变量选择是在面对高维数据时需要处理的问题，有三类处理的方法，分别是最优子集的搜索、变量的稀疏和压缩、降维和特征重构。 最优子集的搜索L:一类处理方法是从备选的变量集合里面筛选出对于我们的分析目的有更大贡献的子集，常用的方法由最优子集法、BIC\AIC准则选择法、随机森林等。
简介 线性DP中有两类DP状态转移方程式： 1.状态转移中每一项中仅含阶段变量i或状态变量j（1D/1D） 2.状态转移中每一项中同时含阶段变量i与状态变量j 如果使用暴力DP的话毫无疑问两种都是O(n^2),此时面对n=1e5无能为力 但是，回归循环代码，我们会发现有些转移是没有必要的 砍掉这些没有必要
T1（30min） 上来就套着一个转化的架子，但是能看出来，转化有规律可循，就是前1后必1，有别的字母或者双l是双0，t开头只能是0，1这些（绞尽脑汁推一遍就出来了） 然后确认了以下找的规律没有问题，敲一遍模拟就过了。 T2（1h15min左右） T2是放在最后做的，原因：翻页翻过了 一看到无向图，单源最短路，主要是（dij我
感谢所有AC 传送门 思路 分治能解决这个题目吗？乍一看并不可行，如果把所有点中分，取左部分的最小距离和右部分的最小距离来作为所有点的最小距离，这样的分治策略明显是不正确的，因为这样就忽视了左部分和右部分中的点形成的点对，即一些跨界的距离可能是最短距离。这是分治所
11、某公司利用两种原料 A、B 生产甲、乙两种产品（吨），各产品所需的原料数，原料限量及单位产品所获利润如下表。企业目标是追求利润的最大化，试写出该线性规划问题的数学模型，并用图解法求出最优解和最大利润。 解题思路: 最大总利润也就是 是一条线A和B的二元一次不等式
参考：https://blog.csdn.net/qq_37630072/article/details/78133235 #include<cstdio>#include<algorithm> //这个头文件可以使用max(,),*max_element(,)using namespace std; //它们的含义分别是：求两者最大；求数组最大int n,a[1002],f[1002];int main(){ scanf("%d",&
贪心算法总是作出在当前看来最好的选择 —— 也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。 贪心算法得到的最终结果也可能是整体最优的，例如，单源最短路经问题（Dijskstra算法），最小生成树问题等。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但
前言 贪婪算法。 分而治之。 动态规划。 回溯法。 分支定界。 一、贪婪算法 （1）最优化问题。每个最优化问题都包含一组限制条件和一个优化函数。符合限制条件的问题求解方案称为可行解。使优化函数可能取得最佳值的可行解称为最优解。 （2）在贪婪算法中，我们需要逐步构造一个最优解
硬币贪心问题 1.平均消耗硬币数 这里 c o s t cost cost函数定义了 对 [
目录 1.贪心算法简介 基本思想 局限性 2.经典例题 区间问题 贪心策略 3.代码 1.贪心算法简介 基本思想 1）贪婪算法（贪心算法）是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优（即最有利）的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。 2）贪婪算法所得到的结果不一定是最
对于实际问题中的目标函数和约束条件种类繁多中的最优化问题，有的是线性的，有的是非线性的;有的是连续的，有的是离散的;有的是单峰值的，有的是多峰值的。随着研究的深入，人们逐渐认识到在很多复杂情况下要想完全精确地求出其最优解既不可能，也不现实，因而求出其近似最优解或满意解是
入门动态规划之前需要明确： 1、动态规划没有固定写法，极其灵活，常常需要具体问题具体分析； 2、多训练、多思考、多总结是学习动态规划的重点； 3、《算法笔记》上大多是使用递推来实现动态规划的，很少用递归，感觉是因为递推比递归好理解一些，可以先学会递推再写递归。 4、但是 需要明确很
算法 前言 算法作为一门学问有两条几乎平行的线索。同一个数据对象上有不同的问题，就可用到不同的算法策略。不同数据对象上的问题也能用到相同的算法策略。 数据结构（数据对象）：数、矩阵、集合、串、排列、图、表达式、分布等。 算法策略：贪心、分治、动态规划、搜索等。 时间复杂
