Maximum Random Walk Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 756    Accepted Submission(s): 419 三维dp,一维的话根本没有办法开展,二维的话没办法保存当前位置或者最远位置,所以只能用三维的. 看不懂滚动数组之类的操作,只能傻傻的写. 具体内容在代码里标注了,三重循环,从i,j,…

题意: 走n步,给出每步向左走概率l,向右走概率r,留在原地的概率 1-l-r,求能达到的最远右边距离的期望. 分析: 开始按期望逆求的方式分析,但让求的就是右边界没法退,懵了一会,既然逆着不能求,就先正着求概率,再根据期望的定义来求,试试行吗,想了想状态,dp[i][j][k],表示走了i步当前位置是j最远右边界是k时的概率,因为可能位置是负的所以位置都加上n. #include <map> #include <set> #include <list> #includ…

Random Walk Time Limit: 5000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 81    Accepted Submission(s): 35 Problem Description Yuanfang is walking on a chain. The chain has n nodes numbered from 1 to n. Every…

场景: 一个新妈妈给刚出生的宝宝买用品,随着宝宝的长大,不同的阶段需要不同的物品. 这个场景中涉及到考虑用户所处阶段,给用户推荐物品的问题. 如果使用用户协同过滤,则需要根据购买记录,找到与用户处于同一阶段的用户. 不加入分类信息,单纯使用物品信息,则可能因为买了不同牌子的尿布,而判断为非相似用户, 所以加入商品分类信息 算法步骤: 1.   加入分类信息 1)   根据时间将用户交易记录分成若干阶段(比如,近90天,近360天-近90天,...) 2)   对于中的记录(以中的为例),在向量的…

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动…

世界上有些问题看似是随机的(stochastic),没有规律可循,但很可能是人类还未发现和掌握这类事件的规律,所以说它们是随机发生的. 随机漫步(Random  Walk)是一种解决随机问题的方法,它与人类生活息息相关,例如醉汉行走的轨迹.布朗运动(Brownian Motion).股票的涨跌等都可以用它来模拟.随机漫步已经应用到数学,物理,生物学,医学,经济等领域. 假设某地有一个醉汉,每一秒钟会朝“东”,“南”,“西”,“北”中的一个方向走一步,那么这个醉汉在走了500步之后会在什么地方?1…

随机漫步 # random_walk.py 随机漫步 from random import choice class RandomWalk(): """一个生成随机漫步数据的类""" def __init__(self, num_points=5000): """初始化随机漫步的属性""" self.num_points = num_points # 所有随机漫步都始于(0, 0) se…

/* HDU 6047 - Maximum Sequence [ 单调队列 ] 题意: 起初给出n个元素的数列 A[N], B[N] 对于 A[]的第N+K个元素,从B[N]中找出一个元素B[i],在 A[] 中找到一个数字A[p]满足 B[i] <= p <= N+K-1 令 A[N+K] = A[p]-p,直到A[]的长度等于2N 问 A[N+1] + A[N+2] + ... + A[N<<1] 最大是多少 分析: 将A[]中元素全部减去其下标 将B[]排序,可分析一定是从小…

[论文阅读笔记] Community aware random walk for network embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 先前许多算法都只考虑了网络的局部拓扑结构信息,忽略了原始网络中潜藏的社区信息. (2) 主要贡献 Contribution: 为了结合聚类将表示学习应用于基于图结构的社区发现任务上,本文在随机游走过程中结合了社区信息,使得同社区节点具有相近的表示向量,方便聚类任务. (3) 算法原理 CARE算法框架主要包含两个…

思路:由于m非常小,只有5.所以用dp[i]表示从位置i出发到达n的期望步数. 那么dp[n] = 0 dp[i] = sigma(dp[i + j] * p (i , i + j)) + 1 .   (-m <= j <= m) 从高位向低位暴力消元,每次消去比他高的变量. 如 dp[i] = a1 * dp[i - 1] + a2 * dp[i - 2] …… am * dp[i - m]. #include<iostream> #include<stdio.h>…