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

我以此题为例,详细分析01背包问题,希望该题能够为大家对01背包问题的理解有所帮助,对这篇博文有什么问题可以向我提问,一同进步^_^ 饭卡 Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 14246    Accepted Submission(s): 4952 Problem Description 电子科大本部食堂的饭卡有一种很诡异的

0-1背包 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2602 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #define MAX 10000 using namespace std; int val[MAX]; int w[MAX]; int dp[MAX]; int main() { int t; scanf("%d",

有一头母牛,它每年年初生一头小母牛.每头小母牛从第四个年头开始,每年年初也生一头小母牛.请编程实现在第n年的时候,共有多少头母牛? Sample Input2450Sample Output246 //本代码为只输入一组数据的答案 //方法1:找规律找出来a[i]=a[i-1]+a[i-3] (ps:我第一次就是这样做出来的) //方法2:归纳出状态转移方程 //现在解释一下为什么a[i] = a[i - 1] + a[i - 3] //假如i-1年到i年每变化,则a[i] = a[i - 1]

dp动态规划分类详解 转自:http://blog.csdn.NET/cc_again/article/details/25866971 动态规划一直是ACM竞赛中的重点,同时又是难点,因为该算法时间效率高,代码量少,多元性强,主要考察思维能力.建模抽象能力.灵活度. ****************************************************************************************** 动态规划(英语:Dynamic programm

Max Sum Plus Plus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 29942    Accepted Submission(s): 10516 Problem Description Now I think you have got an AC in Ignatius.L's "Max Sum" problem

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/a1dark 分析:初学数位DP完全搞不懂.很多时候都是自己花大量时间去找规律.记得上次网络赛有道数位DP.硬是找规律给A了.那时候完全不知数位DP为何物.不过还是有很多时候要用数位DP.比如当一个数字超过了数组承受的极限.不能再打表AC.先看这道题.首先划分状态.然后初始化.最后从高位向低位状态转移.代码含详解 //dp[len][0]表示长度为len不含49的数量 //dp[len][1]表示长度为len不含44但以9开头的数字的数量

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可

简介 Floyd-Warshall算法(Floyd-Warshall algorithm),是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,与Dijkstra算法类似.该算法名称以创始人之一.1978年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名. 简单的说就是解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权的最短路径问题,同时也被用于计算有向图的传递闭包.Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(N3),空间复杂度为O(N2). 解决最短

HanLP中人名识别分析详解 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: l ·名字识别的问题 #387 l ·机构名识别错误 l ·关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES

在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: u u名字识别的问题 #387 u u机构名识别错误 u u关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(

在动态规划的题型中,一般叫什么DP就是怎么DP,状压DP也不例外 所谓状态压缩,一般是通过用01串表示状态,充分利用二进制数的特性,简化计算难度.举个例子,在棋盘上摆放棋子的题目中,我们可以用1表示当前位置摆放棋子,用0表示当前位置不摆放棋子. 这样的话,就能够直接运用许多二进制运算的特性来实现对时间和空间的优化 例如:如果给你一个\(n*m\)的棋盘,让你放棋子,但是棋子两两不能相邻,求方案数 我们仅考虑暴力枚举每一行的情况,如果是普通用数组来存储,判断的时候对于相邻两行需要一个数一个数的看,

(转https://blog.csdn.net/gzmfxy/article/details/78994396) 中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词.本文详细介绍现在非常流行的且开源的分词器结巴jieba分词器,并使用python实战介绍. jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径,找出基于词频的最大切

新的整理版本版的地址见我新博客 http://www.hrwhisper.me/?p=1952 一.Dijkstra Dijkstra单源最短路算法,即计算从起点出发到每个点的最短路.所以Dijkstra常常作为其他算法的预处理. 使用邻接矩阵的时间复杂度为O(n^2),用优先队列的复杂度为O((m+n)logn)近似为O(mlogn) (一)  过程 每次选择一个未访问过的到已经访问过(标记为Known)的所有点的集合的最短边,并用这个点进行更新,过程如下: Dv为最短路,而Pv为前面的顶点.

序 天堂在左,战士向右 引言 数位DP在竞赛中的出现几率极低,但是如果不会数位DP,一旦考到就只能暴力骗分. 以下是数位DP详解,涉及到的例题有: [HDU2089]不要62 [HDU3652]B-number 概述 首先我们要理清的是,到底数位DP是什么. 事实上,一般数位DP的题目题面描述都会有以下内容: 求出一段区间\([l,r]\)中,满足某一特殊条件的数有多少个 在例题1 不要62中,特殊条件是数中不能出现"62":在例题2 B-number中,特殊条件是数中出现了13且该数

原文地址:http://blog.csdn.net/zearot/article/details/48299459(如有侵权,请联系博主,立即删除.) 线段树详解    By 岩之痕 目录: 一:综述     二:原理    三:递归实现    四:非递归原理      五:非递归实现 六:线段树解题模型    七:扫描线   八:可持久化 (主席树)     九:练习题 一:综述 假设有编号从1到n的n个点,每个点都存了一些信息,用[L,R]表示下标从L到R的这些点. 线段树的用处就是,对编号

1.CRF的预测算法条件随机场的预测算法是给定条件随机场P(Y|X)和输入序列(观测序列)x,求条件概率最大的输出序列(标记序列)y*,即对观测序列进行标注.条件随机场的预测算法是著名的维特比算法(Vitebi Algorthim). 维特比算法在隐马尔科夫模型的预测算法中已经详细介绍和Python实现过,详见以前的博客: [机器学习][隐马尔可夫模型-4]维特比算法:算法详解+示例讲解+Python实现 2.CRF的预测算法之维特比算法2.1维特比算法简介维特比算法实际使用动态规划解CRF条件

摘自:https://mp.weixin.qq.com/s/GXbFxlExDtjtQe-OPwfokA https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9391014.html CRF(Conditional Random Field),即条件随机场.经常被用于序列标注,其中包括词性标注,分词,命名实体识别等领域. Viterbi算法,即维特比算法.是一种动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文.隐马尔科夫模型.条件随机

接雨水解法详解: 题目: 基本思路:从图上可以看出要想接住雨水,必须是凹字形的,也就是当前位置的左右两边必须存在高度大于它的地方,所以我们要想知道当前位置最多能存储多少水,只需找到左边最高处max_left和右边最高处max_right,取他们两个较小的那边计算即可(短板效应). 其实接下来的解法要解决的问题就是如何找到max_right和max_left. 不过我们首先来看一个无法AC的解法: 解法一:按行 按行顾名思义就是一行一行地进行计算,首先我们计算第一行,设置一个变量temp临时存储当

题目详情 给定一个字符串 S 和一个字符串 T,计算在 S 的子序列中 T 出现的个数. 一个字符串的一个子序列是指,通过删除一些(也可以不删除)字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串.(例如,"ACE" 是 "ABCDE" 的一个子序列,而 "AEC" 不是) 示例 1: 输入: S = "rabbbit", T = "rabbit" 输出: 3 解释: 如下图所示, 有 3 种可以从 S 中得到