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状态方程
floyd算法和动态规划
楔子longlongago就已经知道了Floyd算法,关键代码就4行,也容易记住,上上周又看到了Floyd,都说是动态规划,所以特意去学了一圈动态规划,今天终于又回到了它
状态方程
:d[k][i][j]定义
萤火虫之暮
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2020-08-17 16:58
python
算法
数据结构
算法
codeforces D. Colored Rectangles
我们假设此时三个序列各选了i,j,k个数字ans=dp[i][j][k],那么当我们此时选择第i+1和j+1个数字的时候,那么此时ans=dp[i][j][k]+r[i+1]∗g[i+1],同理我们就可以得出
状态方程
忘梦心
·
2020-08-17 07:36
codeforces
用Mathematica绘制洛伦兹模型的
状态方程
偶然看到的,原文:你看见蝴蝶翅膀上的数学公式了吗?——哆嗒数学网看到matlab代码代码就像用麦酱改写一下试试。。原matlab代码:f=@(t,x)[-8/3*x(1)+x(2)*x(3);-10*x(2)+10*x(3);-x(1)*x(2)+28*x(2)-x(3)];t_final=100;x0=[0;0;1e-10];[t,x]=ode45(f,[0,t_final],x0);plot3
Flaribbit
·
2020-08-17 02:11
Mathematica
hdoj1260 Tickets (简单DP)
pid=1260思路:很简单的DP题,
状态方程
也比较容易想到,用f[i]表示到第i个人所耗的最短时间,详见代码。
weixin_33725272
·
2020-08-16 15:50
Leetcode 剪绳子类问题
方法1:动态规划拿到题目的想法就是动态规划
状态方程
:#利用两个循环返回
Seukaki
·
2020-08-16 05:15
Leetcode
背包问题——“完全背包”最优方案总数分析及实现
重写完全背包的动态规划的状态及
状态方程
:完全背包是在N种物品中选取若干件(同一种物品可多
wumuzi
·
2020-08-16 04:32
背包问题
组合导航(六):惯性导航误差建模
1.导航误差
状态方程
(L系)1.1导航误差——位置误差(L系)1.2导航误差——速度误差(L系)1.3导航误差——姿态误差(L系)1.4导航误差——传感器误差(L系)1.5导航误差小结(L系)2.Schuler
MangoGZH
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2020-08-16 03:20
IMU+GPS组合导航
现代控制工程笔记(一)控制系统的状态空间描述
微分方程中不包含输入函数的导数项相变量法其他方法:二.微分方程中包含输入函数的导数项4.由传递函数列写状态空间表达式直接实现串联实现并联实现由系统方框图画出状态空间表达式例题1例题25.系统的传递函数矩阵例题1例题26.
状态方程
的线性变换线性变换的基本概念与性质例题变换成对角线标
weijifen000
·
2020-08-16 02:44
KalmanFilter在GPS定位中的应用
Gyro的
状态方程
为
viewcode
·
2020-08-16 02:02
导航
最长递增子序列长度(动态规划)
状态方程
:MaxLen(1)=1MaxLen(k)=Max{MaxLen(i)+1:1#include#defineMAX1000intseq[MAX+10];intseqlen[MAX+10];intmain
_我走路带风
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2020-08-16 00:52
算法
基于图像的无人机追踪1 - 卡尔曼估计、基于势场导数的追踪控制算法、airsim仿真
airsim平台的搭建3.分割图的读取3.1相机与图片类型3.2imgapi拍摄图片4.使用分割图初步估计目标的距离和方位,反推出坐标4.1距离估计4.2方位估计4.3反推坐标5.线性卡尔曼状态估计5.1
状态方程
ningzian
·
2020-08-14 18:34
工程类
ESN 收缩分析
状态方程
:st=(1−α)st−1+αtanh(Ast−1+Byt−1)s_t=(1-\alpha)s_{t-1}+\alpha\tanh(As_{t-1}+By_{t-1})st=(1−α)st−1
颹蕭蕭
·
2020-08-14 13:23
乱七八糟
uva11552题解(dp)
组内可以重排位置,求最后最小包含的块数(即相同字母组成的连续字符串的个数)这题是序列划分模型,有点类似于商人那道题,主要是状态的设计,另dp(i,j)为第i个序列首字为j所能划分最小组数,可以很容易得到
