Greedy Algorithm A greedy algorithm is any algorithm that follows the problem-solving heuristic of making the locally optimal choice at each stage. In many problems, a greedy strategy does not produce an optimal solution, but a greedy heuristic can yield
NC24083 [USACO 2017 Dec P]Greedy Gift Takers 题目 题目描述 Farmer John's nemesis, Farmer Nhoj, has N cows (\(1≤N≤10^5\)), conveniently numbered 1…N. They have unexpectedly turned up at Farmer John's farm, so the unfailingly polite Farmer John is att
881. Boats to Save People Medium You are given an array people where people[i] is the weight of the ith person, and an infinite number of boats where each boat can carry a maximum weight of limit. Each boat carries at most two people at the sa
贪心算法总是作出在当前看来最好的选择 —— 也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。 贪心算法得到的最终结果也可能是整体最优的，例如，单源最短路经问题（Dijskstra算法），最小生成树问题等。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但
贪心算法的基本思想： 贪心总是作出当前看来最好的选择，也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。 贪心算法的基本要素： 1.贪心选择性质： 所谓贪心选择性质是指求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪
文章目录 Greedy二叉树 Greedy 先从问题出发，循环一遍，查看每步所能得到的局部最优；判断全局最优答案是什么，如何从局部最优到达全局最优！贪婪法告诉我们，凡事不能只从整体考虑事情，容易陷入困境，要尝试从细节把所有情况考虑一遍，当举不出反例，则问题解决！ 二叉树
题目来源：https://leetcode-cn.com/problems/increasing-triplet-subsequence/ 大致题意： 给一个数组，判断数组是否有长度大于等于 3 的递增子序列 要求时间复杂度为 O(n) 思路 使用 LIS （最长上升子序列）的贪心解法即可，正常情况下，该解法时间复杂度为 O(n logn)，但是在本题中，只要上
#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<windows.h>#include<conio.h>#include <time.h>int wallcolor = 3,snakeheadcolor = 10,snakebodycolor = 10;int moder = 0,model = 0,moden = 1,modee = 0;int recordbroken = 0;int wallxlen =
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在绘制某些地图时，为了凸显出每个独立的区域，需要满足拓扑着色要求，即所有相邻的区域不可以用同一种颜色绘制，以前的手绘地图需要绘制者自行思考设计具体的着色规则，而
目录1031 --- AlexNet公开课David深度强化学习算法学习0908 第三课---动态规划0911 第四课---model-free prediction0912 Episode.20912 model-free control0913 On-policy MC control代码学习0915 gridworld---model-free control0918 跳级到Actor-Critic算法0922 PPO 1031 --- A
传送 不错的线段树题目。 首先，对于修改操作，因为序列单调不递增，所以就是在区间上找一个分界点，其左侧全部保持不变，右侧改成\(y\)。这个用二分就可以实现，同时，我们可以维护区间最大最小值，直接在线段树上二分并修改，减少代码量。 对于查询操作，注意的是能买就买，但并不代表区间和大于钱
目录 Q-Learning（off-policy）概述off-policy： 算法流程Q-Learning vs Sarsa小结 强化学习笔记，内容来自 刘建平老师的博客 Q-Learning（off-policy） 概述 给定强化学习的5个要素：状态集S, 动作集A, 即时奖励R，衰减因子γ, 探索率ϵ, 求解最优的动作价值函数q∗和最优策略
