有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph)上的动态规划是学习动态规划的基础.很多问题都可以转化为DAG上的最长路.最短路或路径计数问题. 一.矩形嵌套 题目描述:        有n个矩形,每个矩形可以用两个整数a,b描述,表示它的长和宽.矩形X(a,b)可以嵌套在矩形Y(c,d)中当且仅当a<c,b<d,或者b<c,a<d(相当于把矩形X旋转90°).例如(1,5)可以嵌套在(6,2)内,但不能嵌套在(3,4)内.你的任务是选出尽可能多的矩形排成一行.使得

http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=25&page=show_problem&problem=2299 题意:输入n和m,有n个点和m条有向边,求出一个节点集合包括的节点个数最多,而且该节点内的不论什么两点a,b,要么a能到达b,要么b能到达a,要么a和b互相到达. 思路:强连通分量缩点形成有向无环图DAG,把缩点后的每一个点的权值置为该强连通分量的节点个

题目:The Tower of Babylon 这是一个DAG 模型,有两种常规解法 1.记忆化搜索, 写函数,去查找上一个符合的值,不断递归 2.递推法 方法一:记忆化搜索 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; struct node { int x

题目:有n种硬币,面值分别为V1,V2,...Vn,每种都有无限多.给定非负整数S,可以选用多少个硬币,使得面值之和恰好为S?输出硬币数目的最小值和最大值! #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n, m, t; const int INF = 0x3f3f3f3f; int a[1005],Max[1005],Min[1005]; void dfs(int *d, int s) { for(int i=1; i<=n; i+

问题描述 "不错,不错!那么,准备好迎接下一道题了么?"一道白光闪过,CJK 眼前出现了 1e100 个小学生."他们中,有一些人轨了我的机子.现在,我需要你在 1S 之内找出他们,并让他们认错!"凭借自己无所不知的神(xuan)奇(xue)力量, CJK 立刻发现了轨了 JesseLiun的机子的那 n 个小学生.但是,他还要想办法让小学生们认错.好在 CJK 有无穷多的糖,而有 p 个小学生愿意以一定的代价被收买.而小学生间有 r 个 BiShi 关系.一旦一个

首先我们来看一下jieba分词的流程图: 结巴中文分词简介 1)支持三种分词模式: 精确模式:将句子最精确的分开,适合文本分析 全模式:句子中所有可以成词的词语都扫描出来,速度快,不能解决歧义 搜索引擎模式:在精确的基础上,对长词再次切分,提高召回 2)支持繁体分词 3)支持自定义词典 4)基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 5)  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分组合 6)对于词库中不存在的词,也就是未登录词,采

写在前面 3 年的硕士生涯一转眼就过去了,和社交网络也打了很长时间交道.最近突然想给自己挖个坑,想给这 3 年写个总结,画上一个句号.回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的,开始科研生活时到处发邮件要源代码,发完最后一封本以为又是无功而返,很意外的收到了秒回的邮件,邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码.当时过于开心,因为终于有热心的作者回复了,以至于没有仔细考虑,想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅.之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复,实验代码多是使用 Python 构建

一些概念 无向图: 连通图:在无向图中,任意两点都直接或间接连通,则称该图为连通图.(或者说:任意两点之间都存在可到达的路径) 连通分量: G的 最大连通子图 称为G的连通分量. 有向图 (ps.区别在与"强") 强连通图: 在有向图中,对于每一对顶点Vi,Vj都存在从Vi到Vj和从Vj到Vi的路径(任意两点之间都存在可到达对方的路径),则称该图为强连通图. 强连通分量: 有向图G的 最大强连通子图 称为G的强连通分量. 求强连通分量+有向图的压缩(缩点) 缩点即讲一个强连通分量中的点

UVa 103 题目大意:给定n个箱子,每个箱子有m个维度, 一个箱子可以嵌套在另一个箱子中当且仅当该箱子的所有的维度大小全部小于另一个箱子的相应维度, (注意箱子可以旋转,即箱子维度可以互换),求最多能套几个箱子. 第一行输入为n,m,之后是n行m维的箱子 解题思路:嵌套关系是二元关系,因此这题即在DAG上做动态规划, 只不过将二维的判断改成了n维,其他不变. 详细看考:DAG上的动态规划之嵌套矩形  (ps:这题可以理解成嵌套m边形) /* UVa 103 Stacking Boxes --

题意描述:有n个矩形,每个矩形可以用两个整数a.b描述,表示它的长和宽, 矩形(a,b)可以嵌套在矩形(c,d)当且仅当a<c且b<d, 要求选出尽量多的矩形排成一排,使得除了最后一个外, 每一个矩形都可以嵌套在下一个矩形内,如果有多解,矩形编号的字典序应尽量小 解题思路:<1>矩形之间的可嵌套关系是一个"二元关系",二元关系可以用图来建模. 如果矩形X可以嵌套在矩形Y里,就从X到Y连一条有向边(G[x][y]=1). 这个图是无环的,因为一个矩形无法直接或间接

