目录 01背包问题 完全背包问题 多重背包问题 参考: 背包九讲--哔哩哔哩 背包九讲 01背包问题 01背包问题 描述: 有N件物品和一个容量为V的背包. 第i件物品的体积是vi,价值是wi. 求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包流量,且总价值最大. 二维动态规划 f[i][j] 表示只看前i个物品,总体积是j的情况下,总价值最大是多少. result = max(f[n][0~V]) f[i][j]: 不选第i个物品:f[i][j] = f[i-1][j]; 选第i个物品:

这篇文章很难写!我最开始学 Python,和大多数人一样,是看的菜鸟教程: 在写完这篇文章的第一遍后,我发现并没有写出新意,很可能读者看到后,会和我当初一样,很快就忘了.我现在已经不是读者而是作者了,我想我可以做出一些改变,降低阅读门槛,加强理解记忆. 版本选择 Python 有 2 个不兼容的版本,Python2 和 Python3.Python2 已经逐渐被淘汰,现在只需要学 Python3 即可. 语法是什么 先直观感受一下,用不同编程语言在界面上打印出 HelloWorld 字样: C

关于javascript对象方法的简单记忆法(个人整理) string对象: 大号小号闪烁加链接./big/small/blink/link/ 粗体斜体打字删除线./bold/italics/fixed/strike/ 尺寸又颜色,还有上标和下标./fontsize/fontcolor/sup/sub/ 2创建 3提取 3检索 3返回./anchor/fromCharCode#slice/substring/substr#search/indexOf/lastIndexOf#valueof/ch

http://www.cnitpm.com/pm/7458.html UML十四图打油诗记忆法 UML十四图打油诗记忆法 UML它有十四图 包含静态和动态(分类) 类图构件搞对象(类图.构件图.对象图) 复合生下部署图(复合结构图.部署图) 还送一个小包图(包图) 六个都是静态图 剩下八个动态图 用例状态在活动(用例图.状态图.活动图) 定时顺序来通信(定时图.顺序图.通信图) 二者交互制成品(交互概观图.制品图) 十四兄弟是一家 记住我们的名字 保你高项科不挂 UML静态图和动态图记忆法 静态

回溯法求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

DBSCAN算法是一种很典型的密度聚类法,它与K-means等只能对凸样本集进行聚类的算法不同,它也可以处理非凸集. 关于DBSCAN算法的原理,笔者觉得下面这篇写的甚是清楚练达,推荐大家阅读: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html DBSCAN的主要优点有: 1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集. 2) 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感. 3) 聚类结果没有偏

目录 一:盲打简介与优点 二:如何练习 三:键盘字母排列顺序的口诀 四:python打字练习系统 一:盲打简介与优点   简介:盲打是指打字的时候不用看键盘或看稿打字时的视线不用来回于文稿和键盘之间的行为,盲打可使输入的速度增加.盲打要求打字的人对于键盘有很好的定位能力.   优点:通过练习盲打来提高打字的速度,让自己的手速跟上自己思维的速度,做到心到手到,这样不仅可以提高效率,而且可以提高自己的注意力和思维的活跃程度.ACM集训也对盲打有要求.   盲打无论对于打字员还是程序员来说,都是很有必

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明转自 http://www.cnblogs.com/kdxb/p/6140625.html #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- class bag(): def __init__(self,weight,value): self.weight = weight self.value = value def knapsack(self, full_weight):#weight value存数组 resu

导读 曾几何时学好数据结构与算法是我们从事计算机相关工作的基本前提,然而现在很多程序员从事的工作都是在用高级程序设计语言(如Java)开发业务代码,久而久之,对于数据结构和算法就变得有些陌生了,由于长年累月的码砖的缘故,导致我们都快没有这方面的意识了,虽然这种论断对于一些平时特别注重学习和思考的人来说不太适用,但的确是有这样的一个现象. 而在要出去面试找工作的时候,才发现这些基础都快忘光光了,所以可能就“杯具”了!实际上,对于数据结构和算法相关的知识点的学习,是程序员必须修炼的一门内功,而要掌握

