熵权topsis是一种融合了熵值法与TOPSIS法的综合评价方法.熵值法是一种客观赋值法,可以减少主观赋值带来的偏差:而topsis法是一种常见的多目标决策分析方法,适用于多方案.多对象的对比研究,从中找出最佳方案或竞争力最强的对象. 熵权topsis是先由熵权法计算得到指标的客观权重,再利用TOPSIS法,对各评价对象进行评价. 熵权topsis法分析步骤通常可分为以下三步: (1)数据标准化 (2)熵值法确定评价指标的权重 (3)topsis法得到评价对象的排名结果 其中第2.3步由SPSS

[HNOI2008]玩具装箱TOY 题目描述: P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京. 他使用自己的压缩器进行压缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中. P教授有编号为\(1......N\)的\(N\)件玩具,第\(i\)件玩具经过压缩后变成一维长度为\(C_{i}\). 为了方便整理,P教授要求在一个一维容器中的玩具编号是连续的. 同时如果一个一维容器中有多个玩具,那么两件玩具之间要加入一个单位长度的填充物, 形式地说如果将第\(i\)件玩

分析 好像是有一个叫这个名字的算法,链接. 令\(f[i][j][k]\)表示一辆每公里耗油量为\(1\)的货车从\(i\)到\(j\)中途加\(k\)次油最小的油箱容量.枚举所有的起点和中途加油的次数,这样就固定了两维,显然有DP方程: \[ f[i][j][k]= \min_{p=i}^{j} ( \max (f[i][p][k-1],a[j]-a[p])) \] 根据生活经验题意显然这个DP具有决策单调性,可以用分治优化一下. 具体来说就是每次大力求出\(mid=(l+r)/2\)的决策点

在人工智能和大数据时代,越来越多的云上数据和越来越智能的模型开始辅助人们做出各种最优决策,从运营效率.成本节约.最优配置等方方面面,实现降本增效,进一步提升商业效率.京东.美团.滴滴.顺丰等众多知名厂商,都通过运筹优化平台,改造其供应链.智能派单.司乘匹配.智能分拣等等. 零售行业环节众多,从生产到仓库.到线下门店的供应链中,即使最终产品的需求非常稳定,长鞭效应也经常会发生.原因在于供应链中各节点只根据其相邻的需求信息进行生产或者供应决策时,需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上,逐级放大.更准

题意: 给定一个序列,你要将其分为k段,总的代价为每段的权值之和,求最小代价. 定义一段序列的权值为$\sum_{i = 1}^{n}{\binom{cnt_{i}}{2}}$,其中$cnt_{i}$表示当前这段序列中数字大小为i的数的个数. 题解: 先考虑暴力DP, f[i][j]表示DP到i位,分为j段的最小代价. 则$f[i][j] = min(f[l - 1][j] + sum[l][i])$,其中sum[l][i]表示区间[l, i]分成一段的代价. 然后可以发现,这是具有决策单调性的

第一次写这种二分来优化决策单调性的问题.... 调了好久,,,各种细节问题 显然有DP方程: $f[i]=min(f[j] + qpow(abs(sum[i] - sum[j] - L - 1)));$ 其中f[i]代表到了第i个句子的最小答案 qpow用于处理^p sum为前缀和 (同时为了处理句子之间的空格问题,我们在统计前缀和的时候就默认在句子后面加一个空格, 然后在计算的时候,由于每一行只有最后一个不用加空格,直接减掉这个多加的空格即可获得正确长度) 首先我们可以打表发现是满足决策单调性

还有贪心优化dp决策的操作…… Description Farmer John 想要带着 Bessie 一起在科罗拉多州一起滑雪.很不幸,Bessie滑雪技术并不精湛. Bessie了解到,在滑雪场里,每天会提供S(0<=S<=100)门滑雪课.第i节课始于M_i(1<=M_i<=10000),上的时间为L_i(1<=L_i<=10000).上完第i节课后,Bessie的滑雪能力会变成A_i(1<=A_i<=100). 注意:这个能力是绝对的,不是能力的增长