目录题目思路代码 题目 https://atcoder.jp/contests/agc054/tasks/agc054_b 思路 怎么看,这题应该要DP,但是描述一个状态是很大问题:你怎么知道选了哪些橙子(共有\(2^{100}\)种情况)? 经过一番漫长的思考后,师父,我悟了! 其实,并不用描述选了哪些橙子,题目的关键就在排列\(P\)和
K臂赌博机问题描述： 重复在K个动作中选择，每次做出选择后都会得到一定数值的收益，收益由选择的动作决定的平稳概率分布产生，目标是在某一段时间内最大化总收益的期望。 思路： 选择收益（价值）最大的动作。知道价值则直接选择，不知道价值就通过多次试验估计价值。 动作值估计 大数定律（多次
小兔的话 欢迎大家在评论区留言哦~ CF10E Greedy Change 题目限制 时间限制：2.00s 内存限制：250.00MB 标准输入 标准输出 题目知识点 思维 题目来源 「 CodeForces」10E Greedy Change 为了方便大家阅读通畅，题目可能略有改动，保证不会造成影响 题目 题目翻译 给定 \(n\) 种货
截止至今LeetCode题目总量已经有1582题，估计将来每年平均增长300题左右，大部分人肯定是刷不完的，所以得有选择地刷LeetCode。一种公认的刷题策略是按类别刷题，可是每个类别也有许多题，在有限的时间里到底该刷哪些题呢？个人根据LeetCode官方给出的每个题目的出现频率，整理并收录了每个类别
Abstract 目前Fuzzer存在的问题: 生成分布是均一分布 本文: CMFuzz 特点: context-aware adaptive mutation scheme 采用contextual bandit algo LinUCB来选择变异算子 动态提取文件特征 实验A: 实现: 在多个前沿fuzzers上实现该机制称为CMFuzz-PT, CMFuzz-AFL, CMFuzz-AFLFast
E - Greedy Ant Grice题解最开始看不懂神的思路，还评论请教了一波应该是个集训队大佬QaQ snuke在当前轮直接选取，那么状态会非常不好记录 我们保留snuke在之前轮，选择放弃暂时不选的次数，然后等蚂蚁走到这来了再选 虽然这个跟原游戏不同，但显然其不会优于最优解，也包含最优解 状
目录题目题目翻译题目解析DP式细节代码 题目 Problem Description The local pie shop is offering a promotion - all-you-can-eat pies! Obviously, you can’t pass up this offer. The shop lines up \(N\) pies from left to right - the ith pie contains \(A_i\) grams of
题目链接：https://codeforces.com/contest/1439/problem/C 题目大意： 给定一个单调不升的序列 操作一：输入 \(x,y\), 将 \([1,x]\) 内的所有元素变成 \(max[a_i,y]\) 操作二：输入 \(x,y\), 从 \(a_x\) 开始一直到 \(a_n\)，如果 \(y\) 大于 \(a_i\)，则减去 \(a_i\), 问一共减了几次 题解：
Seq2seq的思想和应用 Encoder-decoder第一篇：Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statis Machine Translation Seq2seq：sequence to sequence Learning with Neural Networks 知识图谱增加可解释性：seq2seq interpretability knowledge graph Train
多臂老虎机 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class E_greedy: def __init__(self,arm_num=10,epsilon=0.5): self.arm_num = arm_num self.epsilon = epsilon self.arms = np.random.uniform(0, 1, self.arm_num)
读研整活笔记n+1：分析greedy并更新 需求理解1.分析原有代码1.1 代码何时调用？1.2 获取原有代码1.3 分析代码temp 需求理解 上回，我们提取了greedy特征的新pattern，这回将其落实于代码之中。 具体思路如下： 分析原有代码 观察何时检测greedy漏洞 将新pattern落实于代码 话不
核心思想 在对问题进行求解时，每步都选择局部最优解，希望最终可以得到全局最优解。 （贪心算法最终所得的结果不一定是全局最优解，但确是近似的最优解。） 经典问题——集合覆盖问题 有n个集合，每个集合都含有若干个元素，从中找出m个集合，要求包含n个集合中所有的元素且m最小。 一般解
problem 1403. Minimum Subsequence in Non-Increasing Order 题意 重在理解题意，找出这样的最小子序列，肯定从数组中最大数开始一个一个提取，直到子序列的和大于剩余在原数组的元素之和。关键在于怎么提取数组中的最大数。可以排序，或者使用数值的数量。也就是说，第一步先排序，第二步
