HDU 2084:https://vjudge.net/problem/HDU-2084 Problem Describe : When it comes to the DP algorithm, a classic example is the tower problem, which is described as:There are towers as shown below, which require walking from the top to the bottom. If eac…

一.斐波那契数列(递归VS动态规划) 1.斐波那契数列——递归实现(python语言)——自顶向下 递归调用是非常耗费内存的,程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n),当n很大时,程序运行很慢,甚至内存爆满. def fib(n): #终止条件,也就是递归出口 if n == 0 or n == 1: return 1 else: #递归条件 return (fib(n-1) + fib(n - 2)) 2.斐波那契数列——动态规划实现(python语言)——自底向上 动态规划——将需要重复计算…

浅入动态规划 dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems. 最近进行动态规划的学习,看到了一个很好的例子,现在把它记录下来仅供自我知识梳理 1. 从一个生活问题谈起 作者:阮行止 先来看看生活中经常遇到的事吧--假设您是个土豪,身上带了足够的1.5.10.20.50.100元面值的钞票.现在您的目…

详解动态规划(Dynamic Programming)& 背包问题 引入 有序号为1~n这n项工作,每项工作在Si时间开始,在Ti时间结束.对于每项工作都可以选择参加与否.如果选择了参与,那么自始至终都必须全程参与.此外,参与不同工作的时间段不能重叠.目标是参与尽可能多的工作,问最多能参与多少项工作? 这个问题乍一看有点棘手,由于每项工作间有时间段的重叠问题,而导致可能选了某个工作后接下去的几个选不了了.所以并不是简单地从起始时间开始,每次在可选的工作中选最早遇上的会达到最优. 事实上,不从遍历…

议题:动态规划(Dynamic Programming) 分析: DP主要用于解决包含重叠子问题(Overlapping Subproblems)的最优化问题,其基本策略是将原问题分解为相似的子问题,通过求解并保存最简单子问题的解,然后逐步合并成为原问题的解,由于需 要查询子问题的解,所以需要一个表格记录子问题的解:DP仅适用于最优子结构问题(Optimal Substructure),也就是局部最优解相当于(或者近似于)全局最优解: 对于原问题而言,当递归地自顶向下对问题进行求解时,每次产生的…

在本系列的上一篇文章中,我们讲到了使用Template模式进行事务管理,这固然是一种很好的方法,但是不那么完美的地方在于我们依然需要在service层中编写和事务处理相关的代码,即我们需要在service层中声明一个TransactionTemplate.在本篇文章中,我们将使用Java提供的动态代理(Dynamic Proxy)功能来完成事务处理,你将看到无论是在service层还是DAO层都不会有事务处理代码,即他们根本就意识不到事务处理的存在.使用动态代理完成事务处理也是AOP的一种典型应…

概述 在使用 ES 的时,我们不需要事先定义好映射设置就可以直接向索引中导入文档.ES 可以自动实现每个字段的类型检测,并进行 mapping 设置,这个过程就叫动态映射(dynamic mapping). 动态映射可以通过以下设置来关闭. PUT /_settings { "index.mapper.dynamic":false } 动态映射的规则也可以自定义,有以下几种我们可以自定义规则的应用场景: 默认映射(_default_ mapping) 字段动态映射(dynamic fi…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3709 Problem Description A balanced number is a non-negative integer that can be balanced if a pivot is placed at some digit. More specifically, imagine each digit as a box with weight indicated by the digit.…

[学习笔记]动态规划-斜率优化DP(超详细) [前言] 第一次写这么长的文章. 写完后感觉对斜优的理解又加深了一些. 斜优通常与决策单调性同时出现.可以说决策单调性是斜率优化的前提. 斜率优化 \(DP\),顾名思义就是利用斜率相关性质对 \(DP\) 进行优化. 斜率优化通常可以由两种方式来理解,需要灵活地运用数学上的数形结合,线性规划思想. 对于这样形式的 \(dp\) 方程:\(dp[i]=Min/Max(a[i]∗b[j]+c[j]+d[i])\),其中 \(b\) 严格单调递增. 该方…

前言 本文是结合Flink官网,个人理解所得,若是有误欢迎留言指出,谢谢!文中图皆来自官网(链接[1]). 本文将随着下面这个问题展开,针对该问题更为生动的解释可以参见金竹老师的分享(链接[2]). SQL适合流计算场景吗? 对于流计算,每一条数据的到来都会触发一次查询产生一个结果,并发射出去.我们发现对于相同的数据源,使用相同的SQL查询时,批.流的结果是相同的,即在不同模式下,SQL的语意是一致的(One Query One Result),最终的结果是一致. 1.动态表与连续查询(Dyna…