给定一组正整数，相邻的整数之间将会进行浮点除法操作。例如， [2,3,4] -> 2 / 3 / 4 。 但是，你可以在任意位置添加任意数目的括号，来改变算数的优先级。你需要找出怎么添加括号，才能得到最大的结果，并且返回相应的字符串格式的表达式。你的表达式不应该含有冗余的括号。 来源：力扣（LeetCo
简介：云上成本优化三部曲：云上资源归属拆解、确定资源需求及购买优先级、选择最佳的付费方式。 2021年12月21日，阿里云弹性计算年度峰会在上海举行，本次峰会通过全实景直播的形式为大家呈现。峰会上，阿里云弹性计算高级产品专家万郁香发表了主题为“多样付费选择构筑最优的弹性体验”
人工智能 人工智能是一个比较宽泛的概念，它指的就是机器能像人类一样思考和行动。 机器学习 机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习最成功的应用领域是计算机视觉。机器学习通过训练模型，以主动学习的方式得到处理数据的方法。 机器学习有三类：监督学习、无监督学习和强化
给定一组正整数，相邻的整数之间将会进行浮点除法操作。例如， [2,3,4] -> 2 / 3 / 4 。 但是，你可以在任意位置添加任意数目的括号，来改变算数的优先级。你需要找出怎么添加括号，才能得到最大的结果，并且返回相应的字符串格式的表达式。你的表达式不应该含有冗余的括号。 示例： 输入: [1
目录 1. 强化学习的agent-environment接口模型 2. 马尔科夫决策过程 MDP：Markov Decision Process 3. 回报 return 4. 价值函数及贝尔曼方程 5. 其它 6. 主要公式 MDP动力学函数 回报 价值函数 贝尔曼方程 贝尔曼最优方程 1. 强化学习的agent-environment接口模型
贪心算法的基本思想： 贪心总是作出当前看来最好的选择，也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。 贪心算法的基本要素： 1.贪心选择性质： 所谓贪心选择性质是指求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪
一、理论 1. 简介 贪心算法是 算法设计 中的一种方法 期盼通过每个阶段的 局部最优 选择从而达到全局的最优 结果并 不一定是最优 2. 零钱兑换 输入： coins = [1, 2, 5], amount = 11 输出： 3 解释： 11 = 5 + 5 + 1 输入： coins = [1, 3, 4], amount = 6 输出： 3 解释： 6 = 4 + 1 +
拆解为子问题最优 局部最优导致全局最优 严格证明可行：数学归纳法，反证法证明贪心可行，一般举反例就行 455. 分发饼干 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 1 class Solution { 2 public: 3 int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) { 4 sort(g.
分而治之 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到最后子问题小到可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)，大数据中的MR，现实中如汉诺塔
文章目录 Greedy二叉树 Greedy 先从问题出发，循环一遍，查看每步所能得到的局部最优；判断全局最优答案是什么，如何从局部最优到达全局最优！贪婪法告诉我们，凡事不能只从整体考虑事情，容易陷入困境，要尝试从细节把所有情况考虑一遍，当举不出反例，则问题解决！ 二叉树
Optimal Transport Proble 最优传输问题 該問題最初被定義爲： 存储在不同地区的 Ｎ 个仓库 (位置 xｉ ，每个仓库有物资 Ｇｉ)，需要将这些物资分发到 Ｍ 个不同的地方 (位置 yｉ ，货物数量需求为 Ｈｉ)。各个仓库及分发地点之间距离为 Ｃ(xｉ，yj) 。 目標： 是讓運輸矩陣Ｌ~ Ｃ(Ｘｉ，Ｙj)中所有元素的和最小。 解决思
文章目录 前言一、题目描述输入样例：输出样例： 二、DP思路三、具体代码 前言 2022虎年初一，祝大家新年快乐！今天借着喜气，写一篇关于算法竞赛中非常重要的一种思想----动态规划（DP）。它主要用来解决最优解问题，而其思想核心往往是把最优解细化成许多个子问题来求解，最后在一步
