05 2020 档案
摘要：这节课主要讲的计算复杂度，一般有三种表达不同程度的计算复杂度，如下图所示： P：多项式时间； EXP：指数时间； R：有限时间内。 上图还给了一些问题的计算复杂度的对应结果，关于一些细节例如NP， NP-hard等，下面会深入讲到。 在现实应用中，大多数决策问题是不可计算的。 我们先来看下NP是什么
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摘要：之前我们讲到动态规划五步中有个Guessing猜，一般情况下猜有两种情况： 在猜和递归上：猜的是用于解决更大问题的子问题； 在子问题定义上：如果要猜更多，就要增加更多子问题。 下面我们来看如果像背包问题那样子问题比较多，该怎么去解决？ 一、Piano / Guitar Fingering 给定n个按
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摘要：这节课主要针对字符串/序列上的问题，了解如果使用动态规划进行求解。上节课我们也讲过使用前缀和后缀的概念，他们如下所示： 接下来，我们通过三个问题来深入了解下动态规划使用前缀、后缀和子串怎么去解决括号问题，编辑距离，背包问题。 一、括号问题 Parenthesization 在进行一些列矩阵乘法时，我
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摘要：这节课通过讲解动态规划在文本对齐（Text Justification）和黑杰克（Blackjack）上的求解过程，来帮助我们理解动态规划的通用求解的五个步骤： 动态规划求解的五个“简单”步骤： 定义子问题； 猜部分解决方法； 关联子问题的解决方法; 递归&记录 或者 构建自下向上的动态规划表； 解
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摘要：这节课讲动态规划的内容，动态规划是一种通用且有效的算法设计思路，它的主要成分是“子问题”+"重用"。它可以用于斐波那契和最短路径等问题的求解上。 一、斐波那契 首先，我们来看下斐波那契问题是什么？传统做法和动态规划法有什么区别？ 从上图就能很明显地看出动态规划采用了memorization的思路，将
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摘要：最近在参加天池比赛，由于比赛需要使用阿里云容器镜像服务完成线上预测任务，所以花费了3-4天的时间了解并使用Docker完成相关镜像操作，在此分享下我学习的内容，以下是本文的目录结构： 介绍 镜像 容器 仓库 阿里镜像服务使用流程 开通镜像服务 构建镜像 检查镜像 推送镜像 其他 一、介绍 首先我们要
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