LINK:CF321E Ciel and Gondolas 很少遇到这么有意思的题目了.虽然很套路.. 容易想到dp \(f_{i,j}\)表示前i段分了j段的最小值 转移需要维护一个\(cost(i,j)\) 暴力显然不太行 不过暴力枚举决策的话 可以预处理前缀和线性推出. 显然想要优化决策的话第一步就需要O(1)求出\(cost(i,j)\) 经过画图 可以发现预处理出\(g[i][j]\)表示从\((1,1)\)到\((i,j)\)这个矩形中的点值和 和 \(sum_i\)表示\((1,1

WeTest 导读   本文作者从自身多年的Unity项目UI开发及优化的经验出发,从UGUI,CPU,GPU以及unity特有资源等几个维度,介绍了unity手游性能优化的一些方法.   在之前的文章<手游内存占用过高?如何快速定位手游内存问题>中提到,Mono内存和native内存是PSS内存主要的组成部分,mono内存更多的起到内存调用的功能,因此常常成为了开发人员优化内存的起点:而在游戏的其他的进程中,同样有很多因素影响着游戏的性能表现.本文将从UGUI的优化角度,介绍unity游戏性

MySQL架构与历史 1. MySQL架构推荐参考:http://www.cnblogs.com/baochuan/archive/2012/03/15/2397536.html 2. MySQL会解析查询,并创建内部数据结构(解析树),然后对其进行各种优化,包括重写查询.决定表的读取顺序,以及选择合适的索引等.用户可以通过特殊的关键字提示(hint)优化器,影响它的决策过程. 也可以请求优化器解释(explain)优化过程的各个因素,使用户可以知道服务器如何进行优化决策的,并提供一个参考基准,

单调性优化DP Tags:动态规划 作业部落链接 一.概述 裸的DP过不了,怎么办? 通常会想到单调性优化 单调队列优化 斜率优化 决策单调性 二.题目 [x] 洛谷 P2120 [ZJOI2007]仓库建设 [x] 洛谷 P2900 [USACO08MAR]土地征用 [x] 洛谷 P3195 [HNOI2008]玩具装箱 [x] 洛谷 P3628 [APIO2010]特别行动队 [ ] 洛谷 P4360 [CEOI2004]锯木厂选址(留作复习) [x] 洛谷 P4072 [SDOI2016]

开坑原因 7.21 今天DTZ大爷教了我一个算欧拉函数的好方法......是质因数复杂度的 这让我想到,这些小技巧小idea,很多时候,可能就是考场上最致命.最一击必杀的"大招" 因此开个坑记录一下,定有好处 7.21 欧拉函数的意义是比一个数小的数中有多少个和它互质的,不要考场上想到了这句话想不到欧拉函数 然后是求欧拉函数的一个方法 设一个数$x=\prod_{i=1}^{k}p_i^{a_i}$,那么: $\varphi(x)=\prod_{i=1}^{k}(p_i-1)p_i^{

原文:http://bravenewgeek.com/so-you-wanna-go-fast/ 我曾经和很多聪明的人一起工作.我们很多人都对性能问题很痴迷,我们之前所做的是尝试逼近能够预期的(性能)的极限.应用引擎有一些非常严格的性能要求,所以我们才会做出改变.自从使用了Go语言之后,我们已经学习到了很多提升性能以及让Go在系统编程中正常运转的方法. Go的简单和原生并发使其成为一门非常有吸引力的后端开发语言,但更大的问题是它如何应对延迟敏感的应用场景?是否值得牺牲语言的简洁性使其速度更快?让

题意: 在决胜局中,Abwad决定和nbc鏖战字符串,比的是谁能更快地将一个“量子态的字符串”删除.“量子态的字符串”的每个字符都有一个删除难度dif[i].“量子态的字符串”非常顽固,只能先分割成若干个子串,然后再通过以下两种方式删除: 1.假设子串的所有字符的删除难度之和为x,消耗a*x2+b的时间可以将子串扔进回收站. 2.若子串中出现次数最多的字符出现的次数不少于l次且不多于r次,那么采用“量子态的py自动机”算法可以消耗c*x+d的时间将子串扔进回收站. Abwad自然知道最少用多少时

