背包问题动态规划matlab 第25页

每日一道算法题--leetcode 746--使用最小花费爬楼梯--python

【代码思路】最简单的一维动态规划问题，自底向上。

weixin_34242331·2024-02-06 07:29

代码随想录算法训练营第三十八天| 509. 斐波那契数、 70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划五部曲：dp数组的含义以及dp[i]的含义。

DeepMaster·2024-02-06 07:29

Leetcode_动态规划、迭代

目录*连续子数组的最大和1题目描述2解题（java）2.1动态规划解析2.2空间复杂度降低2.3Java代码3复杂性分析*回文子串1题目描述2解题（Java）2.1动态规划法2.2中心扩展法*最短无序连续子数组

hellosc01·2024-02-06 07:28

动态规划（DP）算法学习记录

状态转移解题步骤：1.设计状态2.写出状态转移方程3.设定初始状态4.执行状态转移5返回最终的解斐波那契数列f[i]=f[i-1]+f[i-2]：也可以叫递推公式，或状态转移方程。f[i]就是状态的概念，从一个状态f[i-1]到另一个状态f[i]就叫状态转移。记得考虑初始状态f[0]和f[1]。1）leetcode题目1.斐波那契数列（第2332）注意：每次都要判断是否大于100000007，防止

qq_22487889·2024-02-06 07:58

【LeetCode题解】动态规划（一）

文章目录斐波那契数爬楼梯使用最小花费爬楼梯最大子数组和打家劫舍斐波那契数思路分析设计状态量：题目提供n≤30,所以只需要开数组32就够用了；初始化状态：f[0]=0,f[1]=1这一步可以在定义数组时声明；状态转移方程：f[i]=f[i-1]+f[i-2]代码示例intfib(intn){intf[32]={0,1};for(inti=2;i&cost){intdp[1001]={0,0};for

湫喃·2024-02-06 07:57

使用最小花费爬楼梯（线性动态规划）

题目链接：Leetcode746Code：classSolution{public:intminCostClimbingStairs(vector&cost){//dp[i]表示跳到第i层的花费vectordp(cost.size()+1,0);dp[0]=0;dp[1]=cost[0];intn=cost.size();for(inti=2;i<=n;i++)dp[i]=min(dp[i-1],

小胡同的诗·2024-02-06 07:56

⭐算法入门⭐《动态规划 - 线性DP》简单01 —— LeetCode 746. 使用最小花费爬楼梯

饭不食，水不饮，题必须刷C语言免费动漫教程，和我一起打卡！《光天化日学C语言》LeetCode太难？先看简单题！《C语言入门100例》数据结构难？不存在的！《数据结构入门》LeetCode太简单？算法学起来！《夜深人静写算法》文章目录一、题目1、题目描述2、基础框架3、原题链接二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、本题小知识一、题目1、题目描述数组的每个下标作为一个阶梯，第ii

英雄哪里出来·2024-02-06 07:55

dp动态规划

文章目录线性dp斐波那契数列DP3跳台阶拓展问题dp4最小花费爬楼梯打家劫舍打家劫舍2打家劫舍3dp5到底有多少给不同的二叉搜索树dp6连续子数组最大和线性dp斐波那契数列更全的解答[1110][F(n)F(n−1)]=[F(n)+F(n−1)F(n)]=[F(n+1)F(n)][1110][F(n)F(n−1)]=[F(n)+F(n−1)F(n)]=[F(n+1)F(n)][1110][F(n)

腰部以上的叛逆·2024-02-06 07:25

使用最小花费爬楼梯【简单，动态规划线性DP】

文章目录前言LeetCode、746.使用最小花费爬楼梯【简单，动态规划线性DP】题目与分类思路资料获取前言博主介绍：✌目前全网粉丝2W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者

长路 ㅤ ·2024-02-06 07:24

手机图形计算器matlab,科学图形计算器 Mathlab

如果你正在寻找一个使用流畅、天衣无缝的图形计算器应用程序，恭喜你，你已经找到了！Mathlab发行的图形计算器是一款非常科学的集成代数图形计算器，是中小学生和大学生研究生，以及任何有复杂计算需求者必不可少的计算工具。设计这款软件的目的是取代笨重而昂贵的手持式计算器，并适用于几乎所有的安卓手机或平板电脑。此外，Mathlab发行的图形计算器应用于安卓设备的高品质显示屏上，对用户来说，计算更加清晰易懂

咕噜咕噜吨·2024-02-06 07:33

基于FPGA的图像最近邻插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览将FPGA数据导入matlab显示图片，效果如下：2.算法运行软件版本vivado2019.2

