演算法:動態規劃——線性模型之小朋友過橋
相關推薦
演算法:動態規劃——線性模型之小朋友過橋
題目:在一個夜黑風高的晚上,有n(n <= 50)個小朋友在橋的這邊,現在他們需要過橋,但是由於橋很窄,每次只允許不大於兩人通過,他們只有一個手電筒,所以每次過橋的兩個人需要把手電筒帶回來,i號小朋友過橋的時間為T[i],兩個人過橋的總時間為二者中時間長者。問所有小朋友過橋的總時間最短是多少。
演算法:動態規劃——區間模型之最少新增幾個字元使得字串變成迴文串
題目:給定一個長度為n(n <= 1000)的字串A,求插入最少多少個字元使得它變成一個迴文串。 思路: 典型的動態規劃區間模型,區間模型的狀態表示一般為d[i][j],表示區間[i, j]上的最優解,然後通過狀態轉移計算出[i+1, j]或者[i, j+1]上的
動態規劃之線性模型之小朋友過河——Java實現
動態 color str 情況 oid 實現 nbsp mce void 題目: 在一個夜黑風高的晚上,有n(n <= 50)個小朋友在橋的這邊,現在他們需要過橋,但是由於橋很窄,每次只允許不大於兩人通過,他們只有一個手電筒,所以每次過橋的兩個人需要把手電筒帶回
統計學習六:1.對數線性模型之邏輯回歸
最優化 clas distrib 技術分享 mat 計算 隨機 res 類模型 全文引用自《統計學習方法》(李航) 本節介紹的對數線性模型,主要包括邏輯斯諦回歸(logistic regression)模型以及最大熵模型(maximum entropy model)。邏
【動態規劃】令你戰慄的神奇演算法:動態規劃基礎
動態規劃,一種奇妙卻苦澀難懂的演算法,使若干小白頭疼,這次小編會系統的梳理動態規劃的基礎。 ▎什麼是動態規劃? 一、概念引入 1)動態規劃的歷史:動態規劃最早是在數學領域中使用的,最常見的是在運籌學中的運用,在20世紀50年代初,美國數學家R.E.Bellman等人在研究多階段決策過程的優化問題時,提
演算法分析與設計:動態規劃之矩陣鏈乘
矩陣鏈乘問題 對於給定的n個矩陣,M1, M2 ,…, Mn,其中矩陣Mi 和Mj 是可乘的,要求確定計算矩陣連乘積 ( M1M2 …Mn )的計算次序,使得按照該次數計算 矩陣連乘積時需要的乘法次數最少 1、描述最優解結構 目標: 求出矩陣鏈乘Mi Mi+1 ┅Mj-1 Mj(
演算法導論 第十五章:動態規劃之棒的切割(Rod Cutting)
和分治法一樣,動態規劃(Dynamic programming)是通過組合子問題的解而解決整個問題的。 其不同點在於: 1)分治法是將問題劃分成一些獨立的子問題,遞迴求解各個子問題,然後合併子問題的解而得到原問題的解 2)動態規劃使用於子問題不獨立的情況,也就是各個
五大常用演算法之二: 動態規劃演算法1
非常有必要看一看:一、基本概念 動態規劃過程是:每次決策依賴於當前狀態,又隨即引起狀態的轉移。一個決策序列就是在變化的狀態中產生出來的,所以,這種多階段最優化決策解決問題的過程就稱為動態規劃。二、
演算法設計與分析:第四章 動態規劃 4.2TSP之貨郎擔問題
/* 如果對於任意數目的n個城市,分別用1~n編 號,則這個問題歸結為在有向帶權圖中,尋找一 條路徑最短的哈密爾頓迴路問題。 這裡,V表示城市頂點,(i,j) ∈E 表示城市之 間的距離,用鄰接矩陣C表示城市之間的距離。 思想: 1設d(i,V-{i})表示從頂點i出發
凸多邊形最優三角剖分(演算法設計:動態規劃)
一、動態規劃 和分治法類似,把原問題劃分成若干個子問題,不同的是,分治法(子問題間互相獨立),動態規劃(子問題不獨立) 動態規劃: (1)找出最優解的性質,刻畫其結構特徵 (2)遞迴地定義最優值
演算法學習——動態規劃之裝載問題