很多动态规划问题都可以转化为DAG上的最长路,最短路,或路径计数问题. 硬币问题: 有N中硬币,面值分别为v1,v2,v3,……vn,每种都无穷多,给定非负整数S,可以选用多少个硬币,使他们的总和恰好为S.输出硬币数目的最小值和最大值. 解:每种面值看作一个点,表示:还需要凑足的面值.则开始状态为S,目标状态为0:若当前状态为i,当使用硬币j后,状态转为i-v[j]. 代码说明好了. #include <iostream> #include <cstdio> #include &l

CJOJ 2040 [一本通]分组背包(动态规划) Description 一个旅行者有一个最多能用V公斤的背包,现在有n件物品,它们的重量分别是W1,W2,...,Wn,它们的价值分别为C1,C2,...,Cn.这些物品被划分为若干组,每组中的物品互相冲突,最多选一件.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. Input 输入有多组数据,每组数据的第一行:三个整数,V(背包容量,V<=200),N(物品数量,N<=30)和T(最大组号,T<=10):

CJOJ 2307 [一本通]完全背包(动态规划) Description 设有n种物品,每种物品有一个重量及一个价值.但每种物品的数量是无限的,同时有一个背包,最大载重量为M,今从n种物品中选取若干件(同一种物品可以多次选取),使其重量的和小于等于M,而价值的和为最大. Input 第一行:两个整数,M(背包容量,M<=200)和N(物品数量,N<=30): 第2..N+1行:每行二个整数Wi,Ui,表示每个物品的重量和价值. Output 仅一行,max=一个数,表示最大总价值. Samp

CJOJ 2044 [一本通]最长公共子序列(动态规划) Description 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列.确切地说,若给定序列X,则另一序列Z是X的子序列是指存在一个严格递增的下标序列 ,使得对于所有j=1,2,-,k有 Xij=Zj . 例如,序列Z是序列X的子序列,相应的递增下标序列为<2,3,5,7>. 给定两个序列X和Y,当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列. 最长公共子序列(LCS)问题:给定两个序列X=和Y=,要

  A OpenJ_Bailian 1088 滑雪     B OpenJ_Bailian 1579 Function Run Fun     C HDU 1078 FatMouse and Cheese     D POJ 3280 Cheapest Palindrome     E OpenJ_Bailian 1976 A Mini Locomotive     F OpenJ_Bailian 2111 Millenium Leapcow     G OpenJ_Bailian 1141 B

有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph)上的动态规划是学习动态规划的基础.很多问题都可以转化为DAG上的最长路.最短路或路径计数问题. 一.DAG模型 [嵌套矩形问题] 问题:有n个矩形,每个矩形可以用两个整数a.b描述,表示它的长和宽.矩形X(a , b)可以嵌套在矩形Y(c , d)中当且仅当a<c,b<d,或者b<c,a<d(相当于把矩形X旋转90°).例如(1,5)可以嵌套在(6, 2)内,但不能嵌套在(3, 4)内.你的任务是选出尽可能多的矩形排

有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph)上的动态规划是学习动态规划的基础.非常多问题都能够转化为DAG上的最长路.最短路或路径计数问题. 题目描写叙述: 有n个矩形,每一个矩形能够用两个整数a,b描写叙述,表示它的长和宽.矩形X(a,b)能够嵌套在矩形Y(c,d)中当且仅当a<c,b<d,或者b<c,a<d(相当于把矩形X旋转90°).比如(1,5)能够嵌套在(6,2)内,但不能嵌套在(3,4)内.你的任务是选出尽可能多的矩形排成一行.使得除了最后一个之外

一.DAG的介绍 Directed Acyclic Graph,简称DAG,即有向无环图,有向说明有方向,无环表示不能直接或间接的指向自己. 摘录:有向无环图的动态规划是学习动态规划的基础,很多问题都可以转化为DAG上的最长路.最短路或路径计数问题. 通常需要建图,不复杂的也可以当最长上升子序列处理,就不必建图,但都包含运用有向无环图的思想. 二.例题 有n(1 <= n <= 1000)个矩形,长为a,宽为b.矩形X(a,b)可以嵌套在矩形Y(c,d)中,当且仅当a < c,b <

很明显可以根据放不放建边,然后最一遍最长路即是答案 DAG上的动态规划就是根据题目中的二元关系来建一个 DAG,然后跑一遍最长路和最短路就是答案,可以用记忆化搜索的方式来实现 细节:(1)注意初始化数组 (2)搜索的过程中最后记住加入状态本身的值,不然会答案全部为0 #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #define REP(i, a, b) for(int i = (a); i < (b)

传送门 参考资料: [1]:算法竞赛入门经典:第九章 DAG上的动态规划 题意: Algorithm城市的地铁有 n 个站台,编号为 1~n,共有 M1+M2 辆列车驶过: 其中 M1 辆列车从 1 号站台驶向 n 号站台,M2 辆列车从 n 号站台驶向 1 号地铁: (单程线,M1 辆列车到达 n 号站台后不会回返,同理 M2) 特工 Maria 要在 T 时刻到达 n 号站台与特务会面,但为了保证安全,在会面前尽量呆在行进的列车中: 现给出你这 M1+M2 辆列车的发车时刻: 问如何换乘列车