已知一个 NxN 的国际象棋棋盘,棋盘的行号和列号都是从 0 开始.即最左上角的格子记为 (0, 0),最右下角的记为 (N-1, N-1). 现有一个 “马”(也译作 “骑士”)位于 (r, c) ,并打算进行 K 次移动. 如下图所示,国际象棋的 “马” 每一步先沿水平或垂直方向移动 2 个格子,然后向与之相垂直的方向再移动 1 个格子,共有 8 个可选的位置. class Solution(object): def knightProbability(self, N, K, r, c):…

688. "马"在棋盘上的概率 已知一个 NxN 的国际象棋棋盘,棋盘的行号和列号都是从 0 开始.即最左上角的格子记为 (0, 0),最右下角的记为 (N-1, N-1). 现有一个 "马"(也译作 "骑士")位于 (r, c) ,并打算进行 K 次移动. 如下图所示,国际象棋的 "马" 每一步先沿水平或垂直方向移动 2 个格子,然后向与之相垂直的方向再移动 1 个格子,共有 8 个可选的位置. 现在 "马&quo…

On an NxN chessboard, a knight starts at the r-th row and c-th column and attempts to make exactly K moves. The rows and columns are 0 indexed, so the top-left square is (0, 0), and the bottom-right square is (N-1, N-1). A chess knight has 8 possible…

题目描述: 已知一个 NxN 的国际象棋棋盘,棋盘的行号和列号都是从 0 开始.即最左上角的格子记为 (0, 0),最右下角的记为 (N-1, N-1). 现有一个 “马”(也译作 “骑士”)位于 (r, c) ,并打算进行 K 次移动. 如下图所示,国际象棋的 “马” 每一步先沿水平或垂直方向移动 2 个格子,然后向与之相垂直的方向再移动 1 个格子,共有 8 个可选的位置. 思路分析: 思路1: 首先想到的是用dfs,但是这样会超时,最坏情况可能达到8的100次方. 思路2: 三维dp,dp…

［抄题］: On an NxN chessboard, a knight starts at the r-th row and c-th column and attempts to make exactly Kmoves. The rows and columns are 0 indexed, so the top-left square is (0, 0), and the bottom-right square is (N-1, N-1). A chess knight has 8 pos…

请点击页面左上角 -> Fork me on Github 或直接访问本项目Github地址:LeetCode Solution by Swift    说明:题目中含有$符号则为付费题目. 如:[Swift]LeetCode156.二叉树的上下颠倒 $ Binary Tree Upside Down 请下拉滚动条查看最新 Weekly Contest!!! Swift LeetCode 目录 | Catalog 序        号 题名Title 难度     Difficulty  两数之…

动态规划篇 # 题名 刷题 通过率 难度 5 最长回文子串   22.4% 中等 10 正则表达式匹配   18.8% 困难 32 最长有效括号   23.3% 困难 44 通配符匹配   17.7% 困难 53 最大子序和 C#LeetCode刷题之#53-最大子序和(Maximum Subarray)-该题包含分治讨论 38.4% 简单 62 不同路径   49.5% 中等 63 不同路径 II   29.4% 中等 64 最小路径和   55.0% 中等 70 爬楼梯   40.8% 简单…

Hello everyone, I am a Chinese noob programmer. I have practiced questions on leetcode.com for 2 years. During this time, I studied a lot from many Great Gods' articles. After worship, I always wanted to write an article as they did, and now I take t…

On an NxN chessboard, a knight starts at the r-th row and c-th column and attempts to make exactly K moves. The rows and columns are 0 indexed, so the top-left square is (0, 0), and the bottom-right square is (N-1, N-1). A chess knight has 8 possible…

