0-1背包问题第19页

【概率论与数理统计】0-1分布、几何分布、二项分布、泊松分布、超几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布

常见随机变量的分布：离散：0-1分布、几何分布、二项分布、泊松分布、超几何分布连续：均匀分布、指数分布、正态分布离散连续

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:36

LeetCode刷题—动态规划（五）

上一节总结了0-1背包，接着总结完全背包。在做题中总结套路，事半功倍！

RuiW_97·2023-11-14 05:20

【动态规划】背包问题题型及方法归纳

背包问题的种类背包问题是在规定背包容量为j的前提下，每个物品对应的体积为v[i]，价值为w[i]，从物品0到物品i中选择物品放入背包中，找出符合某种要求的价值。

辰阳星宇·2023-11-14 05:20

Leetcode139单词拆分及其多种变体问题

1声明1.1首先，大家常常把这道题当作了背包问题来做，因为其循环结构和背包问题刚好相反，但事实如此嘛？

xxx_520s·2023-11-14 05:46

【DP】背包问题全解

一.简介DP（动态规划）背包问题是一个经典的组合优化问题，通常用来解决资源分配的问题，如货物装载、投资组合优化等。

＿szy＿·2023-11-13 16:38

代码随想录算法训练营第四十五天丨动态规划part08

139.单词拆分思路背包问题单词就是物品，字符串s就是背包，单词能否组成字符串s，就是问物品能不能把背包装满。拆分时可以重复使用字典中的单词，说明就是一个完全背包！

叫一只啦啦·2023-11-13 11:07

代码随想录算法训练营第三十八天丨动态规划part01

(opensnewwindow)中卡哥举了一个背包问题的例子。例如：有N件物品和一个最多能

叫一只啦啦·2023-11-13 11:37

多重背包问题

题目描述有NNN种物品和一个容量是VVV的背包。第iii种物品最多有sis_isi件，每件体积是viv_ivi，价值是wiw_iwi。求解将哪些物品装入背包，可使物品体积总和不超过背包容量，且价值总和最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数，NNN，VVV，用空格隔开，分别表示物品种数和背包容积。接下来有NNN行，每行三个整数viv_ivi，wiw_iwi，sis_isi，用空格隔开，分别表示第

姬如祎·2023-11-13 10:58

程序员创业大课-从0-1产品设计

一、产品设计1.产品设计是一个不断迭代和完善的过程在产品设计的初期，设计师和开发团队需要对用户需求和市场反馈进行调研和分析，并根据这些信息制定初步的产品设计方案。然后，设计师和开发团队需要将设计方案转化为原型，并进行内部测试和评估，以验证设计方案的可行性和用户体验。2.以用户为中心的设计设计师和开发团队需要将原型提交给用户进行测试和反馈，并根据用户的反馈和建议进行调整和优化，以逐步完善产品设计。这

南归北隐·2023-11-13 07:37

pychon/PIL/opencv/json学习过程中遇到的问题

fromPILimportImageimg=Image.open("test1.jpg")读取图像img.show()展示图片print(img.size)查看图像是255*255大小的数据，每个像素点是0-

tao_sc·2023-11-13 06:26

网络爬虫基础一-----等待时间与User-Agent伪装

基础铺垫：random模块(该模块用于设置等待时间，防止被检测的爬虫程序)1.random.random生成0-1之间的随机浮点数importrandomprint(random.random())2.

acmakb·2023-11-12 23:29

算法必备—动态规划详解，从递归到动态规划

动态规划文章目录动态规划1.机器人走路问题解法1:递归法解法2：动态规划2.背包问题解法1:暴力递归法2.动态规划动态规划作为经典的算法，在使用上现在十分广泛，机器人走路问题、背包问题、八皇后问题，可以说是用的地方十分广泛

牧码文·2023-11-12 22:52

算法[7] 暴力递归到动态规划

面试中设计暴力递归过程的原则常见的4种尝试模型机器人路线问题暴力递归动态规划背包问题递归到动态规划字符串转化问题递归到动态规划动态规划拿牌问题递归到动态规划暴力递归动规拿钞票问题递归到动态规划动态规划字符贴纸问题最长公共子序列问题两个样本问题模型业务限制的尝试模型暴力递

尔等同学·2023-11-12 22:21

暴力递归转动态规划（十六）

暴力递归这道题其实和之前说过的背包问题是一样的逻辑。让两个集合的累加和相近的方法就是求出老数组累加和的一半。并在遍历数组的过程中以此条件作为基准，如果加上当前数后，累加和大于数组一半的值，那这

