http://blog.csdn.net/liufeng_king/article/details/8632430 1.最大子段和问题      问题定义:对于给定序列a1,a2,a3……an,寻找它的某个连续子段,使得其和最大.如( -2,11,-4,13,-5,-2 )最大子段是{ 11,-4,13 }其和为20. (1)枚举法求解 枚举法思路如下: 以a[0]开始: {a[0]}, {a[0],a[1]},{a[0],a[1],a[2]}……{a[0],a[1],……a[n]}共n个 以a

摘要: 使用动态规划法求解0/1背包问题. 难度: 初级 0/1背包问题的动态规划法求解,前人之述备矣,这里所做的工作,不过是自己根据理解实现了一遍,主要目的还是锻炼思维和编程能力,同时,也是为了增进对动态规划法机制的理解和掌握. 值得提及的一个问题是,在用 JAVA 实现时, 是按算法模型建模,还是用对象模型建模呢? 如果用算法模型,那么 背包的值.重量就直接存入二个数组里:如果用对象模型,则要对背包以及背包问题进行对象建模.思来想去,还是采用了对象模型,尽管心里感觉算法模型似乎更好一些.有时

题目大意: 给定n个数,再给q个区间询问,希望在区间s,t中找到一段连续的子序列使其和最大 因为询问上万,节点数50000,明显是用线段树去做,这里很明显的区间更新,唯一写起来有点恶心的是询问 每一个区间的最大都要跟左右区间的左最大右最大有关系 反正时要注意细节了,查询的时候同时要查询其左右连续最大 自己的错误在于左右连续最大的更新出问题,这个希望自己以后要注意 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream&g

最近复习算法,感到有一丝丝忘记的困惑,赶紧记下来... 一.分治法 分治法的思想就是“分而治之”,很明显就是将规模比较庞大.复杂的问题进行分治,然后得到多个小模块,最好这些小模块之间是独立的,如果这些小模块之间耦合性比较大的话,需要多次计算重复的问题,从而出现了冗余,这种情况下,可以利用动态规划法,保存这些小模块问题的解,这样就避免了多次重复计算相同问题的解了.分治法的一般解题步骤包括: 根据分治法的解题思想,我们可以看到这其中需要用到递归.以斐波那契函数为例: 现在要求计算,则使用分治法解题时

Problem Description 给定n(1<=n<=100000)个整数(可能为负数)组成的序列a[1],a[2],a[3],-,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+-+a[j]的子段和的最大值.当所给的整数均为负数时定义子段和为0,依此定义,所求的最优值为: Max{0,a[i]+a[i+1]+-+a[j]},1<=i<=j<=n. 例如,当(a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6])=(-2,11,-4,13,-5,-2)时,最大子段和为

  继续讲故事~~   这天,丁丁正走在路上,欣赏着路边迷人的城市风景,突然发现前面的大楼前围了一波吃瓜群众.他好奇地凑上前去,想一探究竟,看看到底发生了什么事情.   原来本市的一位小有名气的科学家正在这幢大楼进行一个实验:某种材料的防护性能.他在大楼的底下铺了一层这种防护材料,想拿鸡蛋做实验,将鸡蛋从楼层掉下,看看鸡蛋从哪一层掉下去会摔碎,以此测试该材料的防护性能.这就是著名的鸡蛋掉落问题(egg dropping problem),即给定N个鸡蛋和k层楼,试问至少需要几次才能确定鸡蛋从哪一

  # 动态规划法求解货币兑换问题 # 货币系统有 n 种硬币,面值为 v1,v2,v3...vn,其中 v1=1,使用总值为money的钱与之兑换,求如何使硬币的数目最少,即 x1,x2,x3...xn 之和最小 # 输入:各种货币的面值 v1,v2,v3...vn:要兑换的总值 money # 输出:兑换得到最少的货币数量   1 # 修改货币系统的面额 2 v = [1,2,5,10,50] 3 # 修改要兑换的货币量money 4 money = 253 1 # 每种货币初始数量为 0

转:ACM大量习题题库   ACM大量习题题库 现在网上有许多题库,大多是可以在线评测,所以叫做Online Judge.除了USACO是为IOI准备外,其余几乎全部是大学的ACM竞赛题库.   USACO   http://ace.delos.com/usacogate   美国著名在线题库,专门为信息学竞赛选手准备     TJU   http://acm.tongji.edu.cn/   同济大学在线题库,唯一的中文题库,适合NOIP选手     ZJU   http://acm.zju.