状态方程
godspeedkaka
·
2020-08-13 20:42
程序设计竞赛
最长单调递增子序列--几种方法
设给定的序列为num[n]1.O(n^2)的求法动态规划的方法状态定义:设dp[i]表示以num[i]结尾的最长单调递增子序列的长度
状态方程
:dp[i]=max(dp[k]+1|num[k] #include
--子非鱼--
·
2020-08-13 14:10
编程
P2015 二叉苹果树
状态方程
还是那个dp[u][j]=std::max(dp[u][j],
dianshu0741
·
2020-08-13 13:44
区间DP 整数划分
状态方程
就是f[i][j]=Max(f[k][j-1]*a[k+1][i],f[i][j]);f[i][j]就是前i位分成j段的最大乘积,a[i][j]就是第i位到第j位的数字。
神奇豆子
·
2020-08-13 13:10
动态规划
hdu 2770 Easy Climb
状态方程
也是好想,dp[i][j]代表第i个台阶取第j种值所能得到的最小值。那么dp[i][j]=mi
Vis_Stu
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2020-08-13 12:02
ACM
吉比特笔试之走格子游戏
求从左上角移动到右上角需要多少个行动力,可以解释为在走完最后一个房间的时候血量至少要剩下1,因为最后的状态可以当成是初始状态,由后往前依次决定在每一个位置至少要有多少行动力,这样一个位置的状态是由其下面一个和和左边一个的较小状态决定.
状态方程
为
RheaWang
·
2020-08-13 12:45
校招笔试题
将一个字符串转换为回文字符串的最小代价
includeusingnamespacestd;//将一个字符串转换为回文字符串的最小代价//转换操作包括三种:add,delete,replace一个字符//比如将"abcdef"转换成“abccba”最少需要3步//方法一,DP,
状态方程
AddisionYoung
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2020-08-13 11:21
算法
从理论到实践-卡尔曼滤波与行人目标追踪
文章目录卡尔曼滤波由来卡尔曼滤波公式一维卡尔曼滤波多维卡尔曼滤波基于卡尔曼滤波的行人位置估算确定状态表示方式确定基于当前状态的处理模型(运动模型/预测模型/
状态方程
)根据
状态方程
计算预测误差协方差矩阵:
小鱼儿飞呀飞
·
2020-08-11 19:19
#
卡尔曼滤波算法
2019年广东工业大学腾讯杯新生程序设计竞赛(同步赛)(E(dp),G(组合数学),H(打表),I(欧拉降幂),J(推方程or找规律),K(解方程),M(水题)))
三层for比较好理解:
状态方程
:设dp[i][j]为前i天分割j个时间段的最小工作时间。。#include#def
ccsu_deer
·
2020-08-11 13:40
牛客题解
区间DP例题(持续更新)
区间DP例题(持续更新)做了这几道题之后发现基本的区间dp其实也就是那回事:找出
状态方程
(基本上都长的差不多),然后用递推思维由小区间求得大区间;可能某些问题会有些其他处理,只需要稍微改下就行了;如果数据较大时
algorithmLB
·
2020-08-11 11:41
DP
自动驾驶-卡尔曼滤波,从CF->KCF->UCF土味讲解
官方说明卡尔曼滤波(Kalmanfiltering)是一种利用线性系统
状态方程
,根据系统输入(观测数据),对系统状态进行最优估计,更新系统估计状态,输出系统估计状态的方法。由于观
wisdom_bob
·
2020-08-11 03:01
自动驾驶
动态规划(DP)问题
状态方程
合集
主要记录常见动态规划的
状态方程
设计ps:忘记之前在哪儿统计的了了,目前只有份文档;资源问题1—–机器分配问题F[I,j]:=max(f[i-1,k]+w[i,j-k])2.资源问题2------01背包问题
weixin_30378623
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2020-08-10 22:00
P1002 过河卒(DP入门题)
思路:由于卒到达某点的路径条数取决于他前面点的路径条数,因此我们可以得知这是一道关于动态规划的题,而这个点只能是他的左边点和他的下边点(题上说了卒只能走两个方向),所以可以得出DP的
状态方程
:dp[i]
Fated-2
·
2020-08-10 12:53
DP动态
hdu 1024 Max Sum Plus Plus (求一个序列中选出的m个不相交子段和的最大值)
本来把
状态方程
写出来就已经有点困难了。。。要更新状态更难。。。好难啊!!!
