上午挺困的，效率有点低，一上午除了补题什么事都没干下午将图论的连通块计数和图搜索的奇偶剪枝整理了一下，把之前的做过的题重新做了一下晚上打比赛都是之前的原题，7个题只补了两道，也就出了两道，出的第一个题还算顺利

1、建立购物车实体类Cart类//实体类1packagecom.shore.entity;23importjava.util.HashMap;4importjava.util.Map;56/**7*@authorDSHORE

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注数独是一个老少咸宜的益智游戏，一直有很多拥趸。但是有没有想过，数独游戏是怎么创造出来的呢？当然我们可以每一关都人工设置，但是显然这工作量非常大，满足不了数独爱好者的需求。所以常见的一种形式是，我们只会选择难度，不同的难度对应不同的留空的数量。最后由程序根据我们选择的难度替我们生成一个数独问题。但是熟悉数独的朋友都知道，并不是所有的数独都是可

电话号码和字母组合括号生成组合目标和组合总和优美的排列N皇后有效的数独解数独单词搜索黄金矿工不同路径III总结算法基本思路穷举–枚举画出决策树设计代码在设计代码的过程中，重点要关心到全局变量，dfs函数，和细节问题，例如有回溯，剪枝

Dropout、剪枝、正则化有什么关系？{\color{Red}Dropout、剪枝、正则化有什么关系？}Dropout、剪枝、正则化有什么关系？目录Dropout、剪枝、正则化有什么关系？

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。

目录一、引言二、决策树基础决策树模型概述构建决策树的关键概念特征选择决策树的生成决策树的剪枝三、算法研究进阶提升树和随机森林提升树（BoostedTrees）随机森林（RandomForests）进化算法与决策树决策树结构的进化多目标决策树优化应用实例

本节所讲内容1、深度优先搜索（DFS）2、宽度优先搜索（BFS）3、树与图的存储4、树与图的深度优先遍历5、树与图的宽度优先遍历6、拓扑排序一、深度优先搜索（DFS）深搜尽可能的往深里边搜这里有两个概念：回溯和剪枝讲两个经典题

决策树算法梳理任务3-决策树算法梳理1、信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3、回归树原理4、决策树防止过拟合手段

决策树&特征工程目标1简介1.1认识决策树2分类原理2.1熵2.2决策树的划分依据一-信息增益2.3决策树的划分依据二-信息增益率2.4决策树的划分依据三-基尼值和基尼指数2.5常见决策树类型比较3cart

剪枝：当遍历除了节点是否被访问以外还有其他条件时，可同时判断条件是否成立和节点是否被访问，若不成立则跳过该节点，最后只返回走到终点的路径。树和图的深度优先遍历问题：树的重心。

1.初始化一个node项目shop-cart。创建一个目录shop-cart，使用v

因为很长，写下目录：二叉树是啥二叉树的最大深度(DFS)二叉树的层次遍历(BFS)二叉搜索树验证二叉搜索树查找二叉搜索树删除平衡二叉树完全二叉树二叉树的剪枝01PART二叉树是啥二叉树有多重要？

前言：本篇文章一定让你可以看懂α-β剪枝树，一定要看到最后概念博弈问题：双人对弈：轮流下，一人走一步。信息完备：双方看到的信息一样零和：双方利益冲突，对一方有利则对另一方不利。

一、评价函数（Evaluationfunction）绝大部分的游戏，决策空间都相当庞大。即使是最简单的三子棋（又叫做“井”字棋，一字棋）。它的第一步有9种决策，然后对面有9*8=72种决策，....，最后一层的决策个数达到了9!=362880种。如此简单的游戏，在不做特殊处理的时候，都有几十万种决策（当然这个量级计算机还是能够hold住的）。它的棋盘大小仅仅是3X3，五子棋是15X15，围棋是19

文章目录前言人工智能：一种现代方法第五章对抗搜索5.1博弈5.2博弈中的决策优化5.2.1极大极小值搜索5.2.2多人博弈5.3alpha-beta剪枝5.4实时决策5.5随机博弈本章小结前言人工智能：

1.题目链接：814.二叉树剪枝2.题目描述：给你二叉树的根结点root，此外树的每个结点的值要么是0，要么是1。返回移除了所有不包含1的子树的原二叉树。

著名人工智能学者、图灵奖获得者约翰·麦卡锡在50年代就开始从事计算机下棋方面的研究工作，并提出了著名的α-β剪枝算法。

链接标签1001A+BFormat(20分)点我查看题解简单模拟1002A+BforPolynomials(25分)点我查看题解多项式加法的简单模拟1003Emergency(25分)点我查看题解经典的回溯剪枝

一、判断两个list的内容是否是相同1、剪枝条件对应添加的位置剪枝条件对应添加的位置——在dfs()函数中，在递归调用前剪枝（最前面）。

熵熵熵值公式举例三、信息增益原理1、熵值2、信息增益四、决策树构造实例1、实例数据特征目标2、决策树构造例子：基于天气划分五、信息增益率与gini系数决策树算法ID3C4.5CARTGINI系数连续值六、预剪枝方法决策树剪枝策略为什么要剪枝剪枝策略

目录4.1基本流程决策树学习基本算法4.2划分选择4.2.1信息增益信息熵信息增益西瓜例子4.2.2增益率4.2.3基尼指数4.3剪枝处理4.3.1预剪枝4.3.2后剪枝4.4连续与缺失值4.4.1连续值处理连续属性离散化西瓜例子

material.dart';import'package:flutter_demo/components/bottomNavBar.dart';import'package:flutter_demo/views/cart.dart