简简单单做算法·2024-02-06 07:01

2.2学习总结8

0-1背包问题0-1背包问题是一个经典的组合优化问题，其问题描述为：有一组物品，每个物品有重量和价值两个属性。现在有一个背包，它能承受的最大重量为W。

᭄Yoloꦿ᭄·2024-02-06 07:29

动态规划设计：编辑距离，最长公共子序列

编辑距离72.编辑距离-力扣（LeetCode）动态规划：dp[i][j]代表word1到i位置转换成word2到j位置需要最少步数所以，当word1[i]==word2[j]，dp[i][j]=dp[

Sloent·2024-02-06 07:21

C++ [NOIP2007 提高组] 矩阵取数游戏

输入示例：33123456789输出示例：29思路：考虑动态规划的

Galaxy银河·2024-02-06 07:36

DAY41：动态规划343、96

Leetcode:343整数拆分1、确定dp数组（dptable）以及下标的含义dp[i]：分拆数字i，可以得到的最大乘积为dp[i]。2、递推公式dp[i]有两种方式取到，从1到j的话。j*(i-j)，两数相乘j*dp[i-j]就是j和i-j的拆分得到，多个数相乘3、dp初始化dp[2]=1，拆分2的最大数为1时间复杂度：O(n^2)空间复杂度：O(n）代码随想录思路确实不太好想classSol

鴒凰·2024-02-06 06:09

DAY39：动态规划不同路径问题62

Leetcode:62不同路径机器人从(0,0)位置出发，到(m-1,n-1)终点。基本思路1、确定dp数组（dptable）以及下标的含义dp[i][j]：表示从（0，0）出发，到(i,j)有dp[i][j]条不同的路径。2、确定递推公式想要求dp[i][j]，只能有两个方向来推导出来，即dp[i-1][j]和dp[i][j-1]。所以dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]

鴒凰·2024-02-06 06:38

DAY42：01背包问题+应用

01背包问题下述背包问题的分类很详细代码随想录在leetcode中主要涉及到01背包和完全背包问题的应用题，因此先从01背包的原理开始学习。01背包问题：有n件物品和一个最多能背重量为w的背包。

鴒凰·2024-02-06 06:34

ransac拟合直线和平面(matlab版本)

参考资料：[1]RANSAC介绍（Matlab版直线拟合+平面拟合）主要思想：迭代100次，找出内点内点最多的参数模型。

Optimization·2024-02-06 03:38

python金融：从tushare金融数据的获取到运用pandas数据清洗、处理、加工与金融波动率、年化收益率、最大回撤、夏普比率等指标计算与数据可视化

python在处理金融数据时，具有很多优点：一是语法简单，可以轻松上手；二是免费与开源，使用python不像使用matlab需要购买软件授权，节约成本开支；三是具有强大的第三方模块支持，从numpy到pandas

吃饭的家伙事儿·2024-02-06 02:53

材料非线性Matlab有限元编程：切线刚度法

导读：本文主要围绕材料非线性问题的有限元Matlab编程求解进行介绍，重点围绕牛顿-拉普森法（切线刚度法）、初应力法、初应变法等三种非线性迭代方法的算法原理展开讲解，最后利用Matlab对材料非线性问题有限元迭代求解算法进行实现

suoge223·2024-02-06 00:57

材料非线性Matlab有限元编程：初应力法与初应变法

导读：本文主要围绕材料非线性问题的有限元Matlab编程求解进行介绍，重点围绕牛顿-拉普森法（切线刚度法）、初应力法、初应变法等三种非线性迭代方法的算法原理展开讲解，最后利用Matlab对材料非线性问题有限元迭代求解算法进行实现

suoge223·2024-02-06 00:54

dp_day3(01背包)

目录01背包概述:01背包是经典的动态规划的解法完整的纯01背包代码几道01背包的应用题1.分割等和子集1,回溯法2,dp法2.最后一块石头的重量23.目标和1,回溯法2.dp法01背包概述:01背包问题为有

像风一样_·2024-02-05 23:59

Matlab 移动最小二乘求解仿射变换

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献一、简介在现实生活中，我们常常应用一些刚性的变换来实现物体的旋转平移，对于非刚性的变换我们都没有在意，其实这种变换也是无处不在的，如我们经常看的动画就可以通过一些非刚性的变换达到一些非常夸张的效果。这里，我们考虑基于用户输入的两组点集来求解两者存在的仿射关系（非刚性变换）。设p为控制点的集合，q为控制点p的变形（非刚性操作）之后的位置。我们使用移动最