善良的Leexx·2023-11-12 22:18

算法-算法的基本框架思想

2、二叉树的前序遍历优化2、二叉树的遍历基本框架二、回溯算法的基本框架1、基本框架2、核心框架3、全排列的核心框架4、核心思想三、动态规划的基本框架1、自顶向下递归的动态规划2、自顶向下递归的动态规划0-

jarenyVO·2023-11-12 17:39

LR-Poly2-FM-FFM

所以我们希望学习得到每个特征其对应的贡献程度，此处我们用线性的方式学习，g(x)=w0+∑iwixig(x)=w_0+\sum_{i}w_ix_ig(x)=w0+∑iwixi最终为了方便我们用下面对式子将我们对预测结果缩放到0-

qq_33761777·2023-11-12 16:19

EM@比例恒等式@分式恒等式

文章目录比例恒等式(分式恒等式)分式等式链例比例恒等式(分式恒等式)设ab=cd\frac{a}{b}=\frac{c}{d}ba=dc(0)令这个比值为kkk,则a=kba=kba=kb(0-1),c

xuchaoxin1375·2023-11-12 07:59

Redhat8 安装 cuda11.8 + cudnn 8.6 + trt8.5.3 保姆级教程

详细记录redhat8系统，从0-1安装Cuda,Cudnn,Tensorrt全部过程。

J ..·2023-11-12 03:51

细数Leetcode上的背包问题

xxx_520s·2023-11-11 23:04

第四章随机变量的数字特征

、离散型与连续型随机变量的数学期望、随机变量函数的数学期望1.2数学期望的性质1.3条件期望二、方差2.1方差的定义与计算公式2.2方差的性质、随机变量的标准化随机变量三、常见离散型分布的期望与方差（0-

知乎云烟·2023-11-11 19:37

C语言动态规划解决0-1背包问题

最经典的例子就是0-1背包问题。0-1背包问题描述：给定一组物品，每种物品都

创意程序员·2023-11-11 19:58

518.零钱兑换II

dp关系，dp[j]+=dp[j-coins[i]];递推关系：不需要顺序，因此和0-1背包是一样的初始值：和机器人走方格相同，初始值得是1,其它的都是1。

tux～·2023-11-11 16:07

【Vue3】element-plus中el-tree的递归处理赋值回显问题

目录一：先获取所有权限tree二：在获取所有该角色能有的权限tree三：递归处理勾选tree节点由于项目是从0-1开始构建的rbac都需要重新构建对接所以涉及到了权限管理和菜单管理一级菜单包含多个二级菜单若二级不全选

不停喝水·2023-11-11 14:07

mysql基础 --函数

绝对值1sign(-32),负数取-1，正数取1pi()圆周率；ceil(x)向上取整floor(x)向下取整least(1,2,3)greatest(1,2,3)最大值mod(x,y)求模rand()0-

laufing·2023-11-11 14:19

背包问题求方案数（最大价值的方案数）

原题链接思路：求最大价值的同时更新最大方案；因为所有不放物品也算一种方案，所以初始化所有cnt[i]=1cnt[i]=1cnt[i]=1如果f[j−v[i]]>f[j]f[j-v[i]]>f[j]f[j−v[i]]>f[j]说明用当前物品的体积比不用当前物品的体积大，那就先更新最大价值，使f[j]=f[j−v[i]]+w[i]f[j]=f[j-v[i]]+w[i]f[j]=f[j−v[i]]+w[

x-d-xxh·2023-11-11 12:32

Python算法：动态规划解决0-1背包问题

最经典的例子就是0-1背包问题。0-1背包问题描述：给定一组物品，每种物品都

创意程序员·2023-11-11 03:31

单源最短路的简单应用

1.dijkstra维护最长路下面这个是讨论区的一个佬的理解，非常的nice总结一句话，dijkstra的贪心保证了每次选定的点在之后都不会被其他点所更新了同理维护最长路的时候我们发现，如果权值是0-1

