题目传送门 一、贪心（微扰） + \(dp\) 这道题还是比较难的，前置知识： 贪心的微扰（邻项交换）证法，例题：国王游戏，耍杂技的牛 贪心将问题转化: 发现有可能存在最优解的某些宝石的贡献为\(0\)，我们剔除了这些宝石。 假设最优解的能量石排列长度为\(k(1<=k<=n)\) 因为去掉了那些没有贡献的宝石，位
题目传送门 题目要求输出字典序最小的解，假设存在一个包含第\(1\)个物品的最优解，为了确保字典序最小那么我们必然要选第一个。 那么问题就转化成从\(2\)～\(N\)这些物品中找到最优解。 之前的\(f(i,j)\)记录的都是前\(i\)个物品总容量为\(j\)的最优解，现在将\(f(i,j)\)定义为从第\(i\)
一、题目如下： 问题描述： 羽毛球队有男女运动员各n 人。给定2 个n×n 矩阵P 和Q。P[i][j]是男运动员i 和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势；Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势。由于技术配合和心理状态等各种因素影响，P[i][j]不一定等于Q[j][i]。男
53.最大子序和 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组 是数组中的一个连续部分。 def maxSubArray(nums): """ 动态规划：分解成小问题，先解决小问题，当小问题解决完，即大问题也就解决了（先解后合发展一
一、基本概念 动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。 二、基本思想与策略 基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段
1、基本原理 在了解动态规划和解决背包问题前我们先了解两个基本原理。 （1）、最优化原理 最优化原理指的最优策略具有这样的性质：不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。简单来说就是一个最优策略的子策略也是必须是最优的，而所有子问题的
最优分解问题 问题描述： 设n是一个正整数，要求将n分解为若干互不相同的自然数之和，且这些自然数的乘积最大。 输入： 正整数n 输出： 计算的最大乘积。 如输入10，则输出30. 提示： 若a+b的值为一个常量，则a-b的绝对值越小，ab值越大。贪心策略：将n分成从2开始的连续自然数之和，如果
最优编码树 哈夫曼编码，Huffman Code 编码，字符映射到二进制序列 解码，二进制序列还原成对应的字符 压缩（有损/无损），用较少的01序列描述原始信息 ASCLL编码，将字母、数字和一些常用的符号用一个字节编码 eg:ASCII编码：“A”-01000001，十六进制：0x41 GBK/GB2，针对简体字的编码，
什么策略模式 策略模式就是定义一组策略，分别在不同的类中封装，每种策略可以根据当前的场景互相替换，策略的之间的变化是独立的。比如我们要从杭州到上海，可以根据自身的情况，来选择是乘坐火车、汽车、高铁，这些出行方式就是不同的策略。 合适使用策略模式 当代码中的if else 超过3层
第一问就是普通的最长下降子序列，重点是第二问。 先给出贪心策略： 首先假设已有若干套系统拦截了导弹，对于一个新来的导弹X： 1、如果已有的系统能够拦截X，很自然的想法是把他丢到已有系统中末尾最小的，因为这样其他系统的末尾才能尽可能大，拦截更多的导弹。 2、如果已有系统都不能
1. 请用回溯法的方法分析“最小重量机器设计问题” （1）回溯法要求要给出约束条件，总价格不超过c，设当前已选部件的重量和为cw，价格之和为cc. （2）初始化供应商数量及部件数量，然后初始化部件的一些属性作为测试数据。程序关键点是中间变量的总价值取较小的那个，总重量与最小重量bestw的比对
一、动态规划 动态规划(简称DP)的思想是把一个大的问题进行拆分，细分成一个个小的子问题，且能够从这些小的子问题的解当中推导出原问题的解。 性质 1、最优子结构性：既所拆分的子问题的解是最优解。 2、无后效性：即子问题的解一旦确定，就不再改变，不受在这之后、包含它的更大的问题
由于考试算法中用到贪心时需要先证明其正确性才能使用，所以本人学习了一下贪心算法的证明方法并作此笔记。 首先，在网上找到的贪心策略证明有： 考察一个问题的最优解,证明可修改该最优解,使得其从贪心选择开始,然后用数学归纳法证明每一步都可以通过贪心选择得到最优解 1,假定首选