大鱼BIGFISH·2024-02-05 23:58

算法题--动态规划（连续子数组的最大和、丑数、n个骰子的点数）

目录动态规划JS构建二维数组注意题目连续子数组的最大和原题链接解析核心思想答案丑数原题链接解析核心思想答案n个骰子的点数原题链接解析核心思想答案动态规划通常用于优化递归或求最大、最小值等问题。

YF-SOD·2024-02-05 23:23

matlab 边界拟合,边界拟合坐标系实例(matlab编程).doc

边界拟合坐标系实例(matlab编程).doc物理平面坐标为圆，其上下左右为边界拟合坐标的边界，将各边界分成30份，则对于拟合坐标有fori=1:Nx(i,1)=R*cos(-3*pi/4+(i-1)*

缪建明·2024-02-05 22:13

LeetCode：292 Nim游戏（动态规划 / 脑筋急转弯:巴什博弈）

题目描述你和你的朋友，两个人一起玩Nim游戏：桌子上有一堆石头，每次你们轮流拿掉1-3块石头。拿掉最后一块石头的人就是获胜者。你作为先手。你们是聪明人，每一步都是最优解。编写一个函数，来判断你是否可以在给定石头数量的情况下赢得游戏。示例:输入:4输出:false解释:如果堆中有4块石头，那么你永远不会赢得比赛；因为无论你拿走1块、2块还是3块石头，最后一块石头总是会被你的朋友拿走。来源：力扣（Le

AkagiSenpai·2024-02-05 22:31

逐像元计算Hurst指数和趋势率Slope的Matlab代码实现

作为判断时间序列数据遵从随机游走还是有偏的随机游走过程的指标（参考文章：【Matlab】逐像元Hur

地理学码农·2024-02-05 21:59

基于PSO-BP神经网络的风电功率MATLAB预测程序

微❤关注“电气仔推送”获得资料（专享优惠）参考文献基于风电场运行特性的风电功率预测及应用分析——倪巡天资源简介由于自然风具有一定的随机性、不确定性与波动性，这将会使风电场的功率预测受到一定程度的影响，它们之间也是存在着一些内在联系。通过最近的的历史气候情况，来做出相应的预测，对自然风的风速、风力等特点加以分析，以此找到合适的预测模型，对未来的预测结果有了一定的预测时间，从而较好的实现了对预测模型的

学习不好的电气仔·2024-02-05 21:07

代码随想录算法训练营Day44|完全背包理论基础、518.零钱兑换II、377. 组合总和 Ⅳ

目录完全背包理论基础完全背包问题算法实现518.零钱兑换II前言思路377.组合总和Ⅳ前言思路算法实现总结完全背包理论基础题目链接文章链接完全背包问题有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。

张金卓2023·2024-02-05 20:45

代码随想录算法训练营Day46|139.单词拆分、多重背包理论基础、背包问题总结

目录139.单词拆分方法一：回溯法算法实现方法二：背包问题算法实现多重背包理论基础思路算法实现背包问题总结前言背包递推公式遍历顺序0-1背包完全背包139.单词拆分题目链接文章链接方法一：回溯法在回溯专题中分割回文串与本题有点类似

张金卓2023·2024-02-05 20:41

DP-背包问题的一些题目

比如说某组存在一个主件和一个附件，那么把它转化为分组背包问题，这一组中的元素有①选择主件不选择附件②选择主件和附件③都不选择。在枚举每一组中的不同元素时，可以采取二进制的方法。

mlww-·2024-02-05 18:19

【数位dp】【动态规划】【KMP】1397. 找到所有好字符串

闻缺陷则喜何志丹·2024-02-05 18:09

【动态规划】【状态压缩】【2次选择】【广度搜索】1494. 并行课程 II

闻缺陷则喜何志丹·2024-02-05 18:09

矩阵每个元素进行"扩0边"的实现

前言在"二维反卷积"中需要对输入数据进行"矩阵每个元素的0值扩边"，本文专门针对这一需要给出简单的Matlab实现程序。

胜负55开·2024-02-05 18:01

【动态规划】【精度】1883. 准时抵达会议现场的最小跳过休息次数

闻缺陷则喜何志丹·2024-02-05 18:07

使用SPM_batch进行批量跑脚本（matlab.m）

软件：spm8+matlab2023b+win11数据格式：F:\ASL\HC\CBF\HC_caishaoqing\CBF.niiF:\ASL\HC\CBF\HC_caishaoqing\T1.niiF

