【题目描述】 一个旅行者有一个最多能装 MM 公斤的背包，现在有 nn 件物品，它们的重量分别是W1，W2，...,WnW1，W2，...,Wn,它们的价值分别为C1,C2,...,CnC1,C2,...,Cn，求旅行者能获得最大总价值。 【输入】 第一行：两个整数，MM(背包容量，M<=200M<=200)和NN(物品数量，N<=30N<=30)；第2..N+12..N
目前奇迹界只有ASP写的系统，这语言已经被淘汰了， 本系统基于 PHP7.4 使用 Laravel7.3 PHP框架 （世界上使用最多php框架）安全系数远远大于asp 前端采用Bootstrap4.3前端框架，不要跟我说是mx什么系统，残品不要拿来跟我比 演示：点击查看 * 多库多区动态连接，让你无缝接入。 # 首页
小偷带有能装一定质量的背包，所偷每个物品都有质量和价值，求在装的下的情况下，所偷最大收益; 代码: dp:0-1背包问题 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<cstring>//初始化函在cstring里面; using namespace std; int f[5][9]={0};//所偷得的价值;
var CenterRect = new Rect(20, 20, Screen.width - 2 * 20, Screen.height - 2 * 20); // 这里的20是矩形框距离屏幕边界的距离 var screenPoint = Camera.main.WorldToScreenPoint(destinationObject.transform.position);// destinationObject 就是我们正在观察的目标物体 Cen
具体思路为下方链接： 回溯法：0-1背包问题（C++实现）_BJM‘s blog.-CSDN博客_回溯法背包问题代码 我这里将代码进行了优化和修改，方便用户使用，只需要修改关键数据即可 代码如下： #include <iostream> using namespace std; int bagCap = 165; //背包容量大小 int weights[11]
题目传送门 算法 (\(DP\),分组背包问题) 可以将每个主件及其附件看作一个物品组，记主件为 \(p\)，两个附件为 \(a\),\(b\),则最多一共有\(4\)种组合： \(p\) \(p\),\(a\) \(p\),\(b\) \(p\),\(a\),\(b\) 这四种组合是互斥的，最多只能从中选一种，因此可以将每种组合看作一个物品，那么问题就
目录 1 算法概述2 用户协同过滤（UserCF）缺点 3 物品协同过滤（ItemCF）4 应用场景分析5 传统协同过滤的缺陷6 参考材料 1 算法概述 协同过滤算法（collaborative filtering）的主要目标是通过用户物品交互产生的协同（collaborative）信息，从而计算用户与用户之间的相似度、物品与物品
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\(i\)
动机 本文是2019年SIGIR的一篇文章。在推荐系统中，用户和物品的向量表示(embeddings)是推荐系统的核心，但目前的方法都是根据用户（物品）原有的特征通过映射获取embeddings，并没有将用户与物品交互中的潜在的协同信号编码进embeddings，因此产生的embeddings可能不足以支持捕获协同过滤效
Content 有 \(n\) 个物品，标号为 \(1,2,3,...,n\)。 有 \(m\) 个条件，每个条件的两个元素为 \(x,y\)，代表第 \(x\) 个物品和第 \(y\) 个物品是相同的。 请根据 \(m\) 个条件算出这 \(n\) 个物品有多少不同的种类。 数据范围：\(1\leqslant n\leqslant10^{18}\)，\(1\leqslant m\leqslant
1、比较不错的解说 https://www.bilibili.com/video/BV1g4411k719?from=search&seid=222545398166541852&spm_id_from=333.337.0.0 2、我的理解 物联网：Internet of things,万物互联。就是物品与物品联系交流。 比如现在ABC流水线工作机器，B坏了，AC不知道，人工发现了来修，这就是
