暴力o(n3)中心拓展法o(n2)动态规划o(n2)动态规划思路根据一名分析回文串如果两边字符相同，那么必须中间是回文子串，整体才会回文既且二维遍历，ij确定，子串也就确定，但由于需要先计算出i+1,j

简介信息检索小组项目，队友已同意上传用spider爬拉钩网站排序文档基于tfidf和cosine相似性从搜索历史和用户标记的相关和不相关的结果中学习IDE规则方法，优化结果基于Tkinter的UI标准登录模块主搜索窗口与页面切换这里我只放出我贡献相关的部分，原文为英文，懒得翻译就机翻一下，文末给出文件链接正文数据处理搜索引擎我们遵循基本的管道，并实现了排名搜索引擎与一些经典的算法，我们已经研究过。

项目简介编程语言：Python3界面实现：Pyside2（通过QTDesigner设计）基于TCP网络编程项目概略图：实现功能（1）客户端通过服务器访问数据库，进行登录注册（2）群发功能（默认是群发，所有在线用户可见）（3）私发功能（需要选定用户，发送消息为私发）（4）上线通知（已经在线用户收到其上线通知，刚上线用户收到欢迎语，并实时修改当前在线用户列表和在线人数）（5）下线通知（用户下线后通知在

简介在STL几何模型处理的过程中，经常需要判断一个点是否在模型的内部。网上给出的资料主要是使用C++vtk的，而pythonvtk的很少。本文给出了一段精简版的python代码，实现判断任意坐标点在STL几何模型的内部或外部。代码首先定义三个函数importvtkdefcreate_enclosed_points(path):#读取STL文件reader=vtk.vtkSTLReader()rea

文章目录一、题目二、题解一、题目Givenanmxnintegersmatrix,returnthelengthofthelongestincreasingpathinmatrix.Fromeachcell,youcaneithermoveinfourdirections:left,right,up,ordown.Youmaynotmovediagonallyormoveoutsidethebou

原理  当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。  在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小，误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。SSE是手肘法的核心指标，其公式为：SSE=∑i=1k∑p∈C∣p−mi∣2SSE=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\inC}|p-m_i|^

先补充一下背包问题：于是，我们把每一组当成一个物品，f[k][v]表示前k组花费v的最大值。转移方程还是max(f[k-1][v],f[k-1][v-c[i]]+w[i])伪代码（注意循环顺序）：for所有组：forv=max.....0fori：f[v]=max(f[v],f[v-c[i]]+w[i])下面看看区间dp的应用：下面是分析：我们令f[i][j]表示从ai到aj的串中，有多少个匹配的

今天主要介绍区间dp比较难的题：下面是分析：我们如果先固定点V0，那我们得去枚举两个点使它构成三角形，同时求目标值也比较难确定（起始与终止都带0），于是我们考虑固定边，我们固定v0v6然后去枚举点，这样子始终在v0--v6上剖分，不会都带0.因此，我们令f[i][j]为vi--vj的最大剖分（vi与vj一定有边），目标求f[0][n];转移方程为：f[i][j]=min(f[i][k]+f[k][

前言大三上学期的程序设计实训大作业，挑了其中一个我认为最简单的的《图书管理系统》来写。用python写是因为py有自带的GUI，即tkinter模块，对初次接触GUI的新手会比较友好。编译器我用的是Pycharm,你需要检查你的编译器是否带了tkinter模块和pymysql模块，没有的话需要下载安装，具体方法可以百度，很简单。界面很丑，凑合看哦！如果你没有了解过tkinter，建议先去知乎，cs

动态规划70.爬楼梯难度简单882收藏分享切换为英文关注反馈假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？注意：给定n是一个正整数。

代码随想录算法训练营第四十八天（动态规划篇之01背包）|1049.最后一块

话不多说，直接上代码：str1=float(input('请输入您的身高（单位：米）：'))#input默认转化为字符串型用float转化为浮点型str2=float(input('请输入您的体重（单位：千克）：'))BMI=str2/str1**2#BMI=体重除以身高的平方msg='''--------BMI---------您的身高是：%f#%f对应以浮点数输出%s以字符串输出%d以整数输出

朋友们、伙计们，我们又见面了，本专栏是关于各种算法的解析，如果看完之后对你有一定的启发，那么请留下你的三连，祝大家心想事成！C语言专栏：C语言：从入门到精通数据结构专栏：数据结构个人主页：stackY、C++专栏：C++Linux专栏：Linux目录1.题目解析2.算法原理2.1状态表示2.2状态转移方程2.3初始化2.4填表顺序2.5返回值3.代码实现4.算法复杂度5.优化边界情况以及初始化5.

