ADP(自适应动态规划) 第13页

c++使用动态规划求解01背包问题

-什么是01背包问题？在01背包问题中，因为每种物品只有一个，对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。如果不选择将其放入背包中，则不需要处理。如果选择将其放入背包中，由于不清楚之前放入的物品占据了多大的空间，需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况。需要注意的是：01背包问题不能使用贪心思想，因为每次选取最大的并不能保证背包刚好装满，遇到01背包问题先找到题目中的“背包”和“物品”，

苓一在学习·2024-09-09 20:39

个人关于背包问题的总结（一）

一.前言背包问题是动态规划的一个巨大的分支，常见的背包问题都有相对的模版，个人认为如果只是会背板子是下下之策，从长远的角度来看是不可取的，因此我想在这里分享一些个人对于背包问题的理解（会有借鉴其他大牛地方

Saber—Lily·2024-09-09 19:02

石子合并（动态规划区间DP）+详细注释

原题链接活动-AcWing题目设有N堆石子排成一排，其编号为1,2,3,…,N。每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这N堆石子合并成为一堆。每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总代价也不相同。例如有4堆石子分别为1352，我们可以先合并1、2堆，代价为4，得到452，又合并1、2堆，代价

szy10010·2024-09-09 18:58

Java面试题--JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈！深入理解Parallel GC并优化你的应用

理解ParallelGC的工作原理2.配置ParallelGC3.监控和分析GC日志4.常见调优技巧5.持续迭代和优化结束语：补充考虑1.综合考虑吞吐量与响应时间2.评估和优化垃圾回收频率3.动态调整与自适应策略最佳实践定期基准测试与压力测试实时监控与告警机制探索替代垃圾回收器结论引言

青云交·2024-09-09 17:53

（十二）基础算法

文章目录数学函数math.h（cmath）头文件float.h头文件拆位拆位进阶奇偶判断质数判断电灯在c++中，会涉及到一些算法，例如递归、递推、动态规划（DP）、深搜（DFS）、广搜（BFS）……今天我们要说的是一些简单的算法数学函数

小蛋编程·2024-09-09 15:08

动态规划：一和零题目分析

法一：三维dp数组（容易理解，但空间复杂度较高）本题的含义是从strs数组中选取子集，使其子集的个数最大，限制条件是所有子集中0和1的个数总和有要求，因此可以转化为01背包问题，从字符串数组中任取子集（每个元素只能取一次），限制条件是所取子集数组的0和1的个数总和。确定dp数组及其下标含义：dp[i][j][k]表示从下标0~i的字符串数组中任取字符串放入背包含有j个0和k个1的字符串个数，其中d

小希与阿树·2024-09-09 08:46

【代码随想录算法训练Day45】LeetCode 198.打家劫舍、LeetCode 213.打家劫舍II、LeetCode 337.打家劫舍III

Day45动态规划第七天LeetCode198.打家劫舍dp数组含义：考虑偷前i家后的最大钱币为dp[i]递推公式：dp[i]=max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：dp[0]

Frostnova丶·2024-09-09 08:45

Python强化学习，基于gym的马尔可夫决策过程MDP，动态规划求解，体现序贯决策

决策的过程分为单阶段和多阶段的。单阶段决策也就是单次决策，这个很简单。而序贯决策指按时间序列的发生，按顺序连续不断地作出决策，即多阶段决策，决策是分前后顺序的。序贯决策是前一阶段决策方案的选择，会影响到后一阶段决策方案的选择，后一阶段决策方案的选择是取决于前一阶段决策方案的结果。强化学习过程中最典型的例子就是非线性二级摆系统，有4个关键值，小车受力，受力方向，摆速度，摆角，每个状态下都需要决策车的

baozouxiaoxian·2024-09-09 06:32

InnoDB引擎之-两次写（Double Write）

InnoDB引擎有几个重点特性，为其带来了更好的性能和可靠性：插入缓冲（InsertBuffer）两次写（DoubleWrite）自适应哈希索引（AdaptiveHashIndex）异步IO（AsyncIO

胸毛飘逸·2024-09-08 22:33

vue使用海康视频web插件如何实现自适应

如果要实现自适应的话，就需要在不同的分辨率内设置不同的宽度和高度，可以监听当前屏幕的宽度和高度(可视区域的宽高)，划分不同的显示阶段通过设置父级元素的宽度和高度实现子级视频的自适应index.vueimportVideoplayerfrom