灬德布罗意的猫灬·2023-11-11 02:13

算法基础课-动态规划

一、背包问题什么样的问题可以被称作为背包问题？换言之，我们拿到题目如何透过题目的不同包装形式看到里面背包问题的不变内核呢？

李加号pluuuus·2023-11-10 22:08

代码随想录算法训练营第四十六天| 139.单词拆分、多重背包、多重背包总结

139单词拆分题目链接：139思路：完全背包问题。字典中的单词为物品，字符串s为背包。

xux1aot1an·2023-11-10 21:16

代码随想录算法训练营第46天 | 139.单词拆分 + 多重背包理论基础 + 背包问题总结

今日任务目录139.单词拆分-Medium多重背包理论基础背包问题总结递推公式遍历顺序139.单词拆分-Medium题目链接：力扣-139.单词拆分给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典

HY.YUE·2023-11-10 21:14

代码随想录算法训练营第四十六天| 139.单词拆分、多重背包、背包问题总结

单词拆分题目链接：力扣确定dp数组以及下标的含义dp[i]:i为字符串长度，dp[i]为true，表示可以拆分为一个或多个在字典中出现的单词。确定递推公式如果确定dp[j]是true，且[j,i]这个区间的子串出现在字典里，那么dp[i]一定是true（j&wordDict){unordered_setwordSet(wordDict.begin(),wordDict.end());vectord

菜鸟的Zoom之旅·2023-11-10 21:43

代码随想录算法训练营第四十四天|518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ

完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，每种物品有无限件。五部曲解题，与01背包不用的在于遍历顺序，内层循环顺序从左到右，实现每个物品可以重复放入。卡码网KamaCod

Codyeeeee·2023-11-10 21:42

代码随想录算法训练营第四十六天 | 139. 单词拆分

可以重复使用单词，说明是一个完全背包问题。classSolution{public:boolwordBreak(strings,vector&wordDict)

dream_aleaf·2023-11-10 21:08

代码随想录训练营第46天 | 139.单词拆分● 背包问题总结

139.单词拆分题目链接：https://leetcode.com/problems/word-break解法：单词就是物品，字符串s就是背包，单词能否组成字符串s，就是问物品能不能把背包装满。拆分时可以重复使用字典中的单词，说明就是一个完全背包！1.确定dp数组以及下标的含义dp[i]:字符串长度为i的话，dp[i]为true，表示可以拆分为一个或多个在字典中出现的单词。2.确定递推公式如果确定

Jack199274·2023-11-10 21:06

单词拆分、多重背包问题、总结

第九章动态规划part08139.单词拆分给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。关于字符串类型的题目还是很不熟悉，重新回顾了之前写过的131.分割回文串使用回溯法解决。已经忘记了字典需要先转化为unordered_set，从而可以直接在其中find单词。使用回溯法

Codyeeeee·2023-11-10 21:35

leetcode动态规划学习

0-1背包问题参考：【动态规划/背包问题】那就从0-1背包问题开始讲起吧...内容是学习宫水三叶的刷题日记公众号专题内容时的笔记，为了方便个人复习整理到这里。

Miaodawang·2023-11-10 15:54

算法设计与分析：动态规划 || 装配线调度问题、矩阵链乘法问题、最长公共子序列问题、01背包问题代码实现...

递归是从n逐步化简直到递归出口的过程（递归出口往往十分简单），而动态规划则是从原来设计的递归出口，反向分析到n的过程，动态规划往往比递归运行效率更高。动态规划可以算作递归的剪枝优化版，由于使用到了额外的空间保存已经计算过的信息，可以节省大量重复计算的时间。动态规划就是制表的过程算法设计与分析系列主要是完成书上的例题或习题，题面可能不完善或简略。装配线调度问题装配线调度问题求进厂到出厂中时间最短的线

赵同学的代码时间·2023-11-10 10:18

代码随想录 Day40 动态规划08 LeetCodeT198打家劫舍 T213打家劫舍II T337 打家劫舍III

动规五部曲:1.确定dp数组含义2.确定递推公式3.初始化dp数组4.确定遍历顺序5.打印数组排错LeetCodeT198打家劫舍题目链接:198.打家劫舍-力扣（LeetCode）题目思路:今天我们走出背包问题

qiuqiushuibx·2023-11-10 05:41

JAVA程序员“黄金5年”必须要掌握的知识技能

参加工作0-1年之间，Java程序员必须要做得事

大G哥·2023-11-10 00:44

0-1前端本地网页音乐播放器思路

前提准备工具：webstormjQuery库jQuerycustomscrollbar插件知识：html，css，js，jQuery，jQuerycustomscrollbar文档，ajax本地请求作品名称：前端网页音乐播放器（本地）实现成果：css，html编写过程：建文件夹、css、js、素材、连接库与相互连接到html中主要点：html写元素布局，hover实现悬停高亮,css渲染与定位（相

