传统推荐算法中，主要包含：协同过滤算法 (CF)、基于内容的推荐、混合推荐。 此外，还有常用的隐因子模型，因子分解机 (FM)。 那么它们都有什么区别呢？ 协同过滤算法 （物以类聚，人以群分） 算法 协同过滤算法包含两类：基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法。 （1）基于用户的协同过
Tag 博弈。 Description 给定 \(n\) 堆分别为 \(a_i\) 的物品，每一次可以取所有堆的物品一个或者取掉最大的一个物品。如果一个人把所有的物品都取完他就输了。 求出先手必胜还是后手必胜。 \(\texttt{data range:} n\leq 10^5, a_i\leq 10^9\). Solution 将物品从大到小排序之后不
先附上学习过程中使用的教程和文档 参考教程 视频教程是bilibili的up主Flandre芙兰制作的，支持一下 事件总线：https://www.bilibili.com/video/BV1WM4y1K7D5?p=23 第一个物品：https://www.bilibili.com/video/BV1WM4y1K7D5?p=24 Boson 1.16 Modding Tutorial 4.1第一个物品：https:
文章目录 一【题目难度】二【题目编号】三【题目描述】四【题目示例】五【解题思路】六【最终得分】七【代码实现】八【提交结果】 一【题目难度】 乙级 二【题目编号】 1072 开学寄语 (20 分) 三【题目描述】 下图是上海某校的新学期开学寄语：天将降大任于斯人也，必先删其
简介 Anti-Nim博弈是Nim博弈的变形，它的定义是： 给定 \(n\) 堆物品，第 \(i\) 堆物品有 \(A_i\) 个，两人轮流取，每次可以任选一堆取走任意多个物品，可以取光但不能不取，最后把物品全部取完者失败 判断先手是否有必胜策略 推理 先手必胜当且仅当： 每堆的物品数都为 \(1\) 且Nim和为 \(0\)
题目地址：https://www.nowcoder.com/practice/f9c6f980eeec43ef85be20755ddbeaf4?tpId=37&tqId=21239&rp=1&ru=/ta/huawei&qru=/ta/huawei&difficulty=&judgeStatus=&tags=/question-ranking /* 一看就是背包问题，但是题目中对01背包进行了条件的添加，但主要思路不变，依旧尝试还原为
动机 本论文是2021年发表在IW3C2的一篇论文。在基于知识图谱的推荐系统中，使用图神经网络是一个趋势，但是目前基于图神经网络的模型有以下不足之处：1.没有在更细的意图粒度上识别用户与物品之间的关系。2.没有利用依赖关系保留长距离的语义连接。本文作者提出的KGIN模型解决了上述问
简介 本文介绍了博弈论中的四种基础组合游戏，并给出了证明，如有错误之处欢迎指正 尼姆博弈（Nim） 定义 尼姆博弈的定义是： 给定 \(n\) 堆物品，第 \(i\) 堆物品有 \(A_i\) 个，两人轮流取，每次可以任选一堆取走任意多个物品，可以取光但不能不取，最后把物品全部取完者胜利 判断先手是否有必胜
简介 巴什博弈的定义是： 有一堆物品，两人轮流取，每次可以取 \(1\) 到 \(m\) 个物品，最后把物品全部取完者胜利 现在给出初始的物品数 \(n\) 和 \(m\) ，判断先手是否有必胜策略 推理 \(m+1\mid n\) 时必败 巴什博弈的证明十分简单，用归纳法： \(n\leq m+1\) 时 若 \(n=m+1\) 那么先手取
背包问题 0/1背包 最基础的背包问题 有\(n\)件物品和一个容量为\(m\)的背包。第\(i\)件物品的重量是\(w_i\)，价值是\(v_i\)。求解将哪些物品装入背包可在总重量不超过\(m\)的前提下使价值总和最大。 \(f(i,j)\)表示前\(i\)件物品，背包容量为\(j\)时最大价值 那么就需要考虑
原题链接 ← Click it 这题难产了快一个月终于决定要攻克下来 题目大意：现在你手里有\(n\)件物品，它们的价值分别是\(a_1,a_2,...,a_n\)，你现在可以和一个商人交换物品，他有\(m\)件物品，价值分别为\(b_1,b_2,...,b_m\)，价值为\(w\)的物品，最多可以与价值为\(w + k\)的物品交换，现在你有\(
01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2至Wn，与之相对应的价值为P1,P2至Pn。01背包是背包问题中最简单的问题。01背包的约束条件是给定几种物品，每种物品有且只有一个，并且有权值和体积两个属性。在01背包问题中，因为每种物品只有一个，对于每
动态规划算法介绍 1)动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法 2)动态规划算法与分治算法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。 3)与分治法