展示可用优惠券（最难））3、离线购物车，当检查根据前端传来的token判断是否登录，如果没有登录就用离线购物车，然后判断有没有cartKey,有则直接使用（redis中存离线购物车数据key为：shop:cart

在朴素解法中，不考虑剪枝的话复杂度是O(m∗n)的，而KMP算法的复杂度为O(m+n)。

我有一朵花儿她喜欢开在春天的细雨里开在夏天的微风里开在秋天的落叶里开在冬天的雪花里一年四季，季季不败我爱我的花儿她有尖锐的刺却甚少扎人我爱我的花儿她总是带来许多芬芳伴我入眠我本来很爱我的花儿可有一天啊我遇到了你你说这个世界我的花儿最好看啦想给我的花儿浇水想给我的花儿修剪枝叶你还说想带着我的花儿环游世界再后来你说把你的花儿送我吧连同你一起我在遇到你之后好像爱你超过了我的花儿对不起啊我的花儿请答应我自

本文为转载，原文链接【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART（非常详细）-阿泽的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法

量化、蒸馏、分解和剪枝都是用于深度学习模型压缩和优化的算法。量化是一种用于减少深度学习模型计算量和内存消耗的技术。

报错图片如下所示:解决方案:使用下面代码进行本地与远程仓库的链接:gitremoteaddoriginhttp://xxxxx///xxx(https://gitee.com/peach-fog/shopping-cart-car-warehouse.git

LeetCode854.相似度为K的字符串广度优先搜索没有剪枝超时classSolution{public:intbfs(string&begin,string&end){intn=begin.size

接上次博客：二叉树相关OJ练习题（1、锯齿形层序遍历2、二叉搜索子树的最大键值和3、验证二叉树4、剑指OfferII047.二叉树剪枝）_di-Dora的博客-CSDN博客目录优先级队列(PriorityQueue

20.有效的括号思路：分多左括号、多右括号、左右括号不匹配三种情况处理注意：遍历到左括号的时候，右括号进栈；剪枝-括号数量为奇数时1047.删除字符串中的所有相邻重复项思路：使用字符串作为栈，遍历字符，

3-5换水，一周剪枝）

隐藏文件夹，作为本地代码仓库git回滚分支github上测试出现bug，如何回滚并获得合并之前的分支gitfetchupstreamrevert-5406-revert-5335-optimize_jd_cart

决策树有的人可能听过一个词：CART，这个代表的意思是ClassificationAndRegressionTree。它是一个分类和回归的决策树。

1.决策树剪枝是什么？为什么要剪枝？决策树的剪枝是将生成的树进行简化，以避免过拟合。2.剪枝方法2.1预剪枝(Pre-Pruning)在决策树完美分割学习样例之前，停止决策树的生长。

目录论文信息文章简介研究动机研究方法白盒水印水印信号构造黑盒水印触发集构造水印嵌入实验结果保真度&有效性鲁棒性抗移除攻击（RemovalAttack）抗模型剪枝（ModelPruning）抗微调攻击（Fine-Tuning

题库链接：https://leetcode.cn/problem-list/e8X3pBZi/类型题目解决方案二叉树的深搜剑指OfferII047.二叉树剪枝递归（深搜）：二叉树的后序遍历（⭐）剑指OfferII048

算法定义：回溯算法（Backtracking）是一种通过尝试所有可能的解，并在搜索过程中进行剪枝来找到问题的解的算法。它通常用于解决组合优化问题，如排列、组合、子集和图的遍历等。

当然，有一个很显然的剪枝：当每次取最大的两个数相加仍然小于n时要剪枝。因为以最快的方式增长的话其

http://acm.split.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1175连连看TimeLimit:20000/10000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):34950AcceptedSubmission(s):8688ProblemDescription“连连看

第十二届蓝桥杯——整数分解_六级不考550+不改名-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_46239370/article/details/116566616#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;llf[10][3000];lldfs(intk,intn){if(f[k][n]!=-1)returnf[k][n];/

然后回溯下一个节点数据结构：stack(这里的栈，实际上是编译器内部的栈，所以说也可以看成递归，递归内部也是调用编译器内部栈)空间：O(h)h：是高度不具有最短路性质（思路比较奇怪的，对空间要求比较高的）重要概念：回溯，剪枝

本思路来自acwing算法提高课题目描述看本文需要准备的知识1.dfs算法基本思想2.对剪枝这个词有个简单的认识迭代加深思想和此题分析首先，什么是迭代加深呢？

在没有进行剪枝的情况下，dfs=暴力搜索，时间复杂度可达O(n!)或以上。算法思想回溯

Home-NeuralNetworkDistillerDistillerDocumentationbyIntelAIhttps://intellabs.github.io/distiller/pytorchdistillerfilterchannel剪枝

深度学习模型剪枝、量化和TensorRT推理模型剪枝算法参考文献：RethinkingtheValueofNetworkPruning(ICLR2019)github：https://github.com

最近需要对深度学习模型进行部署,因此需要对模型进行压缩,博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录前言卷积层剪枝总结前言深度学习剪枝(Pruning)是一种用于减少神经网络模型大小

决策树特征选择2.1特征选择问题2.2信息增益2.2.1熵2.2.2信息增益三、决策树的生成3.1ID3算法3.1.1理论推导3.1.2代码实现3.2C4.5算法3.2.1理论推导3.2.2代码实现四、决策树的剪枝

28.1典型剪枝方法对比剪枝方法修剪对象修剪方式效果DeepCompression权重随机修剪50倍压缩StructuredPruning权重组稀疏+排他性稀疏性能提升NetworkSlimming特征图通道根据尺度因子修剪节省计算资源