1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non

迷宫地形我们可以通过读文件的形式,通过已知入口逐个遍历坐标寻找通路. 文件如图: 每个坐标的位置用结构体来记录: struct Pos //位置坐标 { int _row; int _col; }; 定义行列范围: #define M 10 //行 #define N 10 //列 初始化迷宫数组:将通过读文件的方式获取的字符转成整型数据,保存在M行N列的数组中. void InitMaze(int* maze) { struct WavHeadhWAV; FILE* fout = fopen(

例子: 要求:医务工作者通过广泛的调查和统计分析,根据成人的身高与体重因素给出了按"体质指数"进行判断的方法,具体如下: 体质指数t=体重 w/(身高h)2(w的单位为kg,h的单位为m) 当t<18kg/m2时,为低体重: 当t介于18kg/m2和25kg/m2之间时,为正常体重: 当t介于25kg/m2和27kg/m2之间时,为超重体重: 当t>=27kg/m2之间时,为肥胖: 编程实现:从键盘输入您的身高w和体重h,根据上述公式计算体质指数t,然后判断您的体重属于何种

思路:以val[u]-ans*edge[i].len最为边权,判断是否有正环存在,若有,那么就是ans小了.否则就是大了. 在spfa判环时,先将所有点进队列. #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath> #define Maxn 1010 #define Maxm 6

clc clear syms x y z r1 r2 w f=x^+y^+z^+w^; g1=*x-y+z-w-; g2=x+y-z+w-; h=f-r1*g1 -r2*g2; hx=diff(h,x); hy=diff(h,y); hz=diff(h,z); hw=diff(h,w); hr1=diff(h,r1); hr2=diff(h,r2); r=solve([hx==,hy==,hz==,hw==,hr1==,hr2==],[x,y,z,w,r1,r2]); arr_x=double(

题目描述 在一个圆形操场的四周摆放N堆石子,现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的2堆合并成新的一堆,并将新的一堆的石子数,记为该次合并的得分. 试设计出1个算法,计算出将N堆石子合并成1堆的最小得分和最大得分. 输入输出格式 输入格式: 数据的第1行试正整数N,1≤N≤100,表示有N堆石子.第2行有N个数,分别表示每堆石子的个数. 输出格式: 输出共2行,第1行为最小得分,第2行为最大得分. 输入输出样例 输入样例#1: 复制 4 4 5 9 4 输出样例#1: 复制 43 54

最近接触到了遗传算法以及利用遗传算法求最优解,所以就把这些相关的内容整理记录一下. 一.遗传算法简介(摘自维基百科) 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA))是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传.突变.自然选择以及杂交等. 算法 选择初始生命种群 循环 评价种群中的个体适应度 以比例原则(分数高的挑中概率也较高)选择产生下一个种群. 改变该种群(交叉和变异) 直到停止循环的条件满足

[题意]每条路径有一个 cost 和 dist,求图中 sigma(cost) / sigma(dist) 最小的生成树. 标准的最优比率生成树,楼教主当年开场随手1YES然后把别人带错方向的题Orz-- ♦01分数规划 参考Amber-胡伯涛神牛的论文<最小割模型在信息学竞赛中的应用> °定义 分数规划(fractional programming)的一般形式: Minimize  λ = f(x) = a(x) / b(x)   ( x∈S  && ∀x∈S, b(x) &

5281: [Usaco2018 Open]Talent Show Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 166  Solved: 124[Submit][Status][Discuss] Description FarmerJohn要带着他的N头奶牛,方便起见编号为1…N,到农业展览会上去,参加每年的达牛秀!他的第i头奶牛重 量为wi,才艺水平为ti,两者都是整数.在到达时,FarmerJohn就被今年达牛秀的新规则吓到了: (一)参加

大家好,今天我们主要介绍一下轨迹规划的探索和挑战,我主要从四个方面介绍: 轨迹规划的概念 决策 横向规划 纵向规划 轨迹规划的概念: 轨迹规划的核心就是要解决车辆该怎么走的问题.比如我们知道了附近有行人.骑自行车的人以及前方的卡车,如果我们现在将要左转,该怎么办?这就是轨迹规划该解决的问题. 轨迹规划的输入包括拓扑地图,障碍物及障碍物的预测轨迹,交通信号灯的状态,还有定位导航(因为要知道目的地是哪才能规划路径).车辆状态等其他信息.而轨迹规划的输出就是一个轨迹,轨迹是一个时间到位置的函数,就是在

