代码在：github.com/becomequantum最近研究了一下字典树，什么AC自动机，双数组压缩字典树，剪枝字典树都自己写代码实现了一下。

文章目录分类模型的评估混淆矩阵精确率和召回率接口介绍其他的补充朴素贝叶斯基础原理介绍拉普拉斯平滑下面给出应用的例子朴素贝叶斯的思辨决策树基础使用基本原理信息熵信息增益信息增益率Gini指数剪枝api介绍随机森林

思路因为数组中可能有重复元素，为了使解集中不包含重复的子集，需要去重：需要给数组排序去重的剪枝语句：if(i>start&&nums[i]==nums[i-1])continue;回溯过程中记录深度

我喜欢剪枝插瓶，以衬托秋意，不太欣赏“原态”栽种着的菊花。其实栽种的菊花也有可供赏玩的风姿，但那得是自家花园里悉心培植而成。

输入描述:输入一个字符串,长度不超过9(可能有字符重复),字符只包括大小写字母题解本题实际上是全排列问题，是回溯法的典型应用，在回溯法的基础加上了状态重置和剪枝。

目录1、合并两个有序链表-链表+暴力/递归（1）暴力（2）递归2、括号生成-dfs+剪枝3、合并K个升序链表-暴力合并两个链表升级版/最小堆（优先队列）（1）暴力-合并两链表升级版（2）最小堆（优先队列

联邦学习需要参与者在每一次的本地训练后，上传所更新的模型参数并与其他参与者共享，而参数更新中仍有可能包含所有者的敏感信息解决方案：加密方法（安全多方计算、同态加密）通过将明文编码为密文的方式，只允许特定人员解码，为数据隐私保护提供了有效手段，但这往往需要极大的计算开销，较难应用于实际的联邦学习场景中数据扰动（差分隐私）通过将明文编码为密文的方式，只允许特定人员解码，为数据隐私保护提供了有效手段，但

个人主页：@Sherry的成长之路学习社区：Sherry的成长之路（个人社区）专栏链接：练题长路漫漫浩浩，万事皆有期待文章目录组合总和III剪枝电话号码的字母组合总结：组合总和III216.组合总和III

剪枝：除

上一篇yolov5及yolov7实战之剪枝_CodingInCV的博客-CSDN博客我们讲了通过剪枝来裁剪我们的模型，达到在精度损失不大的情况下，提高模型速度的目的。

回溯并不是高效的算法，本质是暴力搜索，但是在一定情形下可以进行剪枝操作回溯算法能解决如下问题：组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题

回溯算法理论基础什么是回溯法回溯函数也就是递归函数，指的都是一个函数回溯法的效率虽然回溯法很难，很不好理解，但是回溯法并不是什么高效的算法因为回溯的本质是穷举，穷举所有可能，然后选出我们想要的答案，如果想让回溯法高效一些，可以加一些剪枝的操作

回溯算法回溯算法可以叫搜索法，它是一种搜索方法，回溯是递归的符产品，只要有递归就有回溯回溯的本质是穷举，穷举所有的可能，然后选出我们想要的答案，如果想让回溯法高效一些，可以添加一些剪枝的操作回溯法解决的问题

回溯也可以说是暴力搜索（最多剪枝一下）。回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。

本篇主要积累的是深度优先遍历算法什么是深搜深度优先搜索英文缩写为DFS即DepthFirstSearch其过程是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次简单来说就是:一路走到头

题目39.组合总和中等相关标签数组回溯给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出candidates中可以使数字和为目标数target的所有不同组合，并以列表形式返回。你可以按任意顺序返回这些组合。candidates中的同一个数字可以无限制重复被选取。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。对于给定的输入，保证和为target的不同组合数少于15

植物的叶子能反应出植物的状态，春天一般要剪枝，是希望它能有“舍”才能有“得”。小孩子剃胎毛也是这个道理。人体的

DFS，也就是深搜，实质就是枚举。如果题目问的是一共多少种方法,多少种排列...尽管用。全排列问题：全排列：给定几个数，要求找出所有的排列方式。

修剪未微调的预训练语言模型摘要1引言2相关工作3背景4静态模型剪枝5实验6分析7结论8局限性摘要为了克服预训练语言模型(PLMs)中的过度参数化问题，剪枝作为一种简单直接的压缩方法被广泛使用，它直接去除不重要的权重

回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是采用递归的一种穷举搜索的方式。至于为啥需要回溯，直接for循环遍历穷举不就完事了。。但是有时候你并不知道for循环有几层，或者for循环太多，写起来太费事，但是能发现没层for循环都有一定的可以规律，比如第一此需要从10个鸡蛋挑一个，第二次需要从剩余9个鸡蛋再挑一个，依次类推，凡是拥有可递归规律的问题都可以采用回溯法。目录回溯过程与模板感悟1：关于模板中本层for循

简介  回溯算法是一种深度优先搜索算法，所以深搜的特点回溯算法都有。比如：一、它是一种递归算法。二、它是一种暴力算法。三、本质是穷举，穷举所有可能，然后找出我们想要的答案。

文章目录基础知识算法模板相关题目组合问题77.组合39.组合总和40.组合总和II分割问题子集问题79.所有子集排列问题784.字母大小写全排列棋盘问题二叉树问题257.二叉树的所有路径129.求根节点到叶节点数字之和988.从叶结点开始的最小字符串112.路径总和113.路径总和2437.路径总和3集合划分问题698.划分为k个相等的子集其他问题854.相似度为K的字符串回溯问题在算法面试的环节

回溯法的效率（3）如何理解回溯法（4）回溯三部曲回溯函数模板返回值以及参数回溯函数终止条件回溯搜索的遍历过程模板框架（伪代码）3.组合问题（1）组合的经典模板题——77组合题解：回溯三部曲：代码优化（剪枝

