推荐系统 常用的推荐系统算法可以分为以下三种： 1、基于人口统计学的推荐2、基于内容的推荐3、基于协同过滤的推荐 其中，本文简单介绍一下基于UGC（用户自定义标签）推荐和基于协同过滤的推荐。 基于UGC（用户自定义标签）推荐 UGC推荐表示了用户u给物品i打上了标签b，可以表示成(u,i,b)
背包问题一般表现为这样的形式：有 \(N\) 件物品和一个容量为 \(V\) 的背包，选取第 \(i\) 件物品耗费 \(C_i\) 的空间，得到 \(W_i\) 的价值，问怎样使背包总价值最大。 01背包 每种物品只有一件，所以只有取或不取两种选择。 容易设计出这样的状态：\(dp[i][j]\) 表示只用前 \(i\) 件物品装
这里写目录标题 定义思路代码 定义 n = 3 m = 3 a={1,2,3} M = 10000 不同的物品可以相互区分，同种物品区分不了 问从n中选择m个方案数 6{0+0+3,0+1+2,0+2+1,1+0+2,1+1+1,1+2+0} 思路 为了不重复记数，同一种类的物品最好一次性处理好。于是我们按照如下方式进行定义 dp[i
随着网上拍卖的发展，网上拍卖的触角日趋延伸，从销售物品上看，网上拍卖总是努力吸引越来越多的卖家在其网站上发布商品信息，不止是艺术品，高科技电子产品，珍贵产品，越来越多的生活用品，价格低的的产品也会出现在网上拍卖，这类产品的真伪性诉求比较低，而且会越来越受大众的喜爱。尤其在信
前言 我大学的时候比较疯狂，除了上课的时候，基本都是在机房刷题，当然，有时候连上课都在想题目，纸上写好代码，一下课就冲进机房把代码敲了，目的很单纯，为了冲排行榜，就像玩游戏一样，享受霸榜的快感。 当年主要是在 「 杭电OJ 」 和 「 北大OJ 」 这两个在线平台上刷题，那时候还
T1 ZYB和售货机 容易发现把每个物品都买成$1$是没有影响的。 然后考虑最后一个物品的方案，如果从$f_i$向$i$连边，发现每个点有一个出度多个入度，可以先默认每个物品都能买且最大获利，这样可以建出每个点出度入度都是$1$的图。 把所有边都连上是一个基环树，所以建出的若干个联通图中只
系统通过android手机,struts2,Mysql为基础构建.为以后的商业化运作打好了坚定的基础. 客户端 1、登陆注册：普通登陆、游客登陆、用户注册、管理员登陆 2、失物找回模块：浏览被捡物品、发布丢失信息、查看物品详情 3、捡到物品信息：浏览丢失物品、发布捡到信息、查看物品详情 4
题目链接 题目大意 有\(n\)个人，\(m\)个物品，每个人最多喜欢\(p\)个物品，要你选一个物品的集合，这个集合中的所有物品都被不少于\(\lfloor \frac{n}{2} \rfloor\)的人喜欢。 解题思路 很有意思的一道题，通过这个题学习了SOS dp和随机化算法。首先我们选50个人出来，这50个人中所
目录 杂七杂八起因项目环境前端界面的选择 数据库理论阶段数据库模型 代码实现相关功能UI设计界面展示项目总文件项目代码（ui总文件在中） 杂七杂八 起因 因为数据库实验结课作业要结合理论课和具体实现来完成，而老师给的题目中，只有这个很简单且没多少人选，再加上有现成的案
一、题目 小军的军训进行到了一半了，今天军训教官搞了一波突然袭击，进行了一个寝的查。 提前了解到查寝消息的小军准备进行一波整理归纳，来使自己的寝室变得更加整洁。具体来说，小军有n件物品，放在n个盒子里，第i个盒子有物品i，小军会进行m次整理，第i次整理，小军会依次在第x个盒子顶拿走
背包问题 有n种物品，每种物品有自己体积（或价格或重量等等）c和价值w，每种物品可能有一个、可能有多个m、可能有无数个，我们有一个背包，背包的总体积为N，要求用这个背包装下价值尽可能多的物品，求该最大价值，背包可以不被装满。 根据物品的个数我们把背包问题分为0-1背包、多重背包和完全
概述 错排问题是一个古老有趣的数学问题，最早由 Bernouli 和 Euler 开始研究，也被称为 Bernouli-Euler 问题。问题十分简单，即五个标数了的不同物品分别放入五个标数了的不同盒子，每个盒子对应且仅对应一个物品，有多少种使物品和盒子标号不同的方法。 探讨 首先对于错排问题的第一想法
多重背包 定义：有一个固定容量的背包，并且有若干种物品，每种物品有 n i n_i ni个，每种物品所占的空间是