hadis_fukan
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2020-08-10 10:15
dp
惯性导航——扩展卡尔曼滤波(一)
相關源碼請參考開源飛控StarryPilot:https://github.com/JcZou/StarryPilot对于无人机的惯性导航系统,系统的
状态方程
是非线性的,根据扩展卡尔曼滤波方程:Predictx
这匹黑马不太黑
·
2020-08-10 05:44
无人机
【教程】卡尔曼滤波的详解与C语言实现
一、什么是卡尔曼滤波卡尔曼滤波(Kalmanfiltering)是一种利用线性系统
状态方程
,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。
ab6326795
·
2020-08-09 19:06
C语言学习
单片机
437 - The Tower of Babylon(记录结果再利用DP)
更加深刻的理解了什么叫记录结果再利用,手工操作了一遍01背包的过程,也有点明白它的状态是如何转移的了,而且那个
状态方程
所构成的递推关系真的很巧妙。言归正传。。
AC_Arthur
·
2020-08-09 15:45
uva解题报告
acm
uva
多变量微积分笔记7——非独立变量
在理想的气体
状态方程
中,PV/T
weixin_30289831
·
2020-08-08 23:22
信号与系统 Matlab 连续系统分析
答:列出系统零
状态方程
和零输入方程,分别求出其零状态响应和零输入响应,叠加后得到系统全响应。然后与理论计算值进行比较。Matlab程序如下:a=[1,10];b0=[1];b=[
SUN_NZ
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2020-08-08 19:32
信号与系统
matlab
初刷leetCode--数组系列--Pascal's Triangle&Pascal's Triangle II(杨辉三角)
这是杨辉三角第一题,这里在计算第k层的数组时,有个
状态方程
,首先定义初始状态解题思路k=1,PT[1][0
六月的雨听海
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2020-08-05 20:46
leetCode系列
非线性控制4——李雅普诺夫稳定性理论
1.李氏第一法(间接法)利用
状态方程
解的特性来判断系统稳定性。1.1线性定常系统稳定性的特征值判据(1)李雅普诺夫意义下的稳定的充要条件:(2)渐
路漫求索_CUMT
·
2020-08-05 00:10
[动态规划]花店橱窗布置
所以
状态方程
就可以求出来了:dp[i][j]=max(dp[i−1][k])+a[i][j];(k∈[1,j−1])code#includeusingnamespacestd;inlinein
千杯湖底沙.
