背包问题动态规划matlab

157基于matlab的GVF-snake算法能自动收敛到目标区域

基于matlab的GVF-snake算法能自动收敛到目标区域。
顶呱呱程序·2024-02-08 11:15

MATLAB | 绘图复刻(十四) | 右侧对齐桑基图，及工具函数SSankey更新

hey真的好久不见了，本期既是一期绘图复刻教程，也是我写的工具函数的版本更新，本期复刻的图片来自《Nature》：Elmarakeby,H.A.,Hwang,J.,Arafeh,R.etal.Biologicallyinformeddeepneuralnetworkforprostatecancerdiscovery.Nature598,348–352(2021).https://doi.org/
slandarer·2024-02-08 11:14

LeetCode简单题：53. 最大子序和（Python,C++,Java）

一.解法https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/要点：dp动态规划注意转移方程为v[i]=max(v[i-1]+nums[i],nums[i]
好莱坞守门员·2024-02-08 10:35

医学图像增强——基于同态滤波方法（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述医学图像增强——基于同态滤波方法（Matlab代码实现）目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。
然哥爱编程·2024-02-08 10:04

基于同态滤波的模糊图像去雾matlab仿真

目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：
Simuworld·2024-02-08 10:34

MATLAB环境下使用同态滤波方法进行医学图像增强

目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域2大方面，基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等，基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
哥廷根数学学派2023·2024-02-08 10:33

基于matlab的医学图像同态滤波仿真

目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：
Simuworld·2024-02-08 10:33

MATLAB环境下基于同态滤波方法的医学图像增强

目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域两大方面，基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等，基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
哥廷根数学学派·2024-02-08 10:32

背包问题(01背包、完全背包、多重背包)详解（超详细！！！），及题目代码和题意，包含6个例题。

第一题：01背包问题01背包问题时间限制：1秒内存限制：128M题目描述一个旅行者有一个最多能装M公斤的背包，现在有n件物品，它们的重量分别是W1，W2，...,Wn,它们的价值分别为C1,C2,...
Edge_Coduck_S07738·2024-02-08 09:26

MATLAB知识点：利用逻辑值引用矩阵的元素

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。
数学建模学习交流·2024-02-08 09:39

MATLAB知识点：关系运算符

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。
数学建模学习交流·2024-02-08 09:38

MATLAB知识点：计算优化算法中常见的测试函数 Sphere函数、Rastrigin函数、Griewank函数和Rosenbrock函数

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。
数学建模学习交流·2024-02-08 09:08

MATLAB知识点：易错点：判断浮点数是否相等

讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。
数学建模学习交流·2024-02-08 09:05

【学习笔记】编码能力

1.5python1.6shell1.7正则表达式1.8数据库2、基本2.1数组2.2字符串2.3排序2.4矩阵2.5模拟2.6枚举2.7字符串匹配2.8桶排序2.9计数排序2.10基数排序3、算法3.1动态规划
踏流星·2024-02-08 09:00

A*搜索算法在三维路径规划（避障）中的MATLAB实现与Python实现

AstaralgorithmA*搜索算法简介A*搜索算法的Python简化代码MATLAB实现启发函数回溯轨迹RRT算法对比A\*算法在三维路径规划中的一些不足A*搜索算法简介A*搜索算法是GreedyBest-First
Y. F. Zhang·2024-02-08 09:24

MATLAB 无法求出左特征值的一个解决方案

一般来说，我们可以使用下面的代码来求矩阵的特征值和特征向量A=magic(3);[V,D,W]=eig(A)但是我最近遇到了无法求左特征值的情况clc,clear,closeallsymsrho1rho2rhoc1c2uA=[rho2/(rho1+rho2)*u-rho1/(rho1+rho2)*urho1/(rho1+rho2)-rho2/(rho1+rho2)*urho1/(rho1+rho2
陌雨’·2024-02-08 07:38

Java动态规划算法题-00

斐波那契数列求斐波那契数列的第n项，n=3的时候。第一步有两种解决思路，先覆盖一个2*1，然后再操作。或者先覆盖一个2*2，然后再操作。所以答案是f(n-1)+f(n-2)publicintrectCover(intn){if(n=3的时候。第一步有两种解决思路，先跳一阶，然后再操作。或者跳两阶，然后再操作。publicintJumpFloor(intn){if(n=3的时候。第一步有n中解决方案
柠檬树LeTr·2024-02-08 07:01

蓝桥杯--数字三角形

数字三角形技巧c[i][j]=a[i][j]+max(c[i-1][j],c[i-1][j-1]);//c[i][j]=a[i][j]+max(c[i-1][j],c[i-1][j-1]);//dp动态规划这道题不是很简单上图给出了一个数字三角形
鲲鹏猿·2024-02-08 06:40

Leetcode 279 完全平方数

则该问题是一个完全背包问题。又因为，这里求凑出target的最少完全平方数，所以这里不是一个
庄园特聘拆椅狂魔·2024-02-08 06:39

Leetcode 139 单词拆分

这道题目可以用回溯也可以用动态规划来解决。这里采用动态规划来解决这个问题，将其转换为一个背包问题。wordDict表示可用的元素，其中元素可以被重复使用。字符串s就是target，是要凑出来的目标。
庄园特聘拆椅狂魔·2024-02-08 06:09

