今天在这里说一下多重背包问题 对 之前一直没有怎么彻底理解 首先多重背包是什么?这里就不做过多的赘述了 朴素的多重背包的复杂度是\(O(n*m*\sum s[i])\),其中\(s[i]\)是每一件物品的数量 for (int i=1;i<=n;i++) for (int k=1;k<=s[i];k++) for (int j=m;j>=k*c[i];j--) dp[j]=max(dp[j],dp[j-k*c[i]]+k*w[i]); 但大多数题目,这种复杂度是不能允许的 那么我们考虑优…

(还记得我昨天大概没人看到的博客(我删辽)吗qwq,2019.4.14下午交的qwq 那篇博客大致内容就是:我提交楼上这道题,交了好久好久好久好久 现在我告诉你,那次评测还N/A着呢qwq) tqlqwq 回归正题qwq,今天是来写题解的: 传送门[        ] 算法标签嘤嘤嘤: 它幸好没出dfs,要不然我非要打死把这个题放在bfs(还是由简单到困难的第一个题的wz)小姐姐,伪装成后面没东西的样子qwq 行吧让我们宽广的搜索吧qwq: 其实这道题更像是个搜索回溯,每走一步可以退回原状态来看…

1. Java ME Java ME(Java 2 Micro Edition),是为机顶盒.移动电话和PDA之类嵌入式消费电子设备提供的Java语言平台,包括虚拟机和一系列标准化的Java API.它是Java 2的一个组成部分,它与J2SE.J2EE并称,并且同样是通过JCP(Java Community Process)制订.根据Sun的定义:Java ME是一种高度优化的Java运行环境,主要针对消费类电子设备的,例如蜂窝电话和可视电话.数字机顶盒.汽车导航系统等等.JAVA ME(Ja…

摘要:在git里面经常的一个争论是到底用rebase还是用merge? 1. 痛苦吗?代码历史中的迷失羔羊 我们先来看一个真实的代码提交历史图形化截图: 图片源自 https://storage.kraken.io/kk8yWPxzXVfBD3654oMN/c8b97f4dbb5f7d49fc3eb3624eafff79/london-tube-map-commit.png https://dev.to/neshaz/git-merge-vs-git-rebase-5134 不知道大家看到这张图…

1.先放上0-1背包模板 二维数组 for(int i=1;i<=n;i++)//枚举 物品 for(int j=1;j<=V;j++)//枚举体积 //这个位置是可以正序枚举的. qwq //一维01背包必须倒叙 emmm //这个没错a emmm if(j>=c[i]) f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-c[i]]+w[i]);//状态转移方程. else f[i][j]=f[i-1][j]. 滚动二维数组 int dp[2][10010]; int ro…

决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝?原因就是避免决策树“过拟合”样本.前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的.因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现堪称完美,它可以100%完美正确得对训练样本集中的样本进行分类(因为决策树本身就是100%完美拟合训练样本的产物). 但是,这会带来一个问题,如果训练样本中包含了一些错误,按照前面的算法,这些错误也会100%一点不留得被决策树学习了,这就是…

                                    背包问题集合 一般来说,动态规划(DP)都是初学者最难闯过的一关,而在这里详细解说动态规划的一种经典题型:背包问题. 这里介绍的背包分为以下几种:01背包,完全背包,多重背包,混合背包,二维费用的背包.(以后会持续更新) [一:01背包] 首先放上例题: 01背包问题 [题目描述]: 一个旅行者有一个最多能装M公斤的背包,现在有n件物品,他们的重量分别是W1,W2…Wn,它们的价值分别是C1,C2……Cn,求旅行者能够获得的…

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网…

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea…

以前我开过一些帖子,我们内部也做过一些讨论,我们从张小龙的碎屏图中 ,发现了重要讯息: 1:微信支付将成为重要场景: 2:这些应用与春节关系不小,很多应用在春节时,有重要的场景开启可能性: 3:春节是一个重要的推广时机,非常适合推广,微信应该不会错过这个时机: 4:春节前需要做好准备,那么预留一定的天数是必要的,10-15天是一个合理的准备时间: 在12月19号时,我回帖中有一个个人的预测:http://www.wxapp-union.com/forum ... pid=11965&fromui…