我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典,但其有不少的局限,为了改变K-means对异常值的敏感情况,我们介绍了K-medoids算法,而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况,本篇便对K-means的变种算法——K-modes进行简介及Python.R的实现: K-modes是数据挖掘中针对分类属性型数据进行聚类采用的方法,其算法思想比较简单,时间复杂度也比K-means.K-medoids低,大致思想如下: 假设有N个样本,共有M个属性,均为离散的,对于聚类数目标K: ste

def f(i,j): while i>=0: if i==0 and j>=l[i][0]: return l[i][1] elif i==0 and j<l[i][0]: return 0 else: return max(f(i-1,j-l[i][0])+l[i][1],f(i-1,j))i = int(input()) # 编号j = int(input()) # 总承重l = []for item in range(i): str_in = input("please

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" package="com.miz.heapsize" android:versionCode="1" android:versionName="1.0" &

容易混淆的两兄弟 Slash https://en.wikipedia.org/wiki/Slash Slash (punctuation), the "/" punctuation character, also used in computing BackSlash https://en.wikipedia.org/wiki/Backslash The backslash (\) is a typographical mark (glyph) used mainly in comp

日后完善 二维数组实现 if __name__ == '__main__': # 背包空间 space = 10 # 默认第一个元素为 0, 仅仅是为了方便理解 weights = [0, 2, 2, 3, 1, 5, 2] values = [0, 2, 3, 1, 5, 4, 3] n = len(values) # 初始化全为0, 但输出结果仅第一行和第一列均为 0 maxitr = [[0 for _ in range(space + 1)] for _ in range(n)] for

import random import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time def init(b_=700,xSize_=200,iteration_=1000,c1_=0.5,c2_=0.5,w_=0.8): global a,c,b,Dim,xSize,iteration,c1,c2,w,A,C,x,v,xbest,fxbest,gbest,fgbest a = [90, 33, 94, 6

random 模块的高级玩法 1.python 随机产生姓名 方式一: import random xing = [ '赵', '钱', '孙', '李', '周', '吴', '郑', '王', '冯', '陈', '褚', '卫', '蒋', '沈', '韩', '杨', '朱', '秦', '尤', '许', '何', '吕', '施', '张', '孔', '曹', '严', '华', '金', '魏', '陶', '姜', '戚', '谢', '邹', '喻', '柏', '水', '

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

手把手教你吧Python应用到实际开发 不再空谈悟法☝☝☝ 想用python做机器学习吗,是不是在为从哪开始挠头?这里我假定你是新手,这篇文章里咱们一起用Python完成第一个机器学习项目.我会手把手教你以下内容: 下载python,numpy,SciPy之类软件并安装,这些是python里机器学习方面最有用的软件包. 加载一个数据集,通过统计摘要(statistical summaries)和数据可视化来了解数据集的结构. 创建6个机器学习模型,选择这里边最好的,然后介绍通过何种方法来确定选出

python图像处理二值化方法 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold 3. Otsu's 二值化 例子: 来自 : OpenCV-Python 中文教程 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('scratch.png', 0) # global thresholding r

关于变量的命名,这又是一个容易引发程序员论战的话题.如何命名才能更具有可读性.易写性与明义性呢?众说纷纭. 本期"Python为什么"栏目,我们将聚焦于变量命名中的连接方式,来切入这块是非之地,想要回答的问题是--Python 为什么要推荐蛇形命名法? 首先一点,对于单个字符或者单词 (例如:a.A.PYTHON.Cat),当它们被用作变量名时,大致有全小写.全大写和首字母大写这几种情况.编程语言中出现这些情况时,它们基本上跟英语的表达习惯是相同的. 但是,编程语言为了令变量名表达出更