题目描述：给定一个数组prices，它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回0。输入：[7,1,5,3,6,4]输出：5解释：在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票价格=6）的时候卖出，最

一、买卖股票最佳时机题目解析看约束条件：只能买卖一次。那么最大利润，肯定是买在最低点，卖在最高点。但是这个最低点，必须在最高点前面才成立。解法：自底向上先从最小子问题开始，从第一天开始，如果我们先记录最小的价格，假设我们不知道后面有没有交易机会，那么我们的最大收益就是，只要今天价格是最高，那就卖，更新最大收益值。如果今天价格不是最高，那自然不卖。二、买卖股票最佳时机代码Leetcode121.买卖

121.买卖股票的最佳时机给定一个数组prices，它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回0。示例1：输入：[7,1,5,3,6,4]输出：5解释：在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票

它也被广泛地应用在版本控制，比如Git用来调和文件之间的改变解决方案这类问题通常都是采用动态规划的思想来解决，核心就是构造出动态解决方程。以

位是修改为1n=n|(1countBits(intn){vectorarr(n+1);for(inti=1;i0){i=i&(i-1);ret++;}arr[i]=ret;}returnarr;}};//动态规划

深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow

674.最长连续递增序列前言思路算法实现718.最长重复子数组前言思路总结300.最长递增子序列题目链接文章链接前言在结束代码随想录中的股票问题后，又是一个新的专题，本题是子序列问题的第一题，子序列问题是动态规划解决的经典问题

参考博客：【自动驾驶】PID实现轨迹跟踪|python实现|C++实现【C++matplotlib画图Linux】【无人车系统（一）：运动学模型及其线性化】1运动学模型及其线性化无人车运动学模型：vvv

如：nums1=[1,2,3,2,1],nums2=[3,2,1,4,7]则最长重复子序列为：321长度为3这里采用动态规划解决这个问题。

这里采用动态规划的思路来进行解题

还将学到使用Python实现标准协议的经验。主要任务是开发一个简单的邮件客户端，将邮件发送给任意收件人。客户端将需要连接到邮件服务器，使用SMTP协议与邮件服务器进行对话，并向邮件服务器发送电子邮件。

Problem:1143.最长公共子序列文章目录思路解题方法复杂度Code思路这是一道经典的动态规划问题，我们需要找到两个字符串的最长公共子序列。

这是一个典型的二维动态规划问题。我们可以定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示从左上角到位置(i,j)的最小路径和。

链接：登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网来源：牛客网题目描述给定一张n(n≤20)(n\leq20)(n≤20)个点的带权无向图，点从0∼n−10\simn-10∼n−1标号，求起点0到终点n-1的最短Hamilton路径。Hamilton路径的定义是从0到n-1不重不漏地经过每个点恰好一次。输入描述:第一行一个整数n。接下来n行每行n个整数，其中第i行第j个整数表示点i到j的距离（一个不超过

实现斐波拉契数列方法一（递归）fromfunctoolsimportlru_cache#递归classSolution:@lru_cache(10**8)defclimbStairs(self,n):ifn==1:return1elifn==2:return2else:returnself.climbStairs(n-1)+self.climbStairs(n-2)使用递归的方法比较明显简单，可是

算法讲解粒子群见链接粒子群算法求解无约束优化问题源码实现粒子群算法求解带约束优化问题源码实现复杂约束求解方法优化算法求解复杂约束问题策略（以粒子群算法为例讲解求解复杂约束问题的多种策略）多目标优化NSGA2讲解nsga2多目标优化之核心知识点（快速非支配排序、拥挤距离、精英选择策略）详解（python

参考：https://blog.csdn.net/m0_38097087/article/details/79818348http://yarpiz.com/59/ypea121-mopsoCoelloCAC,PulidoGT,LechugaMS.Handlingmultipleobjectiveswithparticleswarmoptimization[J].IEEETransactionso

简介:随着技术的不断进步，微电子行业始终追求在保持性能的同时降低功率消耗。全加器作为数字电路中的基本元素，其功率优化显得尤为关键。本文将详细介绍如何使用一种称为多目标粒子群优化（MOPSO）的进化算法，重新调整晶体管的大小，以优化全加器中的功率。此外，我们还将提供Python代码实现，供读者参考和使用。具体的项目实现过程，我们已经准备了一个完整的项目文件，您可以下载以获取更多细节。1.多目标粒子群

那我今天的分享，就是通过python实现批量将pdf转换成word，做成一个桌面小工具。

Referto只需2行代码，轻松将PDF转换成WordIntroduce:要用Python实现PDF转Word，需要通过python内的PYMuPDF库提取PDF文件中的数据然后采用python-docx

一、动态规划动态规划（DynamicProgramming，简称DP）主要用于求解可以被分解为相似子问题的复杂问题，特别是在优化问题上表现出色，如最短路径、最大子数组和、编辑距离等。