.ლ.·2024-09-07 16:37

图像去噪技术：自适应均值滤波器（ACmF）

为了解决这一问题，我们开发了一种自适应均值滤波器（ACmF），它能够有效地去除椒盐噪声，同时保留图像的重要细节。一、ACmF算法简介ACmF算法是一种基于局部像素值的自适应去噪方法。

潦草通信狗·2024-09-07 10:05

基于自适应中值滤波器的图像去噪处理

而自适应中值滤波器（AdaptiveMedianFilter）是一种非常有效的去噪工具。本文将通过MATLAB代码示例来展示如何使用自适应中值滤波器对图像进行去噪处理。

潦草通信狗·2024-09-07 10:35

【动态规划】【完全背包】力扣322. 零钱兑换

给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回-1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例1：输入：coins=[1,2,5],amount=11输出：3解释：11=5+5+1示例2：输入：coins=[2],amount=3输出：-1示例3：输入：coins=[1],a

sjsjs11·2024-09-07 07:10

leetcode第53题python版最大子数组和动态规划法

子数组是数组中的一个连续部分"""defmaxSubArray(self,nums:List[int])->int:#思路：动态规划（dynamicprogramming

ICPunk·2024-09-07 05:21

304-Leetcode 最大子数组和

方法一：动态规划(滚动数组)我们用f(i)代表以第i个数结尾的「连续子数组的最大和」，那么很显然我们要求的答案就是：因此我们只需要求出每个位置的f(i)，然后返回f数组中的最大值即可。

sp_13230409636·2024-09-07 04:20

自组网融合通信方案技术详解

它具备高度的灵活性和鲁棒性，能够在复杂多变的环境中快速部署和自适应调整。自组网的核心特点包括去中心化、自组织、多跳路由和动态拓扑。

无人机技术圈·2024-09-07 04:16

【LeetCode】最长回文子序列（动态规划）

516.最长回文子序列-力扣（LeetCode）一、题目给你一个字符串s，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。示例1：输入：s="bbbab"输出：4解释：一个可能的最长回文子序列为"bbbb"。示例2：输入：s="cbbd"输出：2解释：一个可能的最长回文子序列为"bb"。提示：1<=s.lengt

小七mod·2024-09-06 23:19

Unity开发-SLG实时战斗头像自适应算法

目前参与一款在研SLG研发，目前在开发实时战斗部分的表现，今天要分享的是实时战斗头像自动排布算法的实现。需求分析部队头像的自动跟随、自动监测碰撞以避免头像重叠、需要满足一定性能要求，不能产生过多的DrawCall和其他CPU开销、参考效果为万国觉醒实时战斗表现，当前方案基本实现相同效果。设计思路建立RootCanvas空间下的屏幕空间映射，进行虚拟网格拆分，作为基础Map，和单个头像图标的坐标系。

艾诺无琼·2024-09-06 22:44

11.4 看不懂就慢慢看啊

反复练习的阿离很笨吧·2024-09-06 11:10

基于时序差分的无模型强化学习：Q-learning 算法详解

1.2Q-learning算法状态-动作值函数（Q函数）Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning的特点1.3总结一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning 动态规划算法依赖于已知的马尔可夫决策过程

晓shuo·2024-09-06 07:30

动态规划算法：

动态规划算法简介动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种将复杂问题分解为更简单的子问题来求解的算法思想。它通过保存中间子问题的解，避免了重复计算，从而大大提高了解决问题的效率。

我不会JAVA！·2024-09-05 18:29

WordPress自适应美图网站整站打包源码

直接服务器整站源码+数据库打包了，恢复一下就可以直接投入使用。保证好用易用，无需独立服务器就可以使用。强调一下，我这个和其他地方的不一样、不一样、不一样。具体的看下面的说明。现在网络上同样的资源包都是用的加密带后门的主题，需要安装php加密组件才能使用，同时也有后门。本站这个是全部开源无后门，无需安装加密组件，任意一个支持php的虚拟主机都可以使用了。另外原来的数据库里的图片地址都是写死了url的

