编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 编辑距离的应用在信息检索.拼写纠错.机器翻译.命名实体抽取.同义词寻找…

一:动态规划 1)动态规划的向前处理法 java中没有指针,所以邻接表的存储需要转化一中形式,用数组存储邻接表 用三个数组u,v,w存储边,u数组代表起点,v数组代表终点,w代表权值;例如:1-->2 权值为9 存为:u[i]=1,v[i]=2,w[i]=9,如果该边为第一条边则i=1; package dynamicProgramming; public class FGRAPH { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-g…

转载请标注原链接:http://www.cnblogs.com/xczyd/p/3808035.html 编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levensh…

动态规划问题Java实现 如果我们有面值为1元.3元和5元的硬币若干枚,如何用最少的硬币凑够11元? public class DPProblem { public static void main(String[] args) { int[] cons = new int[12]; for (int i = 1; i <= 11; i++) { int cons1 = i - 1; int cons3 = i - 3; int cons5 = i - 5; int minCons = cons…

从上往下推公式,从下往上求解值. 一:矩阵链乘法,最小括号化方案,动态规划方程. 0        如果i=j m[i,j]  ={ min[i,k]+m[k+1,j]+pi-1pkpj          如果  i<j   子问题涉及到子问题起始点和终止点 i , j 的 ,要用三层for循环. 第一层循环代表子问题的长度. 第二层for循环代表 子问题的 起始点. 第三层for循环在  子问题起始点和终止点之间找一个最优的分割点. 需用到动态规划公式. 1:求最小的矩阵,也就是两个相邻的矩阵…

一.基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移.一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划. 二.基本思想与策略 基本思想与分治法类似,也是将待求解的问题分解为若干个子问题(阶段),按顺序求解子阶段,前一子问题的解,为后一子问题的求解提供了有用的信息.在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解,丢弃其他局部解.依次解决各子问题,最后一个子问题就是初始问题的解. 由于动态规划解决…

You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top. Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top? 解题思路: 递归会导致超时,用动态规划即可,JAVA实现如下: public int climbStairs(int n) { if(n==1) return 1; e…

Java数据结构和算法(四)赫夫曼树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 赫夫曼树又称为最优二叉树,赫夫曼树的一个最主要的应用就是赫夫曼编码. 一.赫夫曼编码 can you can a can as a can canner can a can. 1.1 定长编码 99 97 110 32 121 111 117 32 99 97 110 32 97 32 99 97 110 32 97 115 32 97…

Java面试知识点汇总 置顶 2019年05月07日 15:36:18 温柔的谢世杰 阅读数 21623 文章标签: 面经java 更多 分类专栏: java 面试 Java面试知识汇总   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33945246/article/details/89922244 为了找到心仪的工作而努力吧 最近在刷各种面经,把刷过的知识点汇总一下以便查漏补…

Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great": great / \ gr eat / \ / \ g r e at / \ a t To scramble the string, we may ch…

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa…

动态规划的概念对于新手来说枯燥难懂,就算看懂了,做题的时候依旧抓耳挠腮的毫无头绪,这些比较难理解的算法,还是需要根据例子来一步步学习和理解,从而熟练掌握,下面,咱们就通过一个简单的小例子来学习动态规划: 数字三角形(POJ1163) 在上面的数字三角形中寻找一条从顶部到底边的路径,使得路径上所经过的数字之和最大. 路径上的每一步都只能往左下或 右下走.只需要求出这个最大和即可,不必给出具体路径. 三角形的行数大于1小于等于100,数字为 0 - 99 输入格式: 5      //表示三角形的行…

/* * dianlubuxian.java * Version 1.0.0 * Created on 2017年11月30日 * Copyright ReYo.Cn */ package reyo.sdk.utils.test.dy; /** * <B>创 建 人:</B>AdministratorReyoAut <BR> * <B>创建时间:</B>2017年11月30日 下午4:58:56<BR> * * @author ReY…

最近一直在研究动态规划的问题.今天遇到了取硬币问题. 其实动态规划还是,我从底部向顶部,依次求出每个状态的最小值,然后就可以标记上. 这道题目就是,假如有1,5,7,10这四种币值的硬币,我取14元,取的硬币数最少要多少张. 其实动态规划就是要求出状态转移方程,就好比我的上一个博客的求最短路径的问题.而这道取硬币问题呢.如果我的硬币大于有的币值,那么就能状态转移 转移为temp[i-weizhi[j] + 1.temp[]是用来存放每种币值的最小数目.weizhi[]是用来存放币值.比如说吧,t…

这里是简单的动态规划问题.其实,如果我们学过数据结构,应该就接触过动态规划问题,当时一直没有反应过来.我们求最小生成树用的是贪婪算法.而求最短路径就是动态规划.从一个点出发,到另外每个点的最短距离.在求最短路径问题中,取一点,然后与选取与这个点连接的,最小的一条边,把这个点标上,然后求与标上点的连接的点的最短路径.我们先来看这道题目吧 1.题目描述 将一个由N行数字组成的三角形,如图所以,设计一个算法,计算出三角形的由顶至底的一条路径,使该路径经过的数字总和最小. 我们可以把这个横过来看变成 7…

1. 介绍 动态规划典型的被用于优化递归算法,因为它们倾向于以指数的方式进行扩展.动态规划主要思想是将复杂问题(带有许多递归调用)分解为更小的子问题,然后将它们保存到内存中,这样我们就不必在每次使用它们时重新计算它们. 要理解动态规划的概念,我们需要熟悉一些主题: 什么是动态规划? 贪心算法 简化的背包问题 传统的背包问题 Levenshtein Distance LCS-最长的共同子序列 利用动态规划的其他问题 结论 本文所有代码均为java代码实现. 2. 什么是动态规划? 动态规划是一种编…

