02 2022 档案
摘要:今天来总结一下动态规划问题中一类经典问题:最长递增子序列 经典题型: LeetCode 300.Longest Increasing Subsequence Given an integer array nums, return the length of the longest strictly
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摘要:之前我们已经介绍了0/1背包问题,现在我们以洛谷P1616为例,介绍一下完全背包问题 完全背包问题就是将0/1背包问题中的每样物品只能拿一次这个限制条件去掉,每样物品可以无限次装入。 对于完全背包的图形解释,我截取《LeetCode_101》内的解释展现出来: 简要说一下推导过程:因为我们可以多次拿
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摘要:题目描述: 解释:这道题是力扣第三百题——最长上升子序列的进阶,与之不同的是300题要求的是最长上升子序列的长度,而这题需要我们求最长上升子序列的个数。我们可以借助动态规划来解决这道题。 首先定义一个一维数组dp[i],表示考虑前i个数字的最长上升子序列的长度。然后,题目由于要求最长的上升子序列的数
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摘要:在解动态规划问题时,许多人认为找到状态转移方程是最难的,我也认同这一观点。一道动态规划题能找到状态转移方程就完成了一半。 然而另一半在我看来有时候比找状态转移方程更恶心——dp数组的初始化以及越界问题。 想要克服以上两个问题都需要大量的练习。任重而道远。 题目描述: #include<iostrea
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摘要:Process——the most central concept in any operating system, an abstraction of a running program. 1,The Process Model In this model, all the runnable so
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摘要:本文简要介绍一下有关0/1背包问题,完全背包问题以后有时间再补上
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摘要:线性模型实战——玩具样例(Toy Example) 对于已知真实模型的玩具样例(Toy Example),我们直接从指定的𝑤 = 1.477 , 𝑏 = 0.089 的真实模型中直接采样: y=1.477x+0.089 1、采样数据 data = []# 保存样本集的列表 for i in ra
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