package com.cjs.algorithm; public class DynamicPlan { /** * 此方法用来求解矩阵连乘的最小数乘次数 * * @param p * 传入的要连乘的矩阵的维数信息的数组 * @return String型的矩阵的最小数层次数信息 */ public static String matrixChain(int p[]) { int n = p.length - 1; //为p的实际最大下标 int m[][] = new int[n + 1][

Atitit.http代理的实现 代码java php c# python 1. 代理服务器用途 代理服务器看成是一种扩展浏览器功能的途径.例如,在把数据发送给浏览器之前,可以用代理服务器压缩数据 调试器 数据搜集器 木马病毒 作者::  ★(attilax)>>>   绰号:老哇的爪子 ( 全名::Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊 ) 汉字名:艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 转载请注明来源: http://w

http://blog.sina.com.cn/s/blog_74a459380101r0yx.html opencv2 矩阵方式 resize图像缩放代码(转载) (2014-05-16 09:55:35) 转载▼   分类: Opencv_Function 最近学习opencv的时候遇到的一些技术问题,拿出来分享一下.opencv1和opencv2最大的区别就是c++支持,这使得网上有些资料是opencv1的c语言写的,而有些人喜欢c++,当然接口函数也就不同了.下面是一个c++的openc

[博客园cnblogs笔者m-yb原创, 转载请加本文博客链接,笔者github: https://github.com/mayangbo666,公众号aandb7,QQ群927113708]https://www.cnblogs.com/m-yb/p/9986309.html分页功能的实现可以使用各种插件, 笔者今日闲来无事, 写了 分页工具类 前后台代码 Java JavaScript 的 实现及思路梳理.供大家参考.分页功能的需求一般有: 当前页/每页条数/总页数/总记录数/起始记录数/数

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

编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 编辑距离的应用在信息检索.拼写纠错.机器翻译.命名实体抽取.同义词寻找

转载请标注原链接:http://www.cnblogs.com/xczyd/p/3808035.html 编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levensh

从上往下推公式,从下往上求解值. 一:矩阵链乘法,最小括号化方案,动态规划方程. 0        如果i=j m[i,j]  ={ min[i,k]+m[k+1,j]+pi-1pkpj          如果  i<j   子问题涉及到子问题起始点和终止点 i , j 的 ,要用三层for循环. 第一层循环代表子问题的长度. 第二层for循环代表 子问题的 起始点. 第三层for循环在  子问题起始点和终止点之间找一个最优的分割点. 需用到动态规划公式. 1:求最小的矩阵,也就是两个相邻的矩阵

对这个题目的最初理解 开始看到这个题,觉得很水,直接写了一个最简单地动态规划,就是定义 f[i][j]为到了i节点路径长度为j的路径总数, 转移的话使用Floyd算法的思想去转移,借助这个题目也理解了为什么floyd要把k放在最外面,也是类似的道理. 这样就写了下面代码中的version1.但是连样例也无法通过. 我又重新仔仔细细读了一遍题,发现不可以走回头路. 然后我就一直在考虑如何避免走回头路,但是想了一个小时,也想不出一个合理的猜想,每一个猜想有非常大的局限性. 然后就上网翻题解,发现可以

代码是参考three.js中的stlLoader.js写的. 需要注意的地方,java中byte取值-128~127 package test_stl.test_entry; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.RandomAccessFile; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern;

林炳文Evankaka原创作品.转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 摘要:本文主要讲了n皇后问题的解题思路,并分别用java和c++实现了过程,最后,对于算法改进,使用了位运算. 一.问题抛出与初步解题思路 问题描述:八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题:如何能够在 8×8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后?为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行.纵行或斜线上. 转化规则:其实八皇后问题可以推广为更一般的n皇后

程序命名(针对那些不能混淆的代码) 容易输入的名字.比如:Fred,asdf 单字母的变量名.比如:a,b,c, x,y,z,或者干脆上中文比如(阿隆索肯德基) 有创意地拼写错误.比如:SetPintleOpening, SetPintalClosing.这样可以让人很难搜索代码. 抽象.比如:ProcessData, DoIt, GetData… 抽象到就跟什么都没说一样. 缩写.比如:WTF,RTFSC …… 使用拼音缩写也同样给力,比如: BT,TMD,TJJTDS 随机大写字母.比如:g