问题描述 背包问题是一种组合优化的 NP 完全问题：有 N 个物品和容量为 W 的背包，每个物品都有自己的体积 w 和价值 v，求拿哪些物品可以使得背包所装下物品的总价值最大。如果限定每种物品只能选择 0 个或 1 个，则问题称为 0-1 背包问题；如果不限定每种物品的数量，
文章目录 介绍1.基于用户的协同过滤推荐2.基于项目（物品）的协同过滤推荐3.基于模型的协同过滤推荐 实现步骤1.用户协同过滤和物品协同过滤的实现方法1）收集用户偏好2）计算用户或物品的相似度3）推荐 2.模型协同过滤的实现方法1）待补充，根据具体需求实现 介绍 1.基于用户的协同
有个容量为v的背包，有n个物品，对应的重量和价值存放在数组weight[]和value[]中。物品可以放到背包中，不能超过包容量，即包里物品重量不能超过v。放到包里的物品可以重复，即物品假设有无数个。物品可以放0个或者多个 与01背包不一样，01背包，一个物品要么放，要么不放。完全背包，一个物品可以
传送门 多重背包 学了这么多年oi竟然只知道二进制拆分做法，白学了 多重背包就是每个物品有个数限制的01背包。 怎么做呢？ 最暴力的是把每个物品拆成m[i]个物品，做01背包。 这样时间显然会爆炸。 二进制拆分优化 于是可以利用二进制性质，拆的时候打个包。 对于每种物品来说，每 \(1,2,4
参考loj2265中关于杨表的相关知识 先来考虑$m\mid n$的情况： 记$t=\frac{n}{m}$，将序列划分为$[1,m],[m+1,2m],...,[(t-1)m+1,tm]$这$t$段，每一段都至少有$k$个物品且可以同时取到，因此取到最小值时必然都恰为$k$个 构造一个$t$列且每列有$k$个格子的杨表，其中第$i$列记录第$t-i+1$段中
目录问题描述输入格式输出格式输入样例输出样例：Code 问题描述 有 \(N\) 种物品和一个容量是 \(V\) 的背包。 第 \(i\) 种物品最多有 \(s_i\) 件，每件体积是 \(v_i\)，价值是 \(w_i\)。 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，且价值总和最大。 输出最大价值。 输入格
对于很多高中毕业，马上要进入大学的大一新生来说，开学前的准备是非常有必要的，因为大家将要在很长一段时间内学习在校园、生活在宿舍了，所以衣食住行用都不能马虎。在准备开学物品时，不妨先列出一个大一新生开学必备物品清单，这样我们可以根据清单内容来逐个准备，大大减少重复或遗漏准备
1、需求弹性 0x1：需求价格弹性及其决定因素 相近替代品的可获得性 必需品与奢侈品 市场的定义：范围小的市场的需求往往大于范围大的市场的需求弹性 时间框架：物品的需求往往在长期内更富有弹性 0x2：需求价格弹性的计算 2、总收益与需求价格弹性 总收益如何沿着需求曲线变动呢
我们在上一篇文章初识动态规划已经对动态规划的算法思想有了一定的了解，今天我们再来通过一个经典问题：0，1背包问题，从更深层次的角度来认识一下动态规划算法。建议先看上一篇文章，再来看这篇。 首先，我们来看一下什么是0，1背包问题。 问题描述：给定 n 件物品，物品的重
动态规划问题（十）0-1 背包问题 问题描述 在一堆物品中，由相应的价值和重量，现在你有一个有容量限制的背包，每个物品你只能选择拿或者不拿。现在要求计算能够得到的最大物品的总价值。 例如，对于一堆物品，它的价值为 {60, 100, 120}，重量为 {10, 20, 30}，你现在的背包容量为 50，因此你
背包 背包指一类在有限制的条件下选取一些物品使物品总价值最大的问题。 每个物品有其价值 v[i] 代价 w[i] ，可承受的最大代价为 W。 背包问题的解题方法大致就是考虑选与不选两种情况那种最优。 01背包 01背包顾名思义就是每种物品自由选（1）不选（0）两种情况。 状态设置： f[i][j]表示在
思路挺新奇的，算法的名字也挺好听的： 同余最短路。 我们令 \(dp_{i,j,v}\) 为选到第 \(i\) 个物品，其中选了 \(j\) 件限制物品，所选物品总体积% \(v_{min}\) 意义下为 \(v\)，所选物品的最小实际总体积。 判断时用 \(dp[i][j][w\%v_{min}]\) 与 \(w\) 比较即可。 即 \(dp[i][j][w\%v_{m
