文章目录 前言 摘要 1 Introduction 2 Related work 3 Our approach 4 Experimental evaluation 4.1 Sentiment analysis 代码 前言 文章来自2020年的CoRR 本文是本人领域自适应与最优传输系列论文的第49篇，所有系列论文的相关代码在https://github.com/CtrlZ1/Do
贪心算法 概念解释 贪婪算法(贪心算法)是指在对问题求解的时候，每一步选择都采用最好或者最优(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。 贪心算法所得到的结果往往不是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果。 贪心算法并没有
1.1问题描述 一个商人穿过一个N×N的正方形的网格，去参加一个非常重要的商务活动。他要从网格的左上角进，右下角出。每穿越中间1个小方格，都要花费1个单位时间。商人必须在(2N-1)个单位时间穿越出去。而在经过中间的每个小方格时，都需要缴纳一定的费用。 这个商人期望在规定时间内用最
最大子段和 1.1问题描述：给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n]，求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时，定义子段和为0。 要求算法的时间复杂度为O(n)。 输入格式: 输入有两行： 第一行是n值（1<=n<=10000)； 第二行是n个整数。 输出格
P1417 烹调方案 贪心 + DP 。 DP 需从当前最优子状态转移向下一个状态，而物品的价值与时间有关，无法保证最优，故需排序，使得 \(v_i>v_{i+1}\) 恒成立，才能进行 01 背包。 对于物品 \(a,b\) ，枚举使用先后顺序，使用 邻项交换法 进行排序即可。
1 简介 基于求解TSP问题,提出一种离散型萤火虫群优化(DGSO)算法,该算法结合TSP问题特点,给出一种有效编码和解码方法,并定义适合编码的个体间距离计算公式和编码更新公式.同时,为增强算法求解TSP问题的局部搜索能力,加快算法的收敛速度,算法使用了操作简单的2-Opt优化算子.最后,
实践报告 1.1问题描述 最低通行费 一个商人穿过一个N×N的正方形的网格，去参加一个非常重要的商务活动。他要从网格的左上角进，右下角出。每穿越中间1个小方格，都要花费1个单位时间。商人必须在(2N-1)个单位时间穿越出去。而在经过中间的每个小方格时，都需要缴纳一定的费用。 这
https://atcoder.jp/contests/abc223/tasks/abc223_d 题意 找一个字典序最小的\(1\)到\(n\)的排列\(P\)，满足\(m\)条限制，每条形如\(a,b\)，表示\(a\)在\(P\)中的位置在\(b\)之前。 \(n,m\le 2\times 10^5,1\le a,b\le n\) 解法 字典序最小的套路是从高位向低位贪心地考虑每一位，只需要
什么是鞍点： 鞍点意味着某一些方向梯度下降，而另一些方向梯度上升； 常用的优化方法 深度学习中常用的优化方法有一阶（求一阶导数如随机梯度下降（SGD）及SGD的变种）和二阶（求二阶导数如牛顿法）两种。 1） 梯度下降 梯度下降是用来做什么的? 在机器学习算法中,有时候需
注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第八章的理解整理~ 这里是第七节 实时动态规划 实时动态规划（real-time dynamic programming, RTDP）是动态规划（Dynamic programming, DP）值迭代算法的同轨策略轨迹采样版本。 RTDP 是异步DP算法的一个例子，在RTDP中
算法介绍 自适应大邻域搜索算法（Adaptive Large Neighborhood Search），简称（ALNS），是由Ropke与Pisinger在2006年提出的一种启发式方法，其在邻域搜索的基础上增加了对算子的作用效果的衡量，使算法能够自动选择好的算子对解进行破坏与修复，从而有一定几率得到更好的解。 应用场景 1.外卖场
参考：455.分发饼干 侵删 笔记 什么是贪心算法 为了了满足更多的小孩，就不要造成饼干尺寸的浪费。大尺寸的饼干既可以满足胃口大的孩子也可以满足胃口小的孩子，那么就应该优先满足胃口大的。这里的局部最优就是大饼干喂给胃口大的，充分利用饼干尺寸喂饱一个，全局最优就是喂饱尽可能多
