动态规划当中有非常常见的一个分支--状态压缩动态规划,很多人对于状态压缩畏惧如虎,但其实并没有那么难,希望这文章能带你们学到这个经典的应用. 二进制表示状态 在讲解多重背包问题的时候,我们曾经讲过二进制表示法来解决多重背包.利用二进制的性质,将多个物品拆分成少数个物品,转化成了简单的零一背包来解决.今天的状态压缩同样离不开二进制,不过我个人感觉今天的二进制应用更加容易理解一些. 二进制的很多应用离不开集合这个概念,我们都知道在计算机当中,所有数据都是以二进制的形式存储的.一般一个 \(int\)

You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top. Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top? Note: Given n will be a positive integer. 题目分析:每次只能走1或2步,问n步的话有多少中走法???? 可以用动态规划和递归解

去某软面试 面试官给个题上黑板做,写个算法 求95转2进制后1的个数. 我在黑板上敲了 static int count = 0; /// <summary> /// 获取10进制数转2进制后中1的个数 /// </summary> public static void BinCount(int a) { int n = -1; int b = 0; while(b<=a) { n++; b = (int)Math.Pow(2, n); } count++; var m =

/** * * @author Zen Johnny * @date 2018年3月31日 下午8:13:09 * */ package freeTest; /* [动态规划系列:Warshall算法] 问题定义: 一个顶点有向图的传递闭包可以定义为一个n阶布尔矩阵T={t(i,j)}: 如果从第i个顶点之间存在一条有效的有向路径(即 长度大于0的有向路径), 矩阵第i行(1<=i<=n)第j列(1<=j<=n)的元素为1,否则为,t(i,j)为0 问题:计算有向图内各点传递闭包(

二进制数转换成十进制数:二进制数从右向左每位数乘以2的次方(从0开始,从右向左依次+1),然后相加求和即可 如:0101转成十进制为:1*20+0*21+1*22+0*23 =1+0+4+0=5 算法实现: #coding=utf-8b=raw_input("请输入一个二进制数:".decode("utf-8").encode("gbk"))sum=0for i in range(len(b)):    sum+=int(b[len(b)-1-i

参考https://blog.csdn.net/libosbo/article/details/80038549 动态规划是求解决策过程最优化的数学方法.利用各个阶段之间的关系,逐个求解,最终求得全局最优解,需要确认原问题与子问题.动态规划状态.边界状态.边界状态结值.状态转移方程. 以下每个例题,注意分析迭代关系是怎么找到的. 一.爬楼梯leetcode70: You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top

描述 给定一个字符串,你的任务是计算这个字符串中有多少个回文子串. 具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被计为是不同的子串. 示例 1: 输入: "abc"输出: 3解释: 三个回文子串: "a", "b", "c".示例 2: 输入: "aaa"输出: 6说明: 6个回文子串: "a", "a", "a", "

动态规划 动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种将复杂问题分解成更小的子问题来解决的优化算法.下面有一些用动态规划来解决实际问题的算法: 最少硬币找零 给定一组硬币的面额,以及要找零的钱数,计算出符合找零钱数的最少硬币数量.例如,美国硬币面额有1.5.10.25这四种面额,如果要找36美分的零钱,则得出的最少硬币数应该是1个25美分.1个10美分和1个10美分共三个硬币.这个算法要解决的就是诸如此类的问题.我们来看看如何用动态规划的方式来解决. 对于每一种面额,我们都分别

导言 看了 动态规划(https://www.cnblogs.com/fivestudy/p/11855853.html)的帖子,觉得写的很好,记录下来. 动态规划问题一直是算法面试当中的重点和难点,并且动态规划这种通过空间换取时间的算法思想在实际的工作中也会被频繁用到,这篇文章的目的主要是解释清楚 什么是动态规划,还有就是面对一道动态规划问题,一般的 思考步骤 以及其中的注意事项等等,最后通过几道题目将理论和实践结合. 用一句话解释动态规划就是 “记住你之前做过的事”,如果更准确些,其实是 “

动态规划算法 应用场景-0-1背包问题 背包问题:有一个背包,容量为4磅,现有物品如下 物品 重量 价格 吉他(G) 1 1500 音响(S) 4 3000 电脑(L) 3 2000 要求: 达到目标为装入的背包的总价值最大,且重量不超出 要求装入的物品不可重复 动态规划算法介绍 动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,熊二一步步获取最优解的处理算法 与分治算法类似,但不同的是动态规划子问题不相互独立 动态规划可以通过填表的方式来逐步推进