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ACM联系建议 一位高手对我的建议: 一般要做到50行以内的程序不用调试.100行以内的二分钟内调试成功.acm主要是考算法的 ,主要时间是花在思考算法上,不是花在写程序与debug上. 下面给个计划你练练: 第一阶段: 练经典常用算法,下面的每个算法给我打上十到二十遍,同时自己精简代码, 因为太常用,所以要练到写时不用想,10-15分钟内打完,甚至关掉显示器都可以把程序打出来. 1.最短路(Floyd.Dijstra,BellmanFord) 2.最小生成树(先写个prim,kruscal要用

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本

[入门,来自wiki] 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program

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

本节内容: 1.POMDP: 2.Policy search算法:reinforced和Pegasus: 马尔科夫决策过程(Partially Observable Markov Decision Process,缩写:POMDP) 简介: 马尔科夫过程的预测: 以下转自:http://www.cnblogs.com/jinxulin/p/3517377.html?utm_source=tuicool 1. 马尔可夫模型的几类子模型 大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain),了解机器

1.问题描述:     n个作业{1,2,…,n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工.每个作业加工的顺序都是先在M1上加工,然后在M2上加工.M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi.流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序,使得从第一个作业在机器M1上开始加工,到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少.     2.问题分析 直观上,一个最优调度应使机器M1没有空闲时间,且机器M2的空闲时间最少.在一般情况下,机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况.设全部作

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

问题 问题描述  给定n个整数(可能为负数)组成的数组,要求一个数组连续下标和的最大值,数组的元素可正.可负.可为零.  数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和.求所有子数组的和的最大值.  例如输入的数组为 -2 , 11 , -4 , 13 , -5 , -2时,最大的子数组为11,-4,13,因此最大子数组的和为20. 解题思路  很容易理解,当我们加上一个正数时,和会增加:当我们加上一个负数时,和会减少.如果当前得到的和是个负数,那么这个和在接下来的累加中应该抛弃

目录 1 机器人数目 2 生成回文数 3 空心菱形 4 奇怪的数列 5 密文搜索 6 居民集会 前言:以下代码仅供参考,若有错误欢迎指正哦~ 1 机器人数目 标题:机器人数目 少年宫新近邮购了小机器人配件,共有3类,其中, A类含有:8个轮子,1个传感器 B类含有: 6个轮子,3个传感器 C类含有:4个轮子,4个传感器 他们一共订购了100套机器人,收到了轮子600个,传感器280个. 根据这些信息请你计算:B类型机器人订购了多少个? 请直接提交该整数,不要填写任何多余内容. public cl

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

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力枚举法 2.2 动态规划法   1 问题描述 给定一个整数数组,数组里可能有正数.负数和零.数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和.求所有子数组的和的最大值.例如,如果输入的数组为{1,-2,3,10,-4,7,2,-5},和最大的子数组为{3,10,-4,7,2},那么输出为该子数组的和18. 2 解决方案 2.1 蛮力枚举法 package com.liuzhen.array_2; public class MaxSubA

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 问题描述 在一条直线上有n堆石子,每堆有一定的数量,每次可以将两堆相邻的石子合并,合并后放在两堆的中间位置,合并的费用为两堆石子的总数.求把所有石子合并成一堆的最小花费. 输入格式 输入第一行包含一个整数n,表示石子的堆数. 接下来一行,包含n个整数,按顺序给出每堆石子的大小 . 输出格式 输出一个整数,表示合并的最小花费. 样例输入 51 2 3 4 5 样例输出 33 数据规模和约定 1<=n<=1000, 每堆石子至少1颗,最多1000