初学C于晏·2023-11-09 01:58

获取随机数的n种方法，你知道几种

获取字母和数字的随机数前言在项目中，我们常常会用到随机数，那你知道几种随机数的生成方法呢，在这里，分享一下我知道的随机数生成方法1、使用Math.random()方法Math.random()产生的随机数是0-

way_more·2023-11-08 23:42

不同阶段品牌的种草策略是什么，小红书打法分析！

一、品牌发展的三个阶段根据品牌的成长周期，我们可以将品牌划分为三个阶段，(1)0-1阶段，品牌的初创期，是品牌的孵化阶段。一般指新生品牌。(2)1-10阶段，品牌的种草期，是品牌的成长阶段。

来马传媒·2023-11-08 12:04

LeetCode刷题总结-动态规划篇

具体考点分析如下图：1.中心扩展法题号：132.分割回文串II，难度困难2.背包问题题号：140.单词拆分II，难度困难（最佳解法采用记忆化回溯）题号：416.分割等和子集，难度中等题号：474.一和零

阿彬在上路·2023-11-08 06:57

动态规划算法实现0-1背包问题Java语言实现

问题介绍：动态规划算法：动态规划（DynamicProgramming）是一种解决多阶段决策问题的优化算法。它通过将问题分解为一系列子问题，并利用子问题的解来构建更大规模问题的解，从而实现对整个问题的求解。动态规划算法通常适用于满足以下两个条件的问题：重叠子问题（OverlappingSubproblems）：原问题可以被分解为一系列相互重叠的子问题，这意味着解决子问题时可能会重复计算相同的子问题

罗生门£·2023-11-08 02:15

该进程创建了多少个子进程，该语句执行结束后，该进程有多少个子孙进程

当n=0时，没有子进程被创建，0=2^0-1;当n=1时，创建了一个子进程，1=2^1-1;当n=2时，A进程创建了2个子进程，第1个子进程的i从n-1=1开始执行该循环语句;第2个子进程的i从n-2=

lhw---9999·2023-11-07 15:09

Unit2_1：动态规划DP

文章目录一、介绍二、0-1背包问题问题描述分析伪代码时间复杂度三、钢条切割问题问题描述分析伪代码过程四、矩阵链乘法背景性质分析案例伪代码一、介绍动态规划类似于分治法,它们都将一个问题划分为更小的子问题最优子结构

轩不丢·2023-11-07 13:08

代码随想录算法训练营第23期day43|518. 零钱兑换II、377. 组合总和Ⅳ

目录一、（leetcode518）零钱兑换II二、（leetcode377）组合总和Ⅳ完全背包问题和01背包在描述上的区别是：完全背包中的物品可以被无限使用；在代码上的区别是：遍历顺序中都是从小到大遍历

weixin_42179093·2023-11-07 08:32

代码随想录算法训练营第23期day41|01背包问题、01背包问题——滚动数组、416. 分割等和子集

目录一、01背包理论基础1.二维dp数组01背包1）确定dp数组以及下标的含义2）确定递推公式3）dp数组如何初始化4）确定遍历顺序5）举例推导dp数组2.一维dp数组（滚动数组）1）确定dp数组的定义2）一维dp数组的递推公式3）一维dp数组如何初始化4）一维dp数组遍历顺序5）举例推导dp数组二、（leetcode416）分割等和子集一、01背包理论基础有n件物品和一个最多能背重量为w的背包。

weixin_42179093·2023-11-07 08:02

DAY46 139.单词拆分 + 多重背包 + 背包问题总结篇

139.单词拆分题目要求：给定一个非空字符串s和一个包含非空单词的列表wordDict，判定s是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。说明：拆分时可以重复使用字典中的单词。你可以假设字典中没有重复的单词。思路完全背包，把非空字符串s作为背包容量，wordDict表示物品，单词可以在字符串中出现多次。dp[i]表示，字符串s的前“i”位置能否由wordDict中的单词组成，bool类型的数

fuxxu·2023-11-07 05:13

tensorflow经验总结（持续更新）

stack,rows=6,cols=6,start_with=0,show_every=5):"""批量展示图片，很好用的工具args:stack:shape:(N,H,W),valuerange:[0-

我是尘客哥·2023-11-07 03:05

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