第二十四个知识点:描述一个二进制m组的滑动窗口指数算法 简单回顾一下我们知道的. 大量的密码学算法的大数是基于指数问题的安全性,例如RSA或者DH算法.因此,现代密码学需要大指数模幂算法的有效实现.我们应该从一个简化的方案开始思考:计算\(x^a\mod N\),我们可以用指数算法来求\(x^a\),然后再约减到\(N\).然而,对大多数密码算法来说,\(x^a\)都是非常大的.现在,大多数传统的方法能被简单的在每个阶段模\(N\).这回产生一些改进的技术.下面我会介绍一些计算\(X^E \mo

前言 离NOIP还有一个星期,匆忙的把寒假整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.旁边的同学都劝我不要再放PASCAL啊什么的了,毕竟我们的下一级直接学C++.即便我本人对C++也是赞赏有加,不过PASCAL作为梦的开始终究不能忘记.不像机房中其余的OIERS,我以后并不想学计算机类的专业.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候

前言        离NOIP还有一个星期,匆忙的把整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景.       这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法,可能难度掌握的不是太好,有一部分内容不是NOIP考查范围,然而随着难度的增加,看一些更高级的算法也没有坏处

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.

一.问题描述 由于最长公共子序列LCS是一个比较经典的问题,主要是采用动态规划(DP)算法去实现,理论方面的讲述也非常详尽,本文重点是程序的实现部分,所以理论方面的解释主要看这篇博客:http://blog.csdn.net/yysdsyl/article/details/4226630.之前看书,不是很明白,引用的这篇博客通过实例可以很清楚的解释,更好理解动态规划这个问题. 二.程序设计 //下面的这个函数是用来显示最长公共子序列的,利用递归函数完成 三.程序结果 这是常见的例子:将所有满足条

引子: 为什么十进制转二进制的“辗转相除记录余数倒序输出”的算法是正确的?这个问题陪伴了Formiko半年. 实践: 实践一:把十进制数100转换成二进制数的图   上图和和下图唯一的区别在最后一位上,只是除到0和除到1的区别,但在算法本身的理解上应该不会有本质的区别. 实践二: 十进制数100或许太大,不便于一目了然的验证.试一试十进制数1,2,3. 思考: 以上算法的思路是“对原数反复进行除法得到余数,最后将余数倒序输出”.但是看到如图对十进制数100,1,2,3的操作,都看不出原思路的由来

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态序列.在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型. HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题.同时维特比算法是一个通用的求

前言 栈是一种遵循后进先出(LIFO)原则的有序集合,新添加的或待删除的元素都保存在栈的末尾,称作栈顶,另外一端就叫栈底.在栈里,新元素都靠近栈顶,旧元素都接近栈底.可以想象桌上的一叠书,或者厨房里的堆放的盘子. 一.栈的创建 可以创建一个类来表示栈 //1.创建一种数据结构来保存栈里面的数据,这里选择数组 //2.声明一些栈的方法 // push(element(s)) : 添加一个或一些元素到栈顶 // pop() : 移除栈顶的元素,同时返回被移除的元素. // peek() : 返回栈顶

2018-09-13 19:19:44 问题描述: 问题求解: 方法一: 使用动态规划来求解,算法时间复杂度O(n^2). dp[i][j] : 以(i, j)为右下角的面积最大的正方形的边长. 初始条件:最上面一行,最左边一列,可以直接得到dp值. 更新公式:matrix[i][j] == '0' - > dp[i][j] = 0    matrix[i][j] == '1' - > dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1], dp[i][j

题目:平安果 题目介绍:给出一个m*n的格子,每个格子里有一定数量的平安果,现在要求从左上角顶点(1,1)出发,每次走一格并拿走那一格的所有平安果,且只能向下或向右前进,最终到达右下角顶点(m,n),要求求出能拿走的平安果的最大数值. 输入:第一行有两个数值m,n,然后是m行n列数值. 输出:一个数值代表平安果的最大数量. 例: 输入: 4 4 1 2 4 8 10 14 3 9 17 6 7 20 12 5 21 23 输出: 89 分析:这是一种比较典型的dp算法(动态规划)的题目,每一格获

Java基础-二进制以及字符编码简介 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想必计算机毕业的小伙伴或是从事IT的技术人员都知道数据存储都是以二进制的数字存储到硬盘的.从事开发的兄弟们对二进制估计也再熟悉不过了.但是现实生活中我们都是知其然不知其所以然.这也是我在学习大数据之前对二进制的迷茫,就说Java中关于byte和int两种不同的数据类型吧,byte是字节类型,一个字节等于八个比特位,int是整数型,它占用了四个字节,共计32个比特位.那么你对二进制确定了解的很透