这道最大m子段问题我是在课本<计算机算法分析与设计>上看到,课本也给出了相应的算法,也有解这题的算法的逻辑.但是,看完之后,我知道这样做可以解出正确答案,但是我如何能想到要这样做呢? 课本和网上的某些答案都讲得比较晦涩,有些关键的步骤不是一般人可以想得到的.不仅要知其然,还要知其所以然.否则以后我们遇到类似的问题还是不会解. 下面是我解这道题的思考过程.我按照自己的想法做,做到最后发现和课本的思想差不多,也有一点差别.如果对这道题有些不明白,可以仔细看看,相信看完之后你会豁然开朗. 问题: 给…

最近开始看算法导论,研究了一下动态规划,下面就开始直入主题开始记录近期看的第一个知识点动态规划.提起动态规划就不得不提几个动态规划的金典问题爬楼梯.国王金矿.背包问题.今天就仔细分析一下爬楼梯问题.       列子 问:有一个高度为10级台阶的楼梯,从下往上走,每一次向上跨一个台阶只能是一个台阶或者两个台阶,要求用程序求出来一共有多少种算法?      思考:如果每次都跨一个台阶 则为 1+1+1+1+1+1+1+1+1+1这种方式 .如果每次都跨两个台阶则为2+2+2+2+2+2......…

基本思想: 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题(作用就是求最优解).在这类问题中,可能会有许多可行解.每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解.动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解. 与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的. 若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次.如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需…

动态规划算法 应用场景-0-1背包问题 背包问题:有一个背包,容量为4磅,现有物品如下 物品 重量 价格 吉他(G) 1 1500 音响(S) 4 3000 电脑(L) 3 2000 要求: 达到目标为装入的背包的总价值最大,且重量不超出 要求装入的物品不可重复 动态规划算法介绍 动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,熊二一步步获取最优解的处理算法 与分治算法类似,但不同的是动态规划子问题不相互独立 动态规划可以通过填表的方式来逐步推进…

很多动态规划算法非常像数学中的递推.我们如果能找到一个合适的递推公式,就能很容易的解决问题.我们用dp[n]表示以第n个数结尾的最大连续子序列的和,这里第n个数必须在子序列中.于是存在以下递推公式: dp[n] = max(0, dp[n-1]) + num[n] 仔细思考后不难发现这个递推公式是正确的,则整个问题的答案是max(dp[m]) | m∈[1, N].java语言代码如下: //dp[i] = max{dp[i-1]+num[i],num[i]} class Solution {…

分析:0-1背包问题 第一次写了一大串, 时间:576  内存:4152 看了牛的代码后,恍然大悟:看来我现在还正处于鸟的阶段! 第一次代码: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; typedef struct { int x; int y; }p; p a[]; ][]; int cmp(p a,p b) { if(a.x==b.x) return a…

当n=2时, 输出 3:当n=3时, 输出 5:当n=4时, 输出 8: #### 分析: 当n=4时,如 0101 符合条件, 当第一个位置是0时,还剩3个位置 ,与n=3时个数相等: 符合条件的为5个: 当第一个位置是1时,第二个位置只能是0:还剩两个位置,与n=2时个数相等 符合条件的为3个: 由此得出 f(n)=f(n-1)+f(n-2);C/C++: #include<stdio.h> int main() { int t,n,a,b,i; scanf("%d",…

sort函数用法: #include<algorithm> using namespace std; sort(a,a+len;cmp)    //a-->数组名,    len-->数组长度 C/C++: #include<stdio.h> #include<algorithm> using namespace std; typedef struct { int x; int y; }pi; pi p[]; int number(int n) { ; ;…

You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top. Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top? Note: Given n will be a positive integer. 题目分析:每次只能走1或2步,问n步的话有多少中走法???? 可以用动态规划和递归解…

问题描述 草稿解决过程 (字丑别喷) 代码实现 import java.util.Scanner; /** * Created by Admin on 2017/3/26. */ public class test02 { public static int HuiWenNum(String str){ String rev=new StringBuffer(str).reverse().toString(); int len=str.length(); int[][] S=new int[le…

已知序列X=(A,B,C,A,B,D,A)和序列Y=(B,A,D,B,A),求它们的最长公共子序列S. /* * LCSLength.java * Version 1.0.0 * Created on 2017年11月30日 * Copyright ReYo.Cn */ package reyo.sdk.utils.test.dy; /** * <B>创 建 人:</B>AdministratorReyoAut <BR> * <B>创建时间:</B&g…

动态规划(Dynamic Programming):与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解.与分治法不同的是,适用于动态规划法求解的问题,经分解得到的子问题往往不是互相独立的. 使用动态规划法求解的问题需要符合一些条件: (1):所求解问题必须要符合最优子结构:(最优子结构即:原问题的最优解中包含了子问题的最优解) (2):原问题分解出来的子问题相互之间存在联系,即递归时会重复解决之前已解决过的子问题. 先说明一些前提: (1…

这是一道动态规划题,和昨天的取硬币还有最长公共字串有点类似. 1.题目描述:                        某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高                 度.某 天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭.由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹.输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数),…

滚动数组优化自己画一下就明白了. http://blog.csdn.net/u014800748/article/details/45849217 解题思路:本题利用递推关系解决.建立一个多段图,定义状态d(i,j)表示“使用不超过i的整数的立方,累加和为j”的方案数.那么根据加法原理,如果没有选择数字i的立方和就得到了j,那么方案数就是d(i-1,j):如果选择了数字i的立方和才得到了j,那么方案数是d(i,j-i^3).即: d(i,j)=d(i-1,j)+d(i,j-i^3); 这个递推式…