神经影像数据处理·2024-02-05 17:41

matlab使用jdbc连接数据库

1、打包jdbc2、在matlab安装目录下，进去toolbox目录下，新建一个对应放jdbc包的文件夹，加入放入的是mysql的jdbc驱动包，就新建一个mysql目录，将驱动包放入mysql目录下3

鲸落ж·2024-02-05 17:09

训练营第38天|● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

509.斐波那契数题目链接：力扣（LeetCode）官网-全球极客挚爱的技术成长平台思路：没有难度，主要是用来熟悉动态规划五部曲，首先确定dp数组以及下标的含义，第二就是确定递推公式，第三是dp数组如何初始化

rain1l·2024-02-05 17:09

代码随想录打卡第41天|理论基础及代码框架|509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划概念：动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的动态规划问题的解题步骤具体步骤解动态规划问题可以按照下面的五部曲进行求解1.确定dp数组（dptable）以及下标的含义dp数组是存储事物的状态的数组在确定

没脑袋的喵·2024-02-05 17:09

【MATLAB源码-第135期】基于matlab的变色龙群优化算法CSA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述变色龙群优化算法（ChameleonSwarmAlgorithm，CSA）是一种新颖的群体智能优化算法，受到自然界中变色龙捕食和社交行为的启发。

Matlab程序猿·2024-02-05 17:36

动态规划

与贪心算法求局部最优解相比，动态规划求的是全局最优解（但不是每个问题都有最优解，比如NP完全问题就没有最优解）例：背包问题之动态规划解决问题描述：现在有一个背包可以装4磅物品，现在要从商城里拿尽可能价值高的物品装进包里

AmaAnchor·2024-02-05 17:23

DP第一天：力扣● 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DP大约五种问题：动规基础（斐波那契数列、爬楼梯）；背包问题；股票问题；打家劫舍；子序列问题。

孤馆深沉·2024-02-05 17:06

代码随想录训练营第三十八天| ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础代码随想录视频：从此再也不怕动态规划了，动态规划解题方法论大曝光！

Ljhh_h·2024-02-05 17:06

【MATLAB源码-第136期】基于matlab的变色龙群优化算法CSA)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述变色龙群优化算法（ChameleonSwarmAlgorithm，CSA）是一种新颖的群体智能优化算法，受到自然界中变色龙捕食和社交行为的启发。

Matlab程序猿·2024-02-05 17:35

2.2日总结

第一题：搭配购买题解：一看就是很普通的01背包问题，但是和查并集一起考了，首先我们需要把每个有联系的链接起来，形成一个大背包，用来装他们的总金额和总价值，然后我们在看一个个的物品进行取或者不取两种操作，

已经成为了代码的形状·2024-02-05 15:38

LeetCode:01矩阵

示例1:输入:输出:000000010010000000示例2:输入:输出:000000010010111121方法一：动态规划思路：从一个位置到0所在位置，可以有四种走法，往左往上；往左往下；往右往上

李海游·2024-02-05 15:45

【成品论文】2024美赛B题完整成品论文23页+3小问matlab代码+数据集汇总

2024年美国大学生数学建模竞赛（2024美赛）B题：2024MCM问题B:搜寻潜水艇题目翻译：MaritimeCruisesMini-Submarines(MCMS)是一家总部位于希腊的公司，专门制造能够携带人类到达海洋最深处的潜水艇。潜水艇是由一艘主船运输和支持的，可以在水下自由活动。MCMS现在希望利用他们的潜水艇带游客探索爱奥尼亚海底的沉船。然而，在此之前，他们需要通过制定安全程序来赢得监

2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

Python-Pytorch学习记录

目录1.python-pycharm下载安装2.VSCode下载安装3.MATLAB下载安装4.pytorch一条龙下载安装环境配置1.python-pycharm下载安装pycharm从安装到全副武装

yt_0618·2024-02-05 12:39

matlab归一化方法,数据归一化的基本方法

1.线性归一化简单公式表达：y=(x-minValue)/(maxValue-minValue)其中，x是归一化之前的数据，y是归一化之后的数据，maxValue和minValue分别对应这一组数据中的最大值和最小值。范围：[0,1]。适用于：把原来数据等比例缩放限定在某一范围内，在不涉及距离度量和协方差计算的时候使用。2.标准差归一化简单公式表达：y=(x-μ)/σ其中，x，y分别对应归一化前后

风雪轩·2024-02-05 11:11

如何利用MATLAB实现数据的标准化/归一化

一、在MATLAB主页中新建实时函数将函数保存为scaledata.mlx二、标准化/归一化loadOriginal.txtdataout=scaledata(Original,0,1)%也可以归一化到

vampire4514159·2024-02-05 11:10

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