文章目录 [Minimax Triangulation【典中典题目】](https://vjudge.ppsucxtt.cn/problem/UVA-1331)[Zoj 3537 Cake](https://zoj.pintia.cn/problem-sets/91827364500/problems/91827368971)[hdu6603 Azshara's deep sea (计算几何+区间DP)](https://blog.csdn.net/Sarah_Wa
编程总结 在刷题之前需要反复练习的编程技巧，尤其是手写各类数据结构实现，它们好比就是全真教的上乘武功 解决动态规划问题的核心：找出子问题及其子问题与原问题的关系 找到了子问题以及子问题与原问题的关系，就可以递归地求解子问题了。但重叠的子问题使得直接递归会有很多重
梯度下降法（gradient descent）/ 最速下降法（steepest descent）求解无约束最优化问题： 其中f(x)是R^n上具有一阶连续偏导数的函数，表示目标函数f(x)的极小点。 梯度下降法： 输入：目标函数f(x)，梯度函数，计算精度e； 输出：f(x)的极小值
/*此处为dp动态规划求解和为n的数，乘积最大问题 用动态规划的时候 不可能在子问题还没有得到最优解的情况下就做出决策， 而是必须等待 子问题得到了最优解之后才对当下的情况做出决策， 所以往往动态规划都可以用 一个或多个递归式来描述 一般遇到一个动态规划类型的问题，都先
局部最优，在深度学习中一般不会出现。弄清楚局部最优的概念，是要求所有方向都凸函数的情况下，才具有局部最优，这个比例往往是很小的。例如20000个方向的局部最优，需要2的20000次方才能成立。 鞍点，这是我们深度学习中经常会碰到的情况，有一部分时凸函数，一部分是凹函数。 动量法，RMSprop、A
区间DP 什么是区间 DP 区间类动态规划是线性动态规划的扩展，它在分阶段地划分问题时，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。令状态\(f_{i,j}\)表示将下标位置\(i\)到\(j\)的所有元素合并能获得的价值的最大值，那么 ，\(max(f_{i,k}+f_{k+1,j}+cost)\)为
题意： 按顺序给定n条线段，从0开始，可以正放也可以反放(+x,-x)，问n条放完之后最小覆盖区间长度。 思路： 很容易可以想到对于一个左端点找一个最左的右端点，但是如果是确定的左右坐标，我们会无法知道当前的位置，然后无法进行转移。 又考虑到左右端点和当前位置的具体坐标其实不需要知道，我们
文章目录 一、理论基础1、节点覆盖模型2、共生生物搜索算法(SOS)（1）种群初始化（2）互利共生（3）偏利共生（4）寄生 二、仿真实验与分析1、函数测试与数值分析2、SOS优化WSN覆盖 三、参考文献 一、理论基础 1、节点覆盖模型 本文采取0/1覆盖模型，具体描述请参考这里。 2、共生生物搜索
动态规划 动态规划本质上是利用问题的可划分性以及子问题之间的相似性来优化暴搜。 动态规划算法把原问题看成若干个重叠子问题的逐层递进，每个子问题的求解过程都是一个阶段。 动态规划的性质 无后效性 已经求解的子问题不受后续阶段的影响。 每个当前状态会且仅会决策出下一状态
给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。 数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个位置。 示例 1: 输入: [2,3,1,1,4] 输出: true 解释: 我们可以先跳 1 步，从位置 0 到达 位置 1, 然后再从位置 1 跳 3 步到达最后一个位置。 示
DNS影响网速快慢，因此，我们在选择DNS的时候要先测网速。 如何测DNS的快慢，最简单的方法用命令提示符 如图所示，ping+DNS代号（PING与DNS代号之间有空格） C:\Users\？>ping 119.29.29.29 正在 Ping 119.29.29.29 具有 32 字节的数据: 来自 119.29.29.29 的回复: 字节=32 时间=294ms
Review: gradient DescentLearning rates给优化过程中带来的影响自适应调整learning rate 的方法梯度下降法的背后理论基础 Review: gradient Descent 在上一个视频里，已经介绍了使用梯度下降法求解Loss function θ
文章目录 算法解释一、二、1.2. 总结 算法解释 什么是贪心算法？ 贪⼼的本质是选择每⼀阶段的局部最优，从⽽达到全局最优。 贪心一般步骤 将问题分解为若⼲个⼦问题 找出适合的贪⼼策略 求解每⼀个⼦问题的最优解 将局部最优解堆叠成全局最优解 一、 二、 1. 2. 总