1.01背包 2.完全背包 3.多重背包 4.分组背包 一.01背包 01背包：每个物品只有一个。 题目： 有 N件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。 第 i 件物品的体积是 vi，价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。
1、背包问题 (1)01背包 每件物品仅用一次 可以做空间优化 dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]); 0,1背包状态均是从前一循环的状态转移 (2)完全背包 每件物品可以用无限次 dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]); 完全背包的状态
acwing 1047. 糖果 day01【c++】 题目描述（题目难度：简单）解题报告题意理解DP分析注意事项——c++中负数取模的处理 参考代码 题目描述（题目难度：简单） 由于在维护世界和平的事务中做出巨大贡献，Dzx被赠予糖果公司2010年5月23日当天无限量糖果免费优惠券。 在这一天，Dzx可以从
01背包 题目描述 有一个体积为M的背包，N件物品，每件物品都有对应的体积v[i]，价值w[i]，将哪几件物品放入背包可使得背包中的物品价值之和最大且不超过背包的体积。 思路 每件物品只有一个，对于每件物品只有放入背包与不放入背包两种选择。 令f[i][j]表示前i个物品放入体积为j的背包的最
问题 C: 神奇的口袋 [命题人 : 外部导入] 时间限制 : 1.000 sec 内存限制 : 32 MB 题目描述 有一个神奇的口袋，总的容积是40，用这个口袋可以变出一些物品，这些物品的总体积必须是40。John现在有n个想要得到的物品，每个物品的体积分别是a1，a2……an。John可以从这些物品中选择一些，
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int dp[10005]; int data77[505][2]; int minhh(int x,int y) { if(x<=y)return x; else return y; } int main() { int n,E,F,N,i,j; scanf("%d",&n); while(n--) {
策划踱步至程序身后，微微一笑：我们要做一个商店的功能，里面卖点东西，嗯，要让玩家感受到购物的乐趣，简单吧！下班前能搞定吗？ 距离下班前还有半个小时，作为一个实力(moyu)过硬的后端开发，我们稳住心神，不能慌，扭头给策划一记眼神杀，反客为主，抛出夺命连环问！ 商店有几种类型？每一种类型的逻辑都
ERC721BasicToken: uint256 uiTokenCount = balanceOf( 某人地址 ); // 获得某人拥有多少物品。 address addr = ownerOf( ui256TokenID ); // 某个使用权归谁所有。 bool b = exists( ui256TokenID ); // 某个tokenID是否存在 void approve( 某人地址 , ui256TokenID ); // 调用
背包问题： 给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高 0-1 背包： 每样物品最多只能选择一次 b站这个视频讲的很详细 思路：设value[i]与weight[i]分别表示第i个物品的价值与重量，C为背包的总重量。令v[i][j]表示在前i个物品
01背包：每个物品只有一个。 多重背包：每个物品有有限个。 题目： 有 N件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。 第 i 件物品的体积是 vi，价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 题目分析：f[i][j]为当前背
背包问题： 01背包问题： 朴素版：（二维数组） 状态表示： dp[i][j]：从前i个物品中选择且总体积不超过j的集合的最大价值，则dp[n][m]就是最终答案（n：物品数量，m：最大体积） 状态计算： dp[i][j] = max ( dp[i-1][j] , dp[i-1][j-vi]+wi ) // 由含i和不含i两个子集合计算而
01背包： 这是最基本的背包问题，每个物品最多只能放一次。 题目：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 状态转移方程 初始版： for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]}; 优化加函数化