实验要求使用标准输入输出（cmd界面）完成一个支持以下功能的计算器程序：支持加、减、乘、除、乘方、开方、整除、求余等算术运算；支持括号，多重括号可统一使用（）小括号，也可以使用{}等三种括号混合，任选一种策略；支持用户多次计算，直到用于输入”exit“，”quit“，”Q“等命令退出程序；支持历史计算过程的显示（即可以查看历史记录）；支持程序说明帮助，如输入help命令给出使用方法和注意事项；支持

大家好我是苏麟,这是算法村使用目录.算法通关村从链表到动态规划的实战目录算法村开篇第一关了解链表第二关链表专题第三关数组专题第四关栈专题第五关队列专题第六关树专题第七关二叉树遍历专题第八关二叉树专题第九关二分查找与二叉树专题第十关快速排序与归并排序第十一关理解位运算第十二关字符串专题第十三关数学专题第十四关堆专题第十五关超大规模数据专题第十六关滑动窗口专题第十七关贪心专题第十八关回溯专题第十九关动

以下是使用Python实现的代码示例：pythonfromcollectionsimportdequedefreverse_string(s):#创建双端队列dq=deque(

等式问题描述有n个变量和m个“相等”或“不相等”的约束条件，请你判定是否存在一种赋值方案满足所有m个约束条件。输入格式第一行一个整数T，表示数据组数。接下来会有T组数据，对于每组数据：第一行是两个整数n,m，表示变量个数和约束条件的个数。接下来m行，每行三个整数a,b,e，表示第a个变量和第b个变量的关系：若e=0则表示第a个变量不等于第b个变量；若e=1则表示第a个变量等于第b个变量输出格式输出

基于python实现OCR的五种方法1.pytesseract1.1简介1.2安装部署1.3应用举例2.PaddleOCR2.1简介2.2安装部署2.3应用举例3.easyocr3.1简介3.2安装部署

文章目录一、题目二、题解一、题目Giventwostringstext1andtext2,returnthelengthoftheirlongestcommonsubsequence.Ifthereisnocommonsubsequence,return0.Asubsequenceofastringisanewstringgeneratedfromtheoriginalstringwithsome

文章目录一、题目二、题解一、题目Givenastrings,findthelongestpalindromicsubsequence’slengthins.Asubsequenceisasequencethatcanbederivedfromanothersequencebydeletingsomeornoelementswithoutchangingtheorderoftheremaininge

题目描述广场上站着一支队伍，她们是来自全国各地的扭秧歌代表队，现在有她们的身高数据，请你帮忙找出身高依次递增的子序列。例如队伍的身高数据是（1、7、3、5、9、4、8），其中依次递增的子序列有（1、7），（1、3、5、9），（1、3、4、8）等，其中最长的长度为4。输入描述:输入包含多组数据，每组数据第一行包含一个正整数n（1≤n≤1000）。紧接着第二行包含n个正整数m（1≤n≤10000），代

在本文中我们首先用python实现DDB的最基本的API，包括table有关的API，和table本身的API。DDB作为Non-

文章目录01背包问题画图说明代码滚动数组——一维dp数组多重背包跟随carl代码随想录刷题语言：python01背包问题动态规划从小问题着手，逐步解决大问题。

*采用动态规划来做*使用dp[i][j]表示前i件物品恰放入一个容量为j的背包可以获得的最大价值。。

paramiko是一个Python实现的SSHv2协议库，可以用于进行SSH连接、文件传输等任务。

一、最长公共子序列题目一：1143.最长公共子序列1143.最长公共子序列给定两个字符串text1和text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。如果不存在公共子序列，返回0。一个字符串的子序列是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。例如，"ace"是"abcde"的子序列，但"aec"不是"abcde"的子序

一、不同的子序列题目一：115.不同的子序列115.不同的子序列给你两个字符串s和t，统计并返回在s的子序列中t出现的个数，结果需要对109+7取模。定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示s的前i个字符中t的前j个字符出现的次数。对于数组中的每个位置dp[i][j]，有两种情况：如果s[i-1]==t[j-1]，那么t的前j个字符在s的前i个字符中出现的次数等于t的前j个字符在s的前i-1

一、最长递增子序列题目一：300.最长递增子序列300.最长递增子序列给你一个整数数组nums，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。dp[i]表示以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度。对于每个元素nums[i]，需要找到所有j&nums){if

一、买卖股票的最佳时机含冷冻期题目一：309.买卖股票的最佳时机含冷冻期309.买卖股票的最佳时机含冷冻期给定一个整数数组prices，其中第prices[i]表示第i天的股票价格。设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:卖出股票后，你无法在第二天买入股票(即冷冻期为1天)。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票