演算法描述 兩艘船各自可裝載重量為c1,c2,n個集裝箱,各自的重量為w[n],設計一個可以裝載的方案,使得兩艘船裝下全部集裝箱 演算法思路 將第一艘船儘量裝滿(第一艘船放的集裝箱的重量之和接近c1),剩餘的集裝箱放入第二艘船,若剩餘的集裝箱重量之和大於第二艘船,則無解 定義一個一維
【演算法基礎】動態規劃解題例項之野營問題
問題描述: 假設你要去野營。你有一個容量為6磅的揹包,需要決定該攜帶下面的哪些東西。其中每樣東西都有相應的價值,價值越大意味著越重要: 水(重3磅,價值10) 書(重1磅,價值3) 食物(重2磅,價值9) 夾克(重2磅,價值5) 相機(重1磅,價值
演算法優化:動態規劃加速,貨物運輸問題,四邊形不等式, 從O(n^2)到O(n^3)
貨物運輸問題 遞迴方程為: 更為一般形式的遞迴方程 看起來是不是像可以使用分治的策略實現,但是min裡面子問題太多了,只能使用動態規劃的招了。 i,j是什麼含義了?動態規劃裡i,j都是指的是問題規模,對應到貨物運輸問題指的是什麼了?我們從數學上理解i,j是指
C++記憶化搜尋演算法與動態規劃演算法之公共子序列
公共子序列 Description 我們稱序列Z = < z1, z2, ..., zk >是序列X = < x1, x2, ..., xm >的子序列當且僅當存在 嚴格上
演算法導論:動態規劃 切鋼條問題
文字參考演算法導論第十五章 問題描述:不同長度的鋼條,具有不同的價值,而切割工序沒有成本支出,公司管理層希望知道最佳切割方案,假定鋼條的長度均為整數:用陣列v[I]表示鋼條長度為I所具有的價值v[] = {0,1,5,8,9,10,17,17,20,24,30};用r[I]
常用演算法:分治演算法、動態規劃演算法、貪心演算法、回溯法、分支限界法
1、概念 回溯演算法實際上一個類似列舉的搜尋嘗試過程,主要是在搜尋嘗試過程中尋找問題的解,當發現已不滿足求解條件時,就“回溯”返回,嘗試別的路徑。 回溯法是一種選優搜尋法,按選優條件向前搜尋,以達到目標。但當探索到某一步時,發現原先選擇並不優或達不到目標,就退回一步重新選擇,這種走不通就退回再
Lasso and Elastic Net for Sparse Signals:線性模型之套索和彈性網稀疏訊號對比
這兩個模型都是針對線性迴歸模型linear_model,區別在於使用了不同的損失函式或者不同的正則項函式 相關指數R2知識介紹 迴歸平方和+殘差平方和=總偏差平方和 殘差平方和=sum(y預測i-y觀測i)^2 總偏差平方和=sum(y觀測i
演算法學習——動態規劃 例題:兩字串轉換權最小問題(java)
題目 : 給定兩個字串str1和str2,再給定三個整數ic,dc和rc,分別代表插入, 刪除和替換一個字元的代價。返回將str1編輯成str2的最小代價。比如,str1="abc",str2="adc",ic=5,dc=3,rc=2.從"abc"編輯成adc, 吧b替換成d是代價最小的所以返回
演算法學習——動態規劃 例題:揹包問題(java)
題目: 一個揹包有一定的承重W,用N件物品,每件都有自己的價值,記錄在陣列V中, 也都有自己的重量,記錄在陣列W中,每件物品只能選擇要裝入的揹包還是不裝入揹包 , 要求在不超過揹包承重的前提下選出物品的總價值最大 動態規劃思想:假設物品從1到N,一件一件物品考慮是否加入揹包 遞推關係式:
演算法學習——動態規劃 例題:最長公共子序列問題(java)
題目: 給定兩個字串str1和str2,返回兩個字串的最長公共子序列.例如,str1="1A2C3D4B56",str2="B1D23CA45B6A","123456"或者"12C4B6' 動態規劃思想: 先用一個比,左邊加一個字元右面加一個字元依次比較dp[i][j] dp[i][j]意思