泛型可以减少强制类型的转换,可规范集合的元素类型,还可以提高代码的安全性和可读性,正是因为有了这些优点,自从Java引入泛型之后,项目的编码规则上便多了一条,优先使用泛型. Java泛型(Generic)的引入加强了参数类型的安全性,减少了类型的转换,它与C++中的模板templates比较类似.但是有一点,Java的反省在编译期有效,在运行期被删除,也就是说所有的泛型参数类型在编译后都会被清除掉. 看如下代码: import java.util.List; public class Foo {

网页地址 http://blog.csdn.net/lpy3654321/article/details/31841573 项目设想,在项目开发中,我们的开发者大多数时间都在反复开发 相同的keyword,相同的语法. 但就在这种情况下还会常常发生语法的错误,并且每一个开发者的代码风格不同. 其它人员阅读困难.新人的学习成本也会添加. 这些问题会浪费非常多时间,也会影响到开发者的心情,和程序质量. 由这些问题我想的解决方法是 <代码生成工具> . 代码生成能够解决上述问题,加强约定. 对于普通

Spring的quartz中的配置代码,spring-quartz.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocat

一:动态规划 1)动态规划的向前处理法 java中没有指针,所以邻接表的存储需要转化一中形式,用数组存储邻接表 用三个数组u,v,w存储边,u数组代表起点,v数组代表终点,w代表权值;例如:1-->2 权值为9 存为:u[i]=1,v[i]=2,w[i]=9,如果该边为第一条边则i=1; package dynamicProgramming; public class FGRAPH { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-g

一.分类 1.内部排序和外部排序 内部排序:待排序记录存放在计算机随机存储器中(说简单点,就是内存)进行的排序过程. 外部排序:待排序记录的数量很大,以致于内存不能一次容纳全部记录,所以在排序过程中需要对外存进行访问的排序过程. 2.比较类排序和非比较排序 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较

一.动图演示 二.思路分析 先来了解下堆的相关概念:堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆:或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆.如下图: 同时,我们对堆中的结点按层进行编号,将这种逻辑结构映射到数组中就是下面这个样子 该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是: 大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]   小顶堆:arr[i]

一.动图演示 二.思路分析 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序:随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止. 简单插入排序很循规蹈矩,不管数组分布是怎么样的,依然一步一步的对元素进行比较,移动,插入,比如[5,4,3,2,1,0]这种倒序序列,数组末端的0要回到首位置很是费劲,比较和移动元素均需n-1次. 而希尔排序在数组中采用跳跃式分组的策略,通过某个增量将数组元素划分为若干组,然后分组进行插入排序,随后逐步缩

一.动图演 二.思路分析 基数排序第i趟将待排数组里的每个数的i位数放到tempj(j=1-10)队列中,然后再从这十个队列中取出数据,重新放到原数组里,直到i大于待排数的最大位数. 1.数组里的数最大位数是n位,就需要排n趟,例如数组里最大的数是3位数,则需要排3趟. 2.若数组里共有m个数,则需要十个长度为m的数组tempj(j=0-9)用来暂存i位上数为j的数,例如,第1趟,各位数为0的会被分配到temp0数组里,各位数为1的会被分配到temp1数组里...... 3.分配结束后,再依次从

一.动图演示 二.思路分析 归并排序就是递归得将原始数组递归对半分隔,直到不能再分(只剩下一个元素)后,开始从最小的数组向上归并排序 1.  向上归并排序的时候,需要一个暂存数组用来排序, 2.  将待合并的两个数组,从第一位开始比较,小的放到暂存数组,指针向后移, 3.  直到一个数组空,这时,不用判断哪个数组空了,直接将两个数组剩下的元素追加到暂存数组里, 4.  再将暂存数组排序后的元素放到原数组里,两个数组合成一个,这一趟结束. 根据思路分析,每一趟的执行流程如下图所示: 三.负杂度分析