背包,子集和以及 (max, +) 卷积在特殊情形下的求法 子集和 1:总重量不太大 有 \(n\) 个物品,每个物品重量为 \(w_i\),且 \(\sum\limits_{i} w_i=C\).你需要对于 \(k\in [1,C]\) 均求出是否存在子集和 \(=k\). 时间复杂度 \(\mathcal O(\frac{C\sqrt{C}}{\omega})\),空间复杂度 \(\mathcal O(n+\frac{C}{\omega})\). 我们对于相同重量的物品二进制分组,然后暴力…

P01: 01背包问题 题目 有N件物品和一个容量为V的背包.第i件物品的费用是c[i],价值是w[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大. 基本思路 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放. 用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值. 则其状态转移方程便是:f[i][v] = max{ f[i-1][v] , f[i-1][v-c[i]] + w[i]}.  这个方程非常重要,…

题意:给你n组物品和自己有的价值s,每组有l个物品和有一种类型: 0:此组中最少选择一个 1:此组中最多选择一个 2:此组随便选 每种物品有两个值:是需要价值ci,可获得乐趣gi 问在满足条件的情况下,可以得到的最大的乐趣是多少,如果不能满足条件就输出-1 题解:二维01背包 dp[i][j]:前i组物品我们拥有j的价值时最大可获得的乐趣 0:我们需要先把dp[i]所有赋值为负无穷,这样就只能最少选一个才能改变负无穷 1:我们不需要:dp[i][j-ci]+gi(在此组中再选一个),这样就一定最…

混合三种背包问题. 定义:dp[i][k]表示体积为k的时候,在前i堆里拿到的最大价值. 第一类,至少选一项,dp初值全赋为负无穷,这样才能保证不会出现都不选的情况.dp[i][k] = max(dp[i][k],max(dp[i-1][k-c]+g,dp[i][k-c]))其中: dp[i][k]是不选当前项dp[i-1][k-c]+g是表示第一次选这组的物品dp[i][k-c]+g表示选择当前物品,并且不是第一次选. 第二类最多选一个,一旦选则是第一次选dp[i][k] = max(dp[i…

题目链接:https://uva.onlinejudge.org/external/125/12563.pdf 题意:n首歌,每首歌的长度给出,还剩 t 秒钟,由于KTV不会在一首歌没有唱完的情况下切歌,求在总曲目尽量多的情况下,唱的最久. 分析: 刚开始,题意看错了,结果就按01背包模板了,求了在 t 时间下唱的最久,然后再找出唱了几首歌.WA到疯了,最后实在是崩溃啊! 然后,这个题目没做出来,主要还是01背包没弄透彻.可以利用二维 [2][t] 的滚动数组求路径,这里不仅是优化了空间,而且,…

HDU 5234 题目大意:给定n,m,k,以及n*m(n行m列)个数,k为背包容量,从(1,1)开始只能往下走或往右走,求到达(m,n)时能获得的最大价值 解题思路:dp[i][j][k]表示在位置(i,j)有一个容量为k的背包所能获得的最大价值 决策:a[i][j]处的数是否选取 不选取: dp[i][j][k]= max(dp[i-1][j][k], dp[i][j-1][k]) 选取:首先要求k >=a[i][j],那么dp[i][j][k] = max(dp[i-1][j][k-w[i…

卷积神经网络(CNN)概述 从多层感知器(MLP)说起 感知器 多层感知器 输入层-隐层 隐层-输出层 Back Propagation 存在的问题 从MLP到CNN CNN的前世今生 CNN的预测过程 卷积 下采样 光栅化 多层感知器预测 CNN的参数估计 多层感知器层 光栅化层 池化层 卷积层 最后一公里:Softmax CNN的实现 思路 其他 最近仔细学习了一下卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network),发现各处资料都不是很全面,经过艰苦努力终于弄清…

题目链接:uva 11825 题意: 你是一个黑客,侵入了n台计算机(每台计算机有同样的n种服务),对每台计算机,你能够选择终止一项服务,则他与其相邻的这项服务都终止.你的目标是让很多其它的服务瘫痪(没有计算机有该项服务). 思路:(见大白70页,我的方程与大白不同) 把n个集合P1.P2.Pn分成尽量多的组,使得每组中全部集合的并集等于全集,这里的集合Pi是计算机i及其相邻计算机的集合,用cover[i]表示若干Pi的集合S中全部集合的并集,dp[s]表示子集s最多能够分成多少组,则 假设co…

卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)来源于对大脑视觉皮层的研究,并于1980s开始应用于图像识别.现如今CNN已经在复杂的视觉任务中取得了巨大成功,比如图像搜索,自动驾驶,语言自动分类等等.同时CNN也应用于了其他领域,比如语音识别和自然语言处理. 13.1 视觉皮层机理 David H. Hubel和Torsten Wiesel于1958.1959年在猫的身上做实验,给出了关于视觉皮层结构的深刻见解(作者因此与1981年获得诺贝尔生物或医学奖).…

题目链接:https://vjudge.net/contest/103424#problem/A 题目大意: 第一行输入几组数据,第二行第一个数字代表物体个数,第二个数代表总体积.需要注意的是,第三排输入的是物品的价值,第四排的物品的体积.在不可以拆分物体的前提下,已知背包的总体积,最大能获取的价值是多少. 01背包模板题,没什么好说的.(附两种形式的dp数组解决方案) //一维dp数组实现(滚动数组) #include <iostream> #include <cstdio> #…