回溯算法也可以认为是某种程度的暴力穷举，但是在暴力穷举的过程中，可以根据解的相关性质将不满足条件的解及时剪枝目录相关例题括号生成17.电话号码的字母组合39.组合总和46.全排列47.全排列II78.子集

1、全排列classSolution{public:vector>ret;vectorpath;boolcheck[7];voiddfs(vector&nums){if(nums.size()==path.size()){ret.push_back(path);return;}for(inti=0;i>permute(vector&nums){dfs(nums);returnret;}};2、子集

题目背景阴天傍晚车窗外未来有一个人在等待向左向右向前看爱要拐几个弯才来我遇见谁会有怎样的对白我等的人他在多远的未来我听见风来自地铁和人海我排着队拿着爱的号码牌题目描述城市中人们总是拿着号码牌，不停寻找，不断匹配，可是谁也不知道自己等的那个人是谁。可是燕姿不一样，燕姿知道自己等的人是谁，因为燕姿数学学得好！燕姿发现了一个神奇的算法：假设自己的号码牌上写着数字S，那么自己等的人手上的号码牌数字的所有正

春节刚过的剪枝，一直害怕到昨天，我怕自己一不小心

题目：OpenJudge-1818:红与黑代码：深搜入门题，注意w是列数，h是行数即可~#include#includeusingnamespacestd;charcizhuan[30][30];intw

染色法判定二分图—DFS深搜题目描述给定一个nnn个点mmm条边的无向图，图中可能存在重边和自环。请你判断这个图是否是二分图。输入格式第一行包含两个整数nnn和mmm。

题目出处思路：既然题目标签是广搜,那么我们就用BFS做即可(事实证明此题广搜比深搜快不少)BFS:全称广度优先搜索，顾名思义，一层一层的遍历DFS:全程深度优先搜索，顾名思义，一条路走到黑，完事再回来走别的路对于此题

235.二叉搜索树的最近公共祖先题目链接|解题思路和236的思路是一致的，但是BST的特殊性质能够提供更快的剪枝：在

个人主页：@Sherry的成长之路学习社区：Sherry的成长之路（个人社区）专栏链接：练题长路漫漫浩浩，万事皆有期待文章目录组合剪枝总结：本期我们将进入回溯算法的练习。

之前给他在客厅里，用物业剪枝留下的枝条搭了一个简易帐篷，被他当成了自己的秘密基地。比起之前那个简易版的，这个更加隐秘。这么说吧，如果不是他

暴力搜索从我做起振兴中华分别为1234567812345234563456745678迷宫问题模板dfs(x,y，path)//从(x，y)深度优先搜索if（(x,y为终点坐标)）①x,y加入路径②输出路径③路径中去除(x,y)剪枝函数

基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林

sklearn实现感知机二、决策树1sklearn.tree.DecisionTreeClassifier详细说明2绘制决策树2.1Graphviz形式输出决策树2.2绘制决策平面2.3交叉验证2.4决策树的预剪枝与后剪枝前言记录学习

1.就是深搜。深搜三原则：终止条件，当下操作，回退。2.写完发现，这题早就做过了。

做这个题的时候，写了挺久，因为比较熟悉深搜，所以一下就想用深搜解题，但是题目不适合用这个深搜，因为不仅会重复搜索多次，还会因为数据较大而时间超限。

题目链接很适合做bfs模板题的一道题,用stl中的队列和pair解决.要是不看题解我就写成深搜了#includeusingnamespacestd;constintN=505;queue>q;//队列,

1.剪枝基本概念1.1什么是剪枝NetworkPruning删除权重小于一定阈值的连接或者神经元节点得到更加稀疏的网络1.2剪枝的不同粒度从单个神经元和连接到整个网络层非结构化剪枝(需要特殊硬件支持)权重级别

文章目录第一章线性回归1、线性回归问题2、误差项定义3、独立同分布4、极大似然估计5、梯度下降6、参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理

进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益ID3增益率C4.5基尼指数CART剪枝处理剪枝的基本策略预剪枝后剪枝第五章朴素贝叶斯算法贝叶斯公式拉普拉斯修正第六章逻辑斯蒂回归

（三）进行多轮判断（详见走迷宫参考代码）前言深度优先搜索，简称“深搜”，D

有两种方法：深搜和用二进制枚举，这里使用的方法就是二进制枚举。为了方便处理我们先将字母改成对应的数字。因为一个有七段码，一个码只有取和不取两种情况，所以我们可以用一个七位的二进制来表示一个状态。

单棵树构建的模型往往不够稳定，样本变动很容易引起树结构的变动解决过拟合问题除划分测试集和训练集外依赖于剪枝随机森林原理回顾：元算法从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处

求取子集问题，不需要任何剪枝！因为子集就是要遍历整棵树。所以可以不在终止条件里return树中有符合的元素，加入到res中，但是下面可能还有符合的。所以不用return，遍历结束也会return。

回溯算法如何剪枝？|LeetCode：216.组合总和III_哔哩哔哩_b

C4.5是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算

目录1.模型压缩定义2.模型压缩必要性及可行性3.模型压缩分类3.1主流分类3.2前端和后端4.剪枝4.1剪枝定义4.2剪枝分类4.2.1基于粒度4.2.2基于是否结构化4.2.3基于目标5.结构化剪枝和非结构化剪枝

235.二叉搜索树的最近公共祖先（题目链接：力扣）思路：以为和昨晚的找二叉树的最近公共祖先差不多，只要剪枝一下就可以了，于是作出如下答案TreeNode*lowestCommonAncestor(TreeNode