难就难在要求子字符串连续，而不是统计 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 300010; int a[N];//用来存放前缀和， int n; string s; int main () { cin >> n; cin >> s; for(int i = 1; i <= n; i++){ //前缀和
这个题一开始被上学期人工智能写的五子棋ai迷惑了，想了半天不知道怎么设置局面估分才能保证着法最优，后来发现这题就\(3\times 3\)的棋盘，剪个锤子的alpha-beta剪枝...直接爆搜到底就好。最优走法就是对于当前局面每种可能的落子处进行落子然后搜索，得到的分数最优的就是当前局面的最
线性回归模型 我们可以使用成本函数（cost function）来衡量预测函数（hypothesis function）的准确性。 找寻一个成本函数最小的线性回归方程 平方误差函数：Squared error function 梯度下降算法：Gradient Descent 公式 for（j:0->1） α为学习速度，可理解为下降过程中的步长 随着逐步逼
文章目录 前言 摘要 1. Introduction 2. Related work 3. Setting and background knowledge 4. Multi-critic domain adaptation 5. Experiments 6.消融研究 7. Conclusion 代码 前言 文章来自2019年的PRletter 本文是本人领域自适应与最优传输系列论文的第32篇，所有
一些概念（名词解释） 1.多模态多目标概念：当Pareto Front(PF)上的任意点存在多个Pareto最优解(PS)（或多个局部Pareto最优解）时 2.决策空间中的非支配解称为Pareto集（PS），其在目标空间中的映射向量称为Pareto前沿（PF） 3.常用小生境技术：拥挤、适应度共享、聚类和清除 4.非支配排序方案：首先
单纯形计算方法(Simplex Method)是先求出一个初始基可行解并判断它是否最优，若不是最优，再换一个基可行解并判断，直到得出最优解或判断出问题无最优解。它是一种逐步逼近最优解的迭代方法。当系数矩阵A中可以观察得到一个可行基时(通常是一个单位矩阵或m个线性无关的单位向量组成的
大纲 1.最优配对 2.任务调整 3.练习 好久没更新了，因为开学了的原因，最近会更新有点慢 话不多说，继续开启c++之旅 1.最优配对 最优配对引入 问题描述： 有N个人要过河，第i个人重量为
DP的思想和特点 基本思想： 如果各个子问题不是独立的（既：重复的），不同的子问题的个数知识多项式量级（即：有限的），如果我们能够保存已经解决的子问题的答案（一般用数组），而在需要的时候再找出以求得的答案，这样就可以避免大量的重复运算。 主要特点： 1、最优子结构：一个大问题的最优解，一定
动态规划三要素： 最优子结构：子问题 会影响 父问题的最优解 // 注意子问题影响，而不是子问题的解影响， // 当然有些问题是子问题的解影响父问题的解，我想说的是不全是解和解得关系，子问题的最优解和父问题的最优解可能毫无关系 状态转移：根据子问题 如何推出 父问题的解，递推关系
一、太懒了，直接粘贴 二、思考 1.起点和终点位置确定，必须要通过中间节点，并要求路径最短，似乎可以用的上最短路径算法：Dijkstra，Bellman-Ford，佛洛依德算法，但是又不太对； 2.如果是最小生成树算法，暂时也想不通； 3.只剩最笨的方法：枚举 两种枚举方法：No.3 里面有定向的枚举，No.4.1 深度
贪心算法，在每一步都求最优解，不理会以前的状态。 和动态规划的区别为，动态规划可以回溯，即理会以前的状态。 用下面的图可以理解（来自wiki pedia）： A会一步一步到达m，而不是M。 算法： while 可以走向下一步；do 找到这一步的最优解 done
将所有的面试题从难到易依次分为“将、校、尉、士”四个档次，方便读者有针对性地选择“刷”题。 所收录的所有面试题都给出了最优解讲解和代码实现，并且提供了一些普通解法和最优解法的运行时间对比，让读者真切地感受到最优解的魅力！ 收录了大量独家题目和最优解分析，这些内容源自笔者
一、天牛须搜索算法简介 1 天牛须搜索算法定义 天牛须搜索（Beetle Antennae Search-BAS），也叫甲壳虫须搜索，是2017年提出的一种高效的智能优化算法。类似于遗传算法、粒子群算法、模拟退火等智能优化算法，天牛须搜索不需要知道函数的具体形式，不要虚梯度信息，就可以实现高效寻优。相比于