题目描述 众所周知,马后炮是中国象棋中很厉害的一招必杀技."马走日字".本来,如果在要去的方向有别的棋子挡住(俗 称"蹩马腿"),则不允许走过去.为了简化问题,我们不考虑这一点.马跟马显然不能在一起打起来,于是rly在 一天再次借来了许多许多的马在棋盘上摆了起来……但这次,他实在没兴趣算方案数了,所以他只想知道在N×M的 矩形方格中摆马使其互不吃到的情况下的最多个数.但是,有一个很不幸的消息,rly由于玩得太Happy,质量本来 就不好的棋盘被rly弄坏了,不过幸好…

[BZOJ4808]马 Description 众所周知,马后炮是中国象棋中很厉害的一招必杀技."马走日字".本来,如果在要去的方向有别的棋子挡住(俗称"蹩马腿"),则不允许走过去.为了简化问题,我们不考虑这一点.马跟马显然不能在一起打起来,于是rly在一天再次借来了许多许多的马在棋盘上摆了起来……但这次,他实在没兴趣算方案数了,所以他只想知道在N×M的矩形方格中摆马使其互不吃到的情况下的最多个数.但是,有一个很不幸的消息,rly由于玩得太Happy,质量本来就不好…

(上不了p站我要死了,侵权度娘背锅) Description 众所周知,马后炮是中国象棋中很厉害的一招必杀技."马走日字".本来,如果在要去的方向有别的棋子挡住(俗称"蹩马腿"),则不允许走过去.为了简化问题,我们不考虑这一点.马跟马显然不能在一起打起来,于是rly在一天再次借来了许多许多的马在棋盘上摆了起来--但这次,他实在没兴趣算方案数了,所以他只想知道在N×M的矩形方格中摆马使其互不吃到的情况下的最多个数.但是,有一个很不幸的消息,rly由于玩得太Happy,…

576. Out of Boundary Paths 给你一个棋盘,并放一个东西在一个起始位置,上.下.左.右移动,移动n次,一共有多少种可能移出这个棋盘 https://www.cnblogs.com/grandyang/p/6927921.html dp表示上一次移动,所有位置的路径数:t表示的是当前移动,所有位置的路径数.然后每次用t去更新dp,即当前次移动去更新上一次移动. 每次只要超过了边界,就记录可能的路径数更新最终的结果. class Solution { public: int…

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 题目地址:https://leetcode.com/problems/knight-probability-in-chessboard/description/ 题目描述: On an NxN chessboard, a knight starts at the r-th row and c-th column and attempts to make exactly K moves.…

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/ 3.1 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation).这个方法的发展始于20世纪40年代,和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关,当时的几个大牛,包括乌拉姆.冯.诺依曼.费米.费曼.Nicholas Metropolis, 在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反应的时候,开始使用统计模拟的方法,并在最早…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

4806: 炮 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 103  Solved: 72[Submit][Status][Discuss] Description 众所周知,双炮叠叠将是中国象棋中很厉害的一招必杀技.炮吃子时必须隔一个棋子跳吃,即俗称"炮打隔子".  炮跟炮显然不能在一起打起来,于是rly一天借来了许多许多的炮在棋盘上摆了起来……他想知道,在N×M的矩形 方格中摆若干炮(可以不摆)使其互不吃到的情况下方案数有几种.…

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/ http://blog.csdn.net/lin360580306/article/details/51240398 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation).这个方法的发展始于20世纪40年代,和原子弹制…

4道题2小时,又是一道,不过这次的比较难,但第二道不应该的,又是审题不仔细导致没过 题目1: 给定一个字符串,请你将字符串重新编码,将连续的字符替换成“连续出现的个数+字符”.比如字符串AAAABCCDAA会被编码成4A1B2C1D2A. 思路:就简单的字符串处理 #include <iostream> #include <string> using namespace std ; int main(){ string str , ans ; cin >> str ;…

骑士周游问题,也叫跳马问题. 问题描述: 将马随机放在国际象棋的8×8棋盘的某个方格中,马按走棋规则进行移动.要求每个方格只进入一次,走遍棋盘上全部64个方格. 代码要求: 1,可以任意选定马在棋盘上的起始位置, 2,计算并打印马跳的路线. 3,可以控制代码执行的速度 4,可以随时暂停开始程序 5,程序结束后可以打印代码 问题解决: 开发环境--vs2015  开发语言--c#  设计思想:建立8*8的int数组,存储棋盘当前状态.选择当前马的位置,按照深度优先搜索写一个递归函数按次序遍历马的八…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