LeetCode动态规划的解题思路

动态规划动态规划，其实就是找规律，总结公式/方程。动态规划，类似于数学归纳法。关键的思想在「自底向上」和「空间换时间」。动态规划，可以使用一维数组，有时也会用到二维数组。
乐之者v·2024-02-08 06:03

matlab程序流程控制

matlab程序流程控制if语句Switch语句for语句while语句函数文件的定义与调用函数的递归调用if语句例1：x=input('请输入x的值:');ifrem(x,2)==1y=sqrt(x)
天空仍灿烂..·2024-02-08 05:09

Python中调用matlab.engine（这一篇就够了）

大佬很强，一招制敌Tips--解决Nomodulenamedmatlab.engine的问题_nomodulenamed'matlab-CSDN博客Matlab帮助手册从Python中调用MATLAB-MATLAB
面向此处编程·2024-02-08 05:09

ModuleNotFoundError: No module named ‘matlab.engine‘； ‘matlab‘ is not a package

问题原因及解决方法：程序文件命名为matlab导致了冲突，改变代码文件名称即可https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/362824-no-module-named-matlab-engine-matlab-is-not-a-package
Great_lid·2024-02-08 05:38

Python和Matlab混编时，遇到问题ModuleNotFoundError: No module named ‘matlab.engine‘； ‘matlab‘ is not a package

在Python调用MATLAB时，前期安装相关引擎，按照网上搜的教程安装后测试，出现了这个问题。
Black马·2024-02-08 05:36

实现 Python 中调用 Matlab，在虚拟环境（pytorch）中配置

python中调用matlab时报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matlab.engine';'matlab'isnotapackage现解决方法总结如下：首先确定
老师好我叫高同学·2024-02-08 05:06

关于在python中安装matlab.engine失败的解决办法

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matlab.engine’;‘matlab’isnotapackage解决办法：方法①MATLAB版本是R2020b，Python版本是
天空仍灿烂..·2024-02-08 05:35

统计数字出现次数的数位动态规划解法-数位统计DP

本文将介绍一种利用数位动态规划（DP）的方法来解决这一问题，具体来说，是统计两个整数a和b之间（包含a和b）所有数字中0到9每个数字出现的次数。
派大星45599·2024-02-08 05:01

动态规划解决棋盘覆盖问题：一步步教你理解

从简单到复杂：理解动态规划通过矩形覆盖问题动态规划是解决各种算法问题的一种强大方法，特别是当问题可以分解成重叠的子问题时。
派大星45599·2024-02-08 05:01

动态规划之数位统计DP---整数划分问题

题目描述给定一个正整数n，求n可以被划分成若干个正整数之和的不同方式的总数。划分中的数需要满足非递增顺序，即n=n1+n2+...+nk且n1≥n2≥...≥nk，k≥1。输入格式单行输入，包含一个正整数n。输出格式单行输出，包含一个整数，表示n的不同划分方式的总数。由于答案可能非常大，需要对10^9+7取模后输出。数据范围1≤n≤1000输入样例5输出样例7题解思路方法一：深度优先搜索(DFS)
派大星45599·2024-02-08 05:31

状态压缩DP--最短Hamilton路径问题的状态压缩动态规划解法

本文将详细介绍如何使用状态压缩动态规划（DynamicProgramming,DP）方法求解最短Hamilton路径问题，即找到一条经过所有顶点恰好一次且总权重最小的路径。
派大星45599·2024-02-08 05:00

力扣_字符串4—编辑距离

你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符删除一个字符替换一个字符方法—动态规划定义dpdpdp数组，dp[i][j]dp[i][j]dp[i][j]表示word1[0...i−1]word1[0.
qweasdwxc·2024-02-08 04:06

力扣_字符串2—最长有效括号

方法动态规划dp[i]dp[i]dp[i]表示以s[i]s[i]s[i]结尾的最长有效括号的长度如果s[i]s[i]s[i]为左括号，则dp[i]=0dp[i]=0dp[i]=0如果s[i]s[i]s[
qweasdwxc·2024-02-08 04:05

力扣_字符串3—通配符匹配

方法动态规划sss长度为n1n_1n1,ppp长度为n2n_2n2构造dpn1+1,n2+1dp_{n_1+1,n_2+1}dpn1+1,n2+
qweasdwxc·2024-02-08 04:04

6.4 力扣 买卖股票六道动态规划（三维，穷举状态 好难，多看题解）

243最短单词距离classSolution(object):defshortestDistance(self,words,word1,word2):""":typewords:List[str]:typeword1:str:typeword2:str:rtype:int"""res=len(words)-1pos1,pos2=-1,-1fori,wordinenumerate(words):if
咩桃·2024-02-08 03:29

Leetcode算法题-位运算

,intn){intshift=0;while(m>=1;n>>=1;shift++;}returnm0){i&=i-1;res++;}returnres;}}####################动态规划思想加位运算
qq_27534691·2024-02-08 03:28