[学习笔记]动态规划-各种 DP 优化 [大前言] 个人认为贪心,\(dp\) 是最难的,每次遇到题完全不知道该怎么办,看了题解后又瞬间恍然大悟(TAT).这篇文章也是花了我差不多一个月时间才全部完成. [进入正题] 用动态规划解决问题具有空间耗费大.时间效率高的特点,但也会有时间效率不能满足要求的时候,如果算法有可以优化的余地,就可以考虑时间效率的优化. [DP 时间复杂度的分析] \(DP\) 高时间效率的关键在于它减少了"冗余",即不必要的计算或重复计算部分,算法的冗余程度是决定

目录 注意本文未完结 写在前面 矩阵快速幂优化 前缀和优化 two-pointer 优化 决策单调性对一类 1D/1D DP 的优化 \(w(i,j)\) 只含 \(i\) 和 \(j\) 的项--单调队列优化 单调队列优化多重背包 \(w(i,j)\) 只含 \(i,j\) 和 \(ij\) 的项--斜率优化 决策单调性适用的原理--四边形不等式与决策单调性 注意本文未完结 写在前面 ACM 训练(复习)的时候重新学习了一下常见的 DP 转移的优化技巧,在学习的同时也有一些自己的理解,便一并总

MySQL会解析查询,并创建内部数据结构(解析树),然后对其进行各种优化,包括重写查询.决定表的读取顺序,以及选择合适的索引等.用户可以通过特殊的关键字提示(hint)优化器,影响它的决策过程.也可以请求优化器解释(explain)优化过程的各个因素,使用户可以知道服务器是如何进行优化决策的,并提供一个参考基准,便于用户重构查询和schema.修改相关配置,使应用尽可能高效运行. 优化器并不关心表使用的是什么存储引擎,但存储引擎对于优化查询是有影响的.优化器会请求存储引擎提供容量或 具体操作的开

目录 #0.0 前置知识 #1.0 简单介绍 #1.1 本质 & 适用范围 #1.2 适用方程 & 条件 #2.0 例题讲解 #2.1 P3572 [POI2014]PTA-Little Bird #2.1.1 关于题面 #2.1.2 朴素算法 #2.1.3 单调性分析 #2.1.4 码代码 #2.2 P3089 [USACO13NOV]Pogo-Cow S #2.2.1 朴素算法 #2.2.2 单调性分析 #2.2.3 码代码 #3.0 单调队列优化多重背包 #3.1 分析 #3.2 码

前言 本文选题都较为基础,仅用于展示优化方式,如果是要找题单而不是看基础概念,请忽略本文. 本文包含一些常见的dp优化("√"表示下文会进行展示,没"√"表示暂时还咕着):前缀和优化(√).单调队列优化(√).斜率优化(√).四边形不等式优化.数据结构优化-- 由于写本文主要是记录蒟蒻的dp优化学习过程,所以可能很不完善,也会有很多错误 (?) .推荐看巨佬的:[学习笔记]动态规划-各种 DP 优化 - 辰星凌 1. 前缀和优化dp 进行状态转移时,如果发现需加上前

截至2015年年底,我国三大运营商的移动用户数达到13.1亿户,4G /3G用户累计达到8.09亿户,再次创下新高.从三大运营商的年度财报来看,在具体业务方面,三大运营商的数据流量业务带来的收入均已超过语音业务,成为拉动收入增长的主要动力.此外,移动互联网时代的背景之下,大量新型应用不断涌现,这又促使电信运营商从以语音收入为主的业务模式转变进入语音和流量双经营的业务模式,甚至有将语音通话费用降免的趋势. 中国电信市场的数据量巨大,产生的数据基本在TB,PB级别,如何从数以万计的数据中挖取可靠信息

在管理信息系统的开发过程中,往往会涉及到一些线性规划数学模型,例如资源配置优化.微软的Microsoft.Solver.Foundation是一个数学库,可以很好的对线性规划问题进行求解.关于它的细节,可以自行百度,话不多说,以例题来学习如何用Microsoft.Solver.Foundation进行线性规划: 题目(来自网络),如下图: 为了解决上述线性规划问题,先要下载并安装Microsoft.Solver.Foundation库,关于安装细节这里不赘述. 1.VS2012建立一个WPF应用