北漂的老猿·2024-09-05 15:41

备战2024数学建模国赛（模型四）：动态规划优秀案例（一）基于蒙特卡洛模拟的眼科病床安排排队模型

专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群

2024年数学建模国赛·2024-09-05 10:11

经典算法题汇总

目录1.动态规划/回溯1.1最长公共子序列（牛客版,leetcode1143）1.2最长上升子序列（leetcode300）1.3最长回文子串（牛客版，leetcode5）1.4接雨水1.5重复数字的所有排列

qq_36696761·2024-09-05 09:33

C++---背包模型---潜水员（每日一道算法2023.3.13）

注意事项：本题是"动态规划—01背包"和"背包模型—二维费用的背包问题"的扩展题，优化思路不多赘述，dp思路会稍有不同，下面详细讲解。题目：潜水员为了潜水要使用特殊的装备。

SRestia·2024-09-05 09:59

算法练习题13——除自身以外数组的乘积（动态规划）

太爱这个dp解法了很好懂欸家人们！二维数组...牛哇牛哇题目描述给你一个整数数组nums，返回数组answer，其中answer[i]等于nums中除nums[i]之外其余各元素的乘积。题目数据保证数组nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在32位整数范围内。请不要使用除法，且在O(n)时间复杂度内完成此题。示例1:输入:nums=[1,2,3,4]输出:[24,12,8,6]示例2:输

mikey棒棒棒·2024-09-05 08:28

TPAMI 2024 | 无需多源证据的无监督领域自适应

EvidentialMulti-Source-FreeUnsupervisedDomainAdaptation题目：无需多源证据的无监督领域自适应作者：JiangboPei;AidongMen;YangLiu

小白学视觉·2024-09-05 08:53

常见的算法底层思想

2.动态规划思想：将原问题分解为若干个相互重叠的子问题，通过解决子问题来构建原问题的解，并存储子问题的解以避免重复计算。例子：斐波那契数列、最长公共子序列、背包问题。

qinbaby·2024-09-05 04:58

屏幕自适应autofit.js介绍

1、首先下载autofit.js文件GitCode-全球开发者的开源社区,开源代码托管平台2、html中引入autofit.js在html文件中加上以下语句，中对应src路径要与项目位置一致3、注释掉autofit.js文件末尾语句，否则会报错//export{elRectification};//exportdefaultautofit;4、启动项目autofit.js在html页面中加入以下语

magic33416563·2024-09-04 22:50

牛客（最小花费爬楼梯）

最小花费爬楼梯题目题解(131)讨论(110)排行面经new时间限制：1秒空间限制：256M知识点动态规划描述给定一个整数数组cost，其中[]cost[i]是从楼梯第i个台阶向上爬需要支付的费用，下标从

希望有朝一日能如愿以偿·2024-09-04 17:58

【动态规划】343. 整数拆分

力扣链接：343.整数拆分-力扣（LeetCode）dp数组的含义：dp[i]表示对i拆分，得到最大的积为dp[i]递推公式：拆成两个数是j*(i-j)，拆成三个及以上是j*dp[i-j]，所以递推公式取两者大值遍历顺序：从小到大publicintintegerBreak(intn){int[]dp=newint[n+1];dp[1]=0;dp[2]=1;for(inti=2;i<=n;i++){

羊毛_·2024-09-04 15:17

探索C++编程技巧：计算两个字符串的最长公共子串

目录引言问题描述解决思路实现步骤基础实现动态规划优化代码示例复杂度分析总结

清水白石008·2024-09-04 08:52

xmos-XVF3000简介

XVF3000特点：用于远场可释放双手来交流的可编程语音芯片4麦的自适应波束成型，支持圆形阵列和线形阵列全双工AEC以支持打断（高达50dB回音消除优化）噪声抑制（高达15dB抑制优化）不具备唤醒词触发检测

XMOS-熙光技术·2024-09-04 06:38

echarts使用总结

1、修改echarts指示线的长度：labelLine:{//指示线长度normal:{length:10}},2、echarts自适应window.addEventListener(‘resize’,

LeoValiant·2024-09-04 06:36

uniapp scroll-view滚动触底加载 height高度自适应

经过排查，解决办法是让height自适应。。。即，不设置height高度，在css里面设置：.content_box{min-height:0;width:100%;height:100%

影子信息·2024-09-04 02:46

基于深度学习的动态对抗策略

这类策略结合了对抗样本生成、模型防御和自适应学习的技术，形成了一种具有持续学习和适应能力的对抗防御框架。

SEU-WYL·2024-09-03 22:22

刷题Day64|Floyd 算法精讲：97. 小明逛公园、A * 算法精讲：127. 骑士的攻击

思路：核心思想是动态规划。分两种情况：（1）节点i到节点j的最短路径经过节点k：grid[i][j][k]=grid[i][k][k-1]

