间进行刷题训练，增强相关算法的熟悉程度。一般来说，对于上机编程的考试题目类型相对来说比较固定。 我们可以根据开始题目类型进行优先级划分，从而以更加合理的方式来
一.什么是过度拟合数据？ 过度拟合(overfitting)的标准定义:给定一个假设空间H,一个假设h属于H,如果存在其他的假设h'属于H,使得在训练样例上h的错误率比h'小,但在整个实例分布上h'比h的错误率小,那么就说假设h过度拟合训练数据. overfittingt是这样一种现象:一个假设
导语：最近在刷牛客，在做了一些题目之后，整理了一些思路非常好的算法，在此做些记录，当然仅仅是算法的思路，因为我个人觉得学习算法，更多的是去掌握不同算法的思路及特性，而代码只是实现他的工具，在此希望能够帮助大家，同时如果某些概念或者用词不准确，欢迎指正！（ps：将题目或者业务需求进行数据结
LINK #include<bits/stdc++.h> #include <unordered_set> #define int long long using namespace std; typedef pair<int, int> PII; typedef pair<PII, int> PIII; #define x first #define y second const int N = 2e5+10; unordered_map<int
