1.算法描述 经典的Douglas-Peucker算法(简称DP法)描述如下: (1)在曲线首尾两点A,B之间连接一条直线AB,该直线为曲线的弦: (2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d: (3)比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold,则该直线段作为曲线的近似,该段曲线处理完毕. (4)如果距离大于阈值,则用C将曲线分为两段AC和BC,并分别对两段取信进行1~3的处理. (5)当所有曲线都处理完毕时,依次连接各个分割点形成的折线,即

转载自:CSDN Nine-days   近日,Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经网络的内存占用.加快推断速度及节省能耗.Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法,例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等. 项目地址:https://github.com/NervanaSystems/distiller/ 文档地址:https://nervanasystems.github.io/distiller/

表情包形象取自番剧<猫咪日常> 那我也整一个 曾几何时,笔者是个对算法这个概念漠不关心的人,由衷地感觉它就是一种和奥数一样华而不实的存在,即便不使用任何算法的思想我一样能写出能跑的程序 直到一年前帮同学做了个手机游戏demo才发现了一个严峻的问题 为啥*一样的画面能跑出ppt的质感? 虽然发现当时的问题主要出现在使用了一个有bug的API,它导致了低性能的循环调用,但是从那时便开始就重新审视算法了,仅仅一个函数就能大幅地改变程序带给用户的体验这个观念根植心底 后来多多少少也学习了一些算法的知识

题目: 7-1 稀疏矩阵 (30 分)   如果一个矩阵中,0元素占据了矩阵的大部分,那么这个矩阵称为“稀疏矩阵”.对于稀疏矩阵,传统的二维数组存储方式,会使用大量的内存来存储0,从而浪费大量内存.为此,可以用三元组的方式来存放一个稀疏矩阵. 对于一个给定的稀疏矩阵,设第r行.第c列值为v,且v不等于0,则这个值可以表示为 <r,v,c>.这个表示方法就称为三元组.那么,对于一个包含N个非零元素的稀疏矩阵,就可以用一个由N个三元组组成的表来存储了. 如:{<1, 1, 9>, &l

一.问题描述 0-1背包问题,部分背包问题.分别实现0-1背包的DP算法,部分背包的贪心算法和DP算法. 二.算法原理 (1)0-1背包的DP算法 0-1背包问题:有n件物品和一个容量为W的背包.第i件物品的重量是w[i],价值是v[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.其中每种物品只有一件,可以选择放或者不放. 最优子结构性质:对于0-1问题,考虑重量至多W的最值钱的一包东西.如果去掉其中一个物品j,余下的必是除j以外的n-1件物品中,可以带走的重量

之前做过一道二进制压缩的题目,感觉也不是很难吧,但是由于见少识窄,这道题一看就知道是撞鸭dp,却总是无从下手....最后看了一眼博客,才顿悟,本次做这道题的作用知识让自己更多的认识二进制压缩,并无其它卵用......呜呜呜~~~ 本题大意:到期末了,某同学的n位老师给他布置了n门家庭作业,要求他在布置作业后的D天之内完成,并且已知它每门作业所需的天数C,每门作业超时一天就要扣一分,让你求出要如何合理安排做作业的顺序才能使他扣掉的总分最少......还需要输出做作业的顺序和最优情况下扣的分数...

在这一专辑(最小生成树)中的上一期讲到了prim算法,但是prim算法比较难懂,为了避免看不懂,就先用kruskal算法写题吧,下面将会将三道例题,加一道变形,以及一道大水题,水到不用高级数据结构,建树,画图,最短路径什么的,统统不需要.废话不多说,直接看题: 1.例题精讲 T1: 1348:[例4-9]城市公交网建设问题 时间限制: 1000 ms         内存限制: 65536 KB提交数: 2094     通过数: 650 [题目描述] 有一张城市地图,图中的顶点为城市,无向边代

dp状态压缩 动态规划本来就很抽象,状态的设定和状态的转移都不好把握,而状态压缩的动态规划解决的就是那种状态很多,不容易用一般的方法表示的动态规划问题,这个就更加的难于把握了.难点在于以下几个方面:状态怎么压缩?压缩后怎么表示?怎么转移?是否具有最优子结构?是否满足后效性?涉及到一些位运算的操作,虽然比较抽象,但本质还是动态规划.找准动态规划几个方面的问题,深刻理解动态规划的原理,开动脑筋思考问题.这才是掌握动态规划的关键. 动态规划最关键的要处理的问题就是位运算的操作,容易出错,状态的设计也直