1. 从赛马说起 0x1:赛马问题场景介绍 假设在一场赛马中有m匹马参赛,令第i匹参赛马获胜的概率为pi,如果第i匹马获胜,那么机会收益为oi比1,即在第i匹马上每投资一美元,如果赢了,会得到oi美元的收益,如果输了,那么回报为0. 有两种流行的马票: a兑1(a-for-1):开赛前购买的马票,马民赛马前用一美元购买一张机会收益为a美元的马票,一旦马票对应的马在比赛中赢了,那么他持有的那只马票在赛后兑换a美元,否则,他的马票分文不值. b兑1(b-to-1):赛后交割的马票,机会收益为b:1,…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

本文提出了一种紧耦合的多传感器(雷达-惯导-相机)融合算法,将IMU测量.稀疏视觉特征.提取的激光点融合.提出的算法在时间和空间上对三个异步传感器进行在线校准,补偿校准发生的变化.贡献在于将检测和追踪的激光surf/边特征和观测到的稀疏特征点以及IMU数据用MSCFK框架融合,仅仅采用单线程实现,实现了6自由度的位姿估计.雷达特征包括点和线面,在户外和室内环境都进行了实验,目前最好的VIOL里程计. LIC-FUSION A.状态向量 状态向量主要包括\(k\)时刻的IMU状态.IMU和相机之间…

1. 幂迭代算法(简称幂法) (1) 占优特征值和占优特征向量 已知方阵\(\bm{A} \in \R^{n \times n}\), \(\bm{A}\)的占优特征值是量级比\(\bm{A}\)所有其他特征值都大的特征值\(\lambda\),若这样的特征值存在,则与\(\lambda\)相关的特征向量我们称为占优特征向量. (2) 特征值的性质 如果一个向量反复与同一个矩阵相乘,那么该向量会被推向该矩阵的主特征向量的方向.如下面这个例子所示: import numpy as np def p…

1. 幂迭代算法(简称幂法) (1) 占优特征值和占优特征向量 已知方阵\(\bm{A} \in \R^{n \times n}\), \(\bm{A}\)的占优特征值是比\(\bm{A}\)的其他特征值(的绝对值)都大的特征值\(\lambda\),若这样的特征值存在,则与\(\lambda\)相关的特征向量我们称为占优特征向量. (2) 占优特征值和占优特征向量的性质 如果一个向量反复与同一个矩阵相乘,那么该向量会被推向该矩阵的占优特征向量的方向.如下面这个例子所示: import nump…

1. PageRank的两种串行迭代求解算法 我们在博客<数值分析:幂迭代和PageRank算法(Numpy实现)>算法中提到过用幂法求解PageRank. 给定有向图 我们可以写出其马尔科夫概率转移矩阵\(M\)(第\(i\)列对应对\(i\)节点的邻居并沿列归一化) \[\left(\begin{array}{lll} 0 & 0 & 1 \\ \frac{1}{2} & 0 & 0 \\ \frac{1}{2} & 1 & 0 \end{a…

题意:有3个杯子,排放一行,刚开始钥匙在中间的杯子,每次操作,将左右两边任意一个杯子进行交换,问n次操作后钥匙在中间杯子的概率 分析:考虑动态规划做法,dp[i]代表i次操作后的,钥匙在中间的概率,由于每次操作独立,dp[i]=(1-dp[i-1)/2; 显然,dp[1]=0; 由刚才那个式子可以得出:dp[i]-1/3=(-1/2)*(dp[i-1]-1/3),这是高中数列知识 然后 设dp[i]=p/q; dp[i]=(2^(n-1)+(-1)^n)/(3*2^(n-1)) 它要求p/q是最…

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个…