1、题目混合背包问题 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。 物品一共有三类： 第一类物品只能用1次（01背包）； 第二类物品可以用无限次（完全背包）； 第三类物品最多只能用 si 次（多重背包）； 每种体积是 vi，价值是 wi。 求解将哪些物品装入背包，可使物品体积总和不超过背包容量，且价值总和最
对于这道cf水题，我采取的方法是用数学上的最不利原则，尽可能的把最多的一种拿完后，再拿其他的。 根据容斥原理，只含棒子的蛋的数量=棒子数-两个物品都含的蛋的数量，只含玩具的也是同理。两个物品都含的蛋的数量=棒子数+玩具数-蛋数。 得到代码 int cnt = s + t - n;//cnt=两个物品都含
分析 第一道线段树分治题祭。 线段树分治呢，处理的好像就是这些基于时间上的物品加入删除问题，我们将所有事件离线处理，每一个询问代表一个时刻，对于每一个物品，处理它所存在的时段，概括一下就是用线段树来处理每一个物品能对哪些询问起作用。 所以线段树每一个节点就代表了一个时段，而在
呐，题在这儿 【装满背包的方法数】 有n个物品，找出能刚好装满背包（容量为t）的方法数。如： n=5, 5个物品大小分别为1,2,3,4,5，背包容量t=5； 那么可能的组合有5=1+4和5=2+3和5=5三种组合方式。 【输入】 输入的第一行是两个正整数n和t，用空格隔开，其中1≤n≤20,表示物品的个数，t为背包容
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
Description [JSOI2011]分特产 前置芝士:二项式反演 题意:给定 \(m\) 种物品,每种物品有 \(m_i\) 个且同种物品均相同,求放进 \(n\) 个不同盒子,每个盒子非空的方案数。 Solution 假设每个盒子先铺一个物品,因为每种物品个数有限制,所以把方案建立在盒子非空的基础上想不太好做。
T1 小 M 的作物 先从简化题目入手，考虑先去掉 \(c\) 的额外收益。然后尝试将所有作物种在 \(B\)， 则目前得到了 \(\sum \limits_{i = 1} ^n b_i\) 的收益。 接下来我们将每一个作物 \(i\) 分成两个物品，收益分别为 \(a_i,-b_i\)，且规定如果想要选收益为 \(a_i\) 的物品，则一定也要选收
本周学习内容汇报 学习内容总览： 学习项亮推荐系统实践第一章第二章内容。总结王喆深度学习推荐系统第二章 传统推荐模型相关知识对Python实现的基于用户的CF，用户相似度计算的改进对于Python实现的基于item的CF，引入物品相似度的归一化 详细学习内容总结： 学习项亮推荐系统实践第一
在遇见很多个dp问题的难题后，我决定要把问题搞明白，于是研究了其中最为著名的01背包问题。下面是我的一些初步的学习成果，可能还有很多纰漏或者错误，希望大家指出。 问题概述： 有一个背包，容量为V； 有以下物品，每个物品只有一件，（我觉得拿完数量成了0，没拿就是1，故称作01背包），要拿走最大价值
推荐系统大致分为两类：一般的推荐（general recommendation）和序列化推荐（sequential recommendation），简单来讲，就是根据需不需要考虑时间顺序来进行划分，前者将用户偏好视为静态的，学习用户和物品的静态表示，后者认为用户偏好随时间动态变化，根据交互序列来预测用户下一个可能喜欢的物品。
一、概述 u2tag2i：基于标签的泛化推荐，先统计用户偏好的tag向量，然后匹配所有的Item，（这个tag一般是item的标签、分类、关键词等tag），可以利用jaccard距离公式算相似性评分； 优点： 基于内容的推荐一般是推荐系统的起步阶段，而且会持续存在，其重要性不可替代。 (1) 为某一用户做推荐的时候不需
PAT (Basic Level) Practice （中文）1090 危险品装箱 (25 分) 集装箱运输货物时，我们必须特别小心，不能把不相容的货物装在一只箱子里。比如氧化剂绝对不能跟易燃液体同箱，否则很容易造成爆炸。 本题给定一张不相容物品的清单，需要你检查每一张集装箱货品清单，判断它们是否能装在同一
题目描述： 题目传送门 解题思路： 根据题意知此题为多重背包裸题，即每个物品至多可以选 m m m 次的背包题目。 世上背包千千万，无一不是 01
文章目录 01背包完全背包多重背包数字三角形--898KMP算法 01背包 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。 输入格式 第