一、动态规划的思想方法 动态规划（Dynamic Programming，DP）方法对问题进行全面的规划处理，从而弥补了贪婪法在这方面的不足。下面叙述动态规划的最优决策原理，并以货郎担问题为例说明动态规划的思想方法。 1、动态规划的最优决策原理 对于具有n
概念 区间类型动态规划是线性动态规划的拓展，它在分阶段划分问题时，与阶段中元素出现的顺序和由前一阶段的哪些元素合并而来有很大的关系。（例：f[i][j]=f[i][k]+f[k+1][j]） 区间类动态规划的特点： 合并：即将两个或多个部分进行整合。 特征：能将问题分解成为两两合并的形式。 求解：对整个问
贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解.贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择.贪心算法一般按如下步骤进行：1.建立数学模型来描述问题2.把求解的
对数据集进行最优分箱和WOE转换 - Reynold.C - 博客园对数据集分箱的方式三种，等宽等频最优，下面介绍对数据集进行最优分箱，分箱的其他介绍可以查看其他的博文，具体在这就不细说了： 大体步骤： woe.py conf.py woe_executor.py thttps://www.cnblogs.com/leixingzhi7/p/9366908.html
文章目录 一、理论基础1、供需优化算法（1）SDO算法初始化（2）商品均衡数量与均衡价格（3）供给函数和需求函数 2、SDO算法伪代码 二、仿真实验与分析1、函数测试与数值分析2、求解焊接梁设计优化问题3、WSN覆盖优化 三、参考文献 一、理论基础 1、供需优化算法 供需优化(Supply-dem
以下为阅读《强化学习：原理与python实现》这本书第七章的学习笔记。 在之前学习到的强度学习方法中，都是通过学习最优价值函数来获得最优策略。现在换一个角度来思考，我们可以通过用含参函数来近似最优策略，并在迭代中更新参数值，这就是策略梯度算法。 用函数近似方法估计最优策略的
在实际的系统中，并不是所有的系统都是线性系统，也存在着大量的非线性系统。那么如何处理非线性系统，将是我们本篇文章需要考虑的问题。 4. 线性系统与非线性系统 1. 线性系统 如果我们有线性系统，线性约束，以及一个二次成本函数，那么我们就
电动汽车充放电最优调度 matlab 源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确，可先发您文章看是否满足您的要求 本文研究了电动汽车充放电调度优化问题。首先提出了一个全局调度优化问题，优化充电功率以使一天内所有充放电电动汽车的总成本最小。全局最优解提供全局最小的总成本。然
文章目录 一、理论基础1、人工生态系统优化算法（1）生产者（2）消费者（3）分解者 2、AEO算法伪代码 二、仿真实验与分析1、函数测试与数值分析2、求解压力容器设计优化问题3、WSN覆盖优化 三、参考文献 一、理论基础 1、人工生态系统优化算法 人工生态系统优化(Artificial ecosyste
基本介绍： 1) 给 定 n 个权值作为 n 个 叶子结点 ，构造一棵二叉树，若该树的 带权路径长 度 ( wpl ) 达 到最小，称这样的二叉树为 最优二叉树 ，也称为 哈夫曼树 (Huffman Tree ) 2) 赫 夫 曼树 是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较 近 。 概念： 1) 路 径
目前常见的群体智能优化算法主要有如下几类： （1）蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）[1992年提出]； （2）粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）[1995年提出]（简单易于实现，也是目前应用最为广泛的群体智能优化算法）； （3）菌群优化算法（Bacterial Foraging Optimiza
我们知道关于寻找最优参数是神经网络的目的，前面介绍了四种以及两种改进的方法来寻找最优参数，并画图进行了比较神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/121375510神经网络技巧篇之寻找最优参数的方法【续】ht