·
2020-08-04 17:03
dp
题解
数学建模列题整理2
微分方程组的数值模拟例:某湖泊中有机物新城代谢系统模型的
状态方程
组时间t是以年为单位,Xs表示t时刻太阳提供的能量,Xp表示t时刻植物生长的数量,Xh表示吞食植物的虫类生成数量;Xr为t时刻食虫植物的生长数量
sunshinegaigai
·
2020-08-04 06:10
matlab
UVA 1078 Password Suspects(AC自动机+dp)
状态方程
d[u][len][st],代表最后一个节点是u,长度为len,已经有st个串所能构成的密码数,记忆化搜索就行了。
skajre
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2020-08-03 21:11
动态规划:DP
字符串:AC自动机
树形dp小结,入门
对于
状态方程
,目前做题碰到了两类:一维:直接dp[i],维护一个以i为根时的最优状态。二维:dp[i][j],表示以I为根时,决策是j时的最优状态。
Alstein
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2020-08-02 13:32
树形dp
DP
kalman滤波融合原理及其matlab仿真
1、kalman原理卡尔曼滤波是一种递推式滤波方法,不须保存过去的历史信息,新数据结合前一刻已求得的估计值及系统本身的
状态方程
按一定方式求得新的估计值。
人工智障1111
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2020-08-01 01:21
HDU1176 免费馅饼
状态方程
f(i,j)=max(f(i+1,j),f(
Albafica
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2020-07-31 19:11
DP
output
input
游戏
敏捷
c
ini
洛谷 P1048 采药 01背包入门
P1048采药最近想学dp了一道非常简单入门的01背包,写此博客做一个教训,对01背包还不是特别熟,动态方程很容易就推出来了,但是写二维
状态方程
时wa了,然后改为一维过了。主要还是对01背包不熟悉。
ailei7251
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2020-07-31 15:06
【LeetCode】64. 最小路径和——dp
解答f(m,n)表示到达m,n位置所需的最短路径,而到达该位置有两种方法:经过(m-1,n)和经过(m,n-1),因此
状态方程
可写为:f(m,n)=m
wudi_X
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2020-07-30 05:38
LeetCode
KF/EKF卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波
卡尔曼滤波的定义:一种利用线性系统
状态方程
,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。
qq_1242789062
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2020-07-29 23:13
SLAM
基于车辆模型的横向控制方法
基于车辆运动学模型的控制方法2.1.车辆运动学模型2.2.纯跟踪控制算法2.3.后轮反馈控制算法2.4.前轮反馈控制算法3.基于车辆动力学模型的横向控制3.1.车辆线性二自由度动力学模型3.2.车辆路径跟踪偏差
状态方程
的构建
氢键H-H
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2020-07-29 22:33
算法
算法
[leetcode]64. 最小路径和(Minimum Path Sum)C++代码实现
1,题目描述2,题目分析f(m,n)表示到达m,n位置所需的最短路径,而到达该位置有两种方法:经过(m-1,n)和经过(m,n-1),因此
状态方程
可写为:f(m,n)=min(f(m-1,n),f(m,
八亩田
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2020-07-29 22:52
算法
leetcode 64. 最小路径和
思路:入门动归,由于每个点的总和最小的数字只和这个数字的上边一个数字和左边一个数字相同,因此该点的总的路径数的
状态方程
为:f[i][j]=min(f[i-
abc15766228491
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2020-07-29 13:16
动态规划学习
自动驾驶(七十二)---------LQR控制算法
1.控制系统这里我们先介绍常用的控制系统逻辑:假设我们现在状态是x0,我们有
状态方程
:(u为控制矩阵)特别的,这里我们是对偏差建立方程,x是偏差的状态,优化的目的是x=0,针对我们通过一些假设可以得到详细的方程
一实相印
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2020-07-29 13:17
自动驾驶
SLAM算法面试常见问题总结
卡尔曼滤波是一种利用线性系统
状态方程
,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。因为观
程序猴儿
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2020-07-28 21:25
slam
lintcode 476. 石子归并
代表归并i到j所需要的最小成本,对于k,有j>k>=idp[i][j]=min(dp[i][k]+dp[k+1][j]+weights(i,j)),(因为每次合并两堆,倒数第二次肯定是剩下两堆)这个即为
状态方程
Anseis
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2020-07-28 19:33
笔试押题之动态规划
一般求解步骤:证明最优子结构性,写出
状态方程
,自底向上求解,重构解。下面就我遇到的题目进行总结1.一维dp[]问题汇总a.最大连续子序列和以dp[i]表示第i个数字结尾的最大连续子序列和。
云与尘呀?
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2020-07-28 07:55
#
华科笔试题
算法设计初步
视觉SLAM非线性优化之Ceres solver 和 G2o
把高博的非线性优化章节理解整理下,对传感器的融合优化很有帮助:=首先(白话)解释下:关于SLAM的概念基础就不细说了,可以百度下,经典的SLAM模型主要是由一个状态(转移)方程和一个运动(观测)方程组成,由于
状态方程
在视觉
I-am-Unique
·
2020-07-28 03:14
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