一、概述 1.设计思想 贪心算法通过一系列选择来得到问题的解，所做的每个选择都是当前状态下局部最好选择，即贪心选择。 贪心算法并不从整体最优上加以考虑，所做的选择只是在某种意义上的局部选择，在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，但其最终结果确实最优解的很好的近似解。 2
算法（Prim算法） 时间复杂度：\(O(n^2)\) Prim算法伪代码： dist[i] = 正无穷 for (i = 0; i < n; i ++ ) t 找到集合外部距离最近的点 用 t 更新其他点到集合的距离 st[t] = true 时间复杂度为\(O(V^2)\)，V为顶点个数，与边数E无关，所以适合边稠密的图。 #include <iostream> #include <
分治特点 分解： 使用递归的方式将问题的范围逐渐缩小看作子问题 比如 一分为二：0~n/2,n/2+1~结尾 首尾相互靠近 求解：通常被看作最小子问题的求解（注意边界判断） 合并：子问题的返回值处理 动态规划特点 最优子结构 一个问题的最优解包含了其子问题的最优解：第n层子问题需要根据第n-1
一、理论基础 1、基本鲸鱼优化算法 1、启发 鲸鱼优化算法 (whale optimization algorithm,WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单、参数少以及跳出局部最优的能力强。 图1 座头鲸的狩猎摄食行为 2、包围猎物
一、理论基础 教与学优化算法(Teaching–Learning-Based Optimization, TLBO)是由Rao等提出的新型群智能算法，受老师指导学生和学生间互助学习的启发而产生，工作过程分为两部分：第一部分为“教阶段”，第二部分为“学阶段”。“教阶段”意味着向教师(当前最优解)学习，“学阶段”意味
一、理论基础 教与学优化算法(Teaching–Learning-Based Optimization, TLBO)是由Rao等提出的新型群智能算法，受老师指导学生和学生间互助学习的启发而产生，工作过程分为两部分：第一部分为“教阶段”，第二部分为“学阶段”。“教阶段”意味着向教师(当前最优解)学习，“学阶段”意味
java实现计算最优现金优惠券组合 在众多可叠加现金类型优惠券中（比如100减5,200减12等），选出可打折金额最大的组合。 下面代码 package com.dk.common.util.algo; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; /** * *
一、定义 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解[决策过程最优化]的方法。把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划 虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但
一、粒子群算法简介 1 引言 自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家Craig Reynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体都遵循：避免与邻域个体相撞：匹配邻域个体的速度；飞向鸟群中心，且整个群体飞向目标。仿真中仅利用上
基于三维地理场景的无人机航迹动态规划-西交 创新点： 1、提出复杂环境下无人机三维全局静态航迹规划的多层扩展 A*算法，将典型复杂环境（地形、气象、禁飞区、危险物等）与不同任务目标下航迹约束条件融合，构建出三维航迹规划环境模型为算法提供搜索环境，进而适应不同环境下的多样化
贪心法是将整个问题分解成多个步骤，在每个步骤都选取当前步骤的最优方案，直到所有步骤结束的方法。但它是求得局部最优解的方法，对于某些问题不一定能得到最优解。 贪心法的基本问题有区间重合，区间覆盖，性价比等问题，这就不过多叙述了，这次主要写一些贪心和其他思想结合的算法。 一
文章目录 一、理论基础1、正余弦优化算法2、改进正余弦优化算法（1）采用Logistic混沌映射的初始解（2）调节因子 r 1