Matlab使用点云工具箱进行点云配准

一、代码source_pc=pcread('bun_zipper.ply');target_pc=pcread('bun_zipper2.ply');%下采样gridStep=0.001;ptCloudA=pcdownsample(source_pc,'gridAverage',gridStep);ptCloudB=pcdownsample(target_pc,'gridAverage',grid
jjm2002·2024-02-08 02:29

Matlab图像模拟加噪——高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、乘性噪声、均匀噪声、指数噪声

1.高斯噪声(1)通过均值和方差来产生J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%高斯噪声，均值为0，方差为0.01(2)通过位置信息来产生I=im2double(I);V=zeros(size(I));%建立矩阵Vfori=1:size(V,1)V(i,:)=0.02*i/size(V,1);endJ=imnoise(I,'localvar',V);%添加高斯噪声(3)根据亮
MatpyMaster·2024-02-08 01:09

Matlab图像处理——基于小波变换的数字图像水印嵌入和提取算法（GUI界面）

1.摘要数字图像水印技术在信息安全领域中扮演着至关重要的角色，本文结合离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解，实现了对数字图像水印的高效嵌入和提取。结果表明：该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能；嵌入的水印具有良好的隐身性，人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化；算法具有较强的鲁棒性，经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后，都能较好地恢复水印信息。2.研究方法算
MatpyMaster·2024-02-08 01:38

题目练习（生死时速版）

输入输出样例输入#1440111111001101101输出#12思路：题目主要考察动态规划，枚举，前缀和。dp[i][j]数组的含义是：构成正方形的最大
不要数手指啦·2024-02-08 00:04

动态规划基础概念

目录定义原理优缺点几个经典的动态规划问题：动态规划问题写题步骤定义DP是DynamicProgramming的简称，即动态规划。
不要数手指啦·2024-02-08 00:03

华为OD机试 - 猴子爬山（Python）

用例输入50输出122106097说明无输入3输出2说明无题目解析这题是一道经典的分治算法题、以及动态规划基础题。这题既可以使用
AsiaFT.·2024-02-08 00:11

矩阵正定 matlab,matlab 错误使用 chol 矩阵必须为正定矩阵

警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。警告:矩阵为奇异值、接近奇异值或缩放错误。结果可能不准确。RCOND=NaN。PooledmodelwithspatiallylaggeddependentvariableandtimeperiodfixedeffectsDependentVa
清蒸星星清蒸星星·2024-02-07 23:55

代码随想录算法训练营第四十三天 | 1049. 最后一块石头的重量 II、494. 目标和、474.一和零

01背包问题总结今天总结一下昨天的分割等和子集和今天三道题的的思路，都属于01背包问题。
FLTS·2024-02-07 23:32

2021牛客寒假算法基础集训营1

2021牛客寒假算法基础集训营1咕了好久~~A串分析：利用动态规划，当时没想到动态规划，还想找找规律什么的，看看都是重复几个，然后前缀和的。
Akari Kitō·2024-02-07 22:12

使用不动点迭代法求解非线性方程(含完整MATLAB代码)

不动点迭代法是一种求解非线性方程的数值方法。这种方法基于不动点理论，即寻找一个点xxx，使得f(x)=xf(x)=xf(x)=x。对于给定的非线性方程g(x)=0g(x)=0g(x)=0，我们可以通过将其转化为x=h(x)x=h(x)x=h(x)的形式来应用不动点迭代法，其中h(x)h(x)h(x)是经过适当选择的，使得原方程的解也是这个新方程的不动点。不动点迭代法的步骤1、选择初始估计值：从x0
hututu1122·2024-02-07 22:34

非线性方程组牛顿迭代法matlab,matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组

《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组》由会员分享，可在线阅读，更多相关《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
weixin_39746282·2024-02-07 22:34

Day 39 | 动态规划 62.不同路径 、 63. 不同路径 II

62.不同路径题目文章讲解视频讲解思路：确定dp[i][j]含义：到达[i,j]有多少条路径；递推公式：dp[i][j]=dp[i][j-1]+dp[i-1][j]classSolution{publicintuniquePaths(intm,intn){int[][]dp=newint[m][n];for(inti=0;i
小小白和纯牛奶·2024-02-07 20:18

Day 38 | 动态规划 理论基础 、 509. 斐波那契数 、 70. 爬楼梯 、746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础文章讲解视频讲解动态规划五部曲509.斐波那契数题目文章讲解视频讲解思路：classSolution{publicintfib(intn){if(n<2)returnn;inta=0,b=1,c
小小白和纯牛奶·2024-02-07 20:48

Day 41 | 动态规划 343. 整数拆分 、 96.不同的二叉搜索树

343.整数拆分题目文章讲解视频讲解思路：不需要考虑正整数为1的情况。dp[i]表示正整数i拆分后结果的最大乘积，递推公式中j表示拆分的正整数，最大不会超过i-j，否则会轮回。dp[i-j]是正整数i-j拆分后结果最大乘积。classSolution{publicintintegerBreak(intn){int[]dp=newint[n+1];//dp[i]表示正整数i拆分后结果的最大乘积dp[
小小白和纯牛奶·2024-02-07 20:47
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