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

题意:有N(1<=N<=20)张卡片,每包中含有这些卡片的概率,每包至多一张卡片,可能没有卡片.求需要买多少包才能拿到所以的N张卡片,求次数的期望. 析:期望DP,是很容易看出来的,然后由于得到每张卡片的状态不知道,所以用状态压缩,dp[i] 表示这个状态时,要全部收齐卡片的期望. 由于有可能是什么也没有,所以我们要特殊判断一下.然后就和剩下的就简单了. 另一个方法就是状态压缩+容斥,同样每个状态表示收集的状态,由于每张卡都是独立,所以,每个卡片的期望就是1.0/p,然后要做的就是要去重,既然

寻找字符串中的最长回文序列和所有回文序列(正向和反向一样的序列,如aba,abba等)算是挺早以前提出的算法问题了,最近再刷Leetcode算法题的时候遇到了一个(题目),所以就顺便写下. 如果用正反向遍历的方法的话时间复杂度将会是O(N^2),而利用Manacher算法将会是O(N),在处理长序列的时候能显著提高速度. 算法原理 回文序列的左右是对称的,也就是说在找到一个回文序列的时候,回文序列的右半部份将会是左半部分的镜像,在符合一定条件的时候可以直接判断以当前字符为中心的回文序列的长度 以

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将

首先简单描述一下Apriori算法:Apriori算法分为频繁项集的产生和规则的产生. Apriori算法频繁项集的产生: 令ck为候选k-项集的集合,而Fk为频繁k-项集的集合. 1.首先通过单遍扫描数据集,确定每个项的支持度.一旦完成这一步,就可以得到所有频繁1-项集的集合F1 2.接下来,该算法将使用上一次迭代的发现的频繁(k-1)-项集,产生新的候选k-项集.候选的产生使用apriori-gen函数实现. 3.为了对候选项的支持度的计算,需要再扫描一遍数据集.使用子集函数确定包含在每一个

XHXJ's LIS Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2422    Accepted Submission(s): 990 Problem Description #define xhxj (Xin Hang senior sister(学姐)) If you do not know xhxj, then careful

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1074 题目大意:学生要完成各科作业, 给出各科老师给出交作业的期限和学生完成该科所需时间, 如果逾期一天则扣掉一单位学分, 要你求出完成所有作业而被扣最小的学分, 并将完成作业的顺序输出. Sample Input 2 3 Computer 3 3 English 20 1 Math 3 2 3 Computer 3 3 English 6 3 Math 6 3   Sample Output 2

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ad042e50100q7d9.html 利用JFreeChart绘制股票K线图完整解决方案 (2011-04-30 13:27:17) 标签: 绘制 股票 k线 it 分类: 软件_Software 因为工作的需要,接触了一些股票图形绘制类的工作,其中最主要的还是股票K线图的绘制了,如果利用编程语言最底层的图形绘制方法去绘制这类图形,如果对编程语言不是特别熟悉的话,一般是有很大的困难的,通过在网上搜索发现,以自己最熟悉的两门语言为

题目连接:hdu_4352_XHXJ's LIS 题意:这题花大篇篇幅来介绍电子科大的一个传奇学姐,最后几句话才是题意,这题意思就是给你一个LL范围内的区间,问你在这个区间内最长递增子序列长度恰为K的数有多少个 题解:数位DP+状态压缩,这题首先考虑如何来求数位的LIS,很明显不可能用n*n的方法,考虑nlogn的方法,维护的是一个数组,在这里要严格递增,所以最长的LIS小于10,所以我们可以将这个数组用2进制压缩成一个状态,然后这个2进制1的个数就是LIS的值,如果不懂LIS nlogn的原理

XHXJ's LIS Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2265    Accepted Submission(s): 927 Problem Description #define xhxj (Xin Hang senior sister(学姐)) If you do not know xhxj, then careful

图片霍夫变换拟合得到直线后,怎样获得直线上的像素点坐标? 这是我今天在图像处理学习中遇到的问题,霍夫变换采用的概率霍夫变换,所以拟合得到的直线信息其实是直线的两个端点的坐标,这样一个比较直接的思路就是利用DDA算法来获取. 一.算法简介 DDA算法是计算机图形学中最简单的绘制直线算法.其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的. 我们已知直线段两个端点P0(x0,y0)和P1(x1,y1),就能求出 k 和 b . 在k,b均求出的条件下,只要知道一个x值,我们就能计算出一个y值.如果

在机场使用的空管系统中,飞机的速度矢量线差不多是这样的: 模拟飞机飞行时的速度矢量线,这里就大概做个类似效果: 什么叫速度矢量线呢,个人理解就是根据飞机当前速度和航向预测它在未来一段时间内的飞机轨迹,以此来监测飞机是否偏离. 如何运行代码已经在上一篇博客<动态加载JSON数据模拟航迹线>讲过了. 在这个模拟DEMO中,主要存在四个图层,分别为地图底图.航迹线图层.速度矢量线图层.飞机图层(我用的点代替飞机图标),因为我自身有一个需求就是控制航迹和速度矢量线的显示与隐藏,这跟本文没多大关系. 技

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100