这题和典型的01背包求最优解不同,是要求第k优解,所以,最直观的想法就是在01背包的基础上再增加一维表示第k大时的价值.具体思路见下面的参考链接,说的很详细 参考连接:http://laiba2004.blog.163.com/blog/static/8835120220138611342496/http://hi.baidu.com/chenyun00/item/1c6c44318acc8bfaa88428c7 #include <iostream> #include <cstdio&

引用:http://szy961124.blog.163.com/blog/static/132346674201092775320970/ 求次优解.第K优解 对于求次优解.第K优解类的问题,如果相应的最优解问题能写出状态转移方程.用动态规划解决,那么求次优解往往可以相同的 复杂度解决,第K优解则比求最优解的复杂度上多一个系数K. 其基本思想是将每个状态都表示成有序队列,将状态转移方程中的max/min转化成有序队列的合并.这里仍然以01背包为例讲解一下. 首先看01背包求最优解的状态转移方程

拿糖果问题 问题描述 妈妈给小B买了N块糖!但是她不允许小B直接吃掉. 假设当前有M块糖,小B每次可以拿P块糖,其中P是M的一个不大于根号下M的质因数.这时,妈妈就会在小B拿了P块糖以后再从糖堆里拿走P块糖.然后小B就可以接着拿糖. 现在小B希望知道最多可以拿多少糖.输入格式 一个整数N输出格式 最多可以拿多少糖样例输入15样例输出6数据规模和约定 N <= 100000 解题思路:这道题关键在于数字P,首先理解数字P,它有三个条件,其一是质数,其二是M的一个因数,其三要小于根号下M.接下来看问

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2639 Bone Collector II Time Limit: 5000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5817    Accepted Submission(s): 3067 Problem Description The title of this

1 Scipy简介 Scipy依赖于Numpy Scipy提供了真正的矩阵 Scipy包含的功能:最优化.线性代数.积分.插值.拟合.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理.图像处理.常微分方程求解器等 Scipy是高端科学计算工具包 Scipy由一些特定功能的子模块组成 2 图片消噪:傅里叶变换 #模块用来计算快速傅里叶变换 import scipy.fftpack as fftpack import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #读取图

赫夫曼树及其应用 赫夫曼(Huffman)树又称最优树,是一类带权路径长度最短的树,有着广泛的应用. 最优二叉树(Huffman树) 1 基本概念 ① 结点路径:从树中一个结点到另一个结点的之间的分支构成这两个结点之间的路径. ② 路径长度:结点路径上的分支数目称为路径长度. ③ 树的路径长度:从树根到每一个结点的路径长度之和. 以下图为例: A到F :结点路径 AEF : 路径长度(即边的数目) 2 : 树的路径长度:3*1+5*2+2*3=19: ④ 结点的带权路径长度:从该结点的到树的根结

3232: 圈地游戏 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 966  Solved: 466[Submit][Status][Discuss] Description DZY家的后院有一块地,由N行M列的方格组成,格子内种的菜有一定的价值,并且每一条单位长度的格线有一定的费用. DZY喜欢在地里散步.他总是从任意一个格点出发,沿着格线行走直到回到出发点,且在行走途中不允许与已走过的路线有任何相交或触碰(出发点除外).记这条封闭路线内部的格

python中Scipy模块求取积分的方法: SciPy下实现求函数的积分的函数的基本使用,积分,高等数学里有大量的讲述,基本意思就是求曲线下面积之和. 其中rn可认为是偏差,一般可以忽略不计,wi可以视为权重. 在SciPy里提供了很多的求各类积分的函数,依据传入参数的不同可以分为两类:一类是传入一个已知的函数和积分的上下限;另一类是传入点集,这个适用于做完物理实现后收集的一些数据,但函数无法确定,但有很多的数据点,那么这些点包络下的面积是多少,也是积分问题,所以在SciPy里有针对点集求积分

前面的篇幅占了太多,再次新开一章,讲述BFS求最短路的问题 注意此时DFS就没有BFS好用了,因为DFS更适合求全部解,而BFS适合求最优解 这边再次提醒拓扑变换的思想在图形辨认中的重要作用,需要找寻不同图形在进行拓扑变换时候的不变性 假设有一个网格迷宫,由n行m列的单元格组成,每个单元格要么是空地,要么是障碍物,如何找到从起点到终点的最短路径? 回想二叉树的BFS,节点的访问顺序恰好是他们到根节点距离从小到大的顺序,类似的可以用BFS来按照到起点的距离顺序遍历迷宫图(因为BFS保证了后面遍历到

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分