风啊雨·2024-09-03 21:15

代码随想录算法训练营第三十四天 | 动态规划 part02

62.不同路径classSolution{public:intuniquePaths(intm,intn){vector>dp(m,vector(n,1));for(inti=1;i>&obstacleGrid){intm=obstacleGrid.size();intn=obstacleGrid[0].size();vector>dp(m,vector(n,0));for(inti=0;i

sagen aller·2024-09-03 21:14

代码随想录算法训练营第三十二天（动态规划一）

前几天有点忙加上贪心后面好难QWQ暂时跳过两天的贪心，开始学动归动态规划理论基础:文章链接:代码随想录文章思维导图:文章摘要:动态规划，英文：DynamicProgramming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题

map1e_zjc·2024-09-03 21:13

代码随想录算法训练营第三十四天（动态规划二）

力扣题部分:62.不同路径题目链接:.-力扣（LeetCode）题面:一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。问总共有多少条不同的路径？思路:动规五部曲: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]

map1e_zjc·2024-09-03 20:40

贪心算法---不同路径

思路：动态规划五部曲：1.确定dp数组及含义。dp数组需要是一个二维数组，dp[i][j]代表从起始位置到下标为（i，j）位置的不同路径条数。2.确定递推公式。

小鱼在乎·2024-09-03 20:38

动态规划-股票问题

121.买卖股票的最佳时机.-力扣（LeetCode）一次买卖股票的最大收益1.dp[i][0]表示第i天持有股票所得最多现金，dp[i][1]表示第i天不持有股票所得最多现金2.dp[i][0]=max(dp[i-1][0],-prices[i]);前一天持有的收益，与今天持有的maxdp[i][1]=max(dp[i-1][1],prices[i]+dp[i-1][0]);前一天不持有的收益与

万事尽全力·2024-09-03 20:38

动态规划-子序列问题

300.最长递增子序列1.dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度2.位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列+1的最大值。if(nums[i]>nums[j])dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);//注意这里不是要dp[i]与dp[j]+1进行比较，而是我们要取dp[j]+1的最大值。3.dp[i]（即最长递增子序列）起始大小至

万事尽全力·2024-09-03 20:08

Value Iteration Adaptive Dynamic Programming for Optimal Control of Discrete-Time Nonlinear Systems

ValueIterationAdaptiveDynamicProgrammingforOptimalControlofDiscrete-TimeNonlinearSystems，2016.QinglaiWei,Member,IEEE,DerongLiu,Fellow,IEEE,andHanquanLin对离散时间非线性系统，采用值迭代ADP

LucienLSA·2024-09-03 18:56

flex子元素固定宽度被压缩，flex为1的宽度超出父元素显示不全

当父元素的宽度为flex，子元素一个是固定宽度，一个宽度自适应占据剩下的100%时（table），变化页面宽度，会出现固定宽度被压缩，表格宽度超出固定宽度元素增加属性flex-shrink：0自适应宽度

aleluye·2024-09-03 15:05

NC01--股票(一次交易)、合并k个有序链表、字符串的排列、接雨水问题、输出二叉树的右视图

tpId=117&&tqId=37717&rp=1&ru=/activity/oj&qru=/ta/job-code-high/question-ranking根本用不上什么动态规划，直接遍历数组，然后找到最低价格

minastinis of king·2024-09-03 05:36

大屏自适应解决方案（手写js）

一、插件v-scale-screen地址前端可视化大屏适配方案_前端大屏适配方案vwvh适配方案,当浏览器窗口变动时实时适配-CSDN博客二、使用方法import{autoScale}from'./autoScale.js'autoScale('#app',{width:1920,height:1080})autoScale.jsfunctiondebounce(fn,delay){lettime

Abao·2024-09-02 23:55

Day32: 动态规划基础 I

509.斐波那契数斐波那契数，通常用F(n)表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(n-2)，其中n>1给你n，请计算F(n)。示例1：输入：2输出：1解释：F(2)=F(1)+F(0)=1+0=1示例2：输入：3输出：2解释：F(3)=F(2)+F(1)=1+1=2示例3：输入：4输

Vanilla TY·2024-09-02 19:05

华为OD机试真题 - 表演赛游戏分组 - 动态规划（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述部门准备举办一场王者荣耀表演赛，有10名游

哪吒·2024-09-02 14:36

2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)

基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)，用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法，分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。

'Matlab学习与应用·2024-09-02 11:16

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