注意怎么尽可能减少枚举的个数和范围例题一：生理周期 解题思路：这题还是比较简单的，很容易就可以想到用枚举的方式解题，条件其实就是枚举每一天，看看距离所给高峰的距离能不能同时%23 28 33 ==0就好了。但是如果这样设计的话很明显就要用3重循环时间复杂度很高，如果给的数据很大的话很有可能会溢出，所以选择
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2024-04-13 21:21:02
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链接：https://codeforces.com/contest/1200/problem/E 题意：依次合并两个单词，每次合并将删去最长相同前后缀，输出结果。 思路：用kmp跑出每个需要被连接的单词的next数组，与之前的单词进行匹配，跑出最长前后缀的长度并更新结果。 1 #include<bi
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2020-02-03 13:32:00
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序言为了加深对DES加密算法的理解，lvchen很贴心地布置了一道手算DES加密结果的题，从昨晚回寝算到今天中午才写完，主要是花时间把代码逻辑实现了一遍，加深记忆也便于后续重复使用。 笔者参考了经典的DES算法详解这篇博客的解析，博主翻译得通俗易懂，内容详实，应该算是能找到的DES讲解中说得最明白的一个版本了。 本文主要是以密码编码学与网络安全——原理与实践_第6版的课后习题3.11为例，实现DE
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2024-05-13 20:15:33
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贪心算法一、算法思想贪心法的基本思路：——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。该算法存在问题：1. 不能保证求得的最后解是最佳的；2. 不能用来求最大或最小解问题；3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。实现该算法的过程：从问题的某一初始解出发；while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解
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2023-10-14 16:24:04
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硬币问题 1 // 硬币的面值 2 const int V[6] = {1, 5, 10, 50, 100, 500}; 3 4 // 输入 5 int C[6]; // C[0] = C_1, C[1] = C_5, ... 6 int A; 7 8 void solve() { 9 int an ...
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2021-07-16 14:12:00
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Bagging与随机森林算法原理总结在集成学习原理小结中，我们学习到了两个流派，一个是Boosting，它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系，另一个是Bagging，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合，本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结。随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法，尤其是它可以很方便地进行并行训练，在现在的大数据大样本下很有诱惑力。1.
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2024-09-11 11:32:06
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高数里面有一个内容叫做拉格朗日乘子法，用于求解约束条件下的极值问题，过程简单巧妙，也是各类考试的常考题型。然而，拉格朗日乘子法的原理我却一直不是很清楚，这两天在网上查了资料，也说说我自己的理解，用一个例子来解释。 求解例题如下： (1)其中min表示求函数f(x,y)的最小值，后面的s.t.表示约束条件，即x,y满足后面的等式。下面我们使用拉格朗日乘子法来求解，我们用g(x,y)描述约
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2024-01-18 13:09:52
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1.定长路径统计 给出一个$n$个点$m$条边的有向图，每次给出三个整数$u,v,k$，求有多少条从$u$到$v$的路径长度为$k$（不一定为简单路径） 我们用邻接矩阵$G$存储这个图，$G_{u,v}$表示从$u$到$v$的边数 令$F_k$为长度为$k$的路径条数构成的矩阵，显然有： \(F_{ ...
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2021-10-05 11:03:00
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算法图解第十章笔记与习题（KNN算法） 文章目录算法图解第十章笔记与习题（KNN算法）10.1 KNN算法10.2特征提取10.3 回归10.4 小结练习习题10.1：习题10.2：习题9.3： 算法图解pdf百度云链接，提取码：jttg 10.1 KNN算法KNN(k-nearest neighbours)算法，意为：根据K个最近邻居的属性来认定该节点的属性。KNN算法可以用于分类问题，也可以
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2024-05-04 18:47:11
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1、求逆序对--归并排序【题目描述】
给定一个序列a1,a2,…,an，如果存在i<j并且ai>aj，那么我们称之为逆序对，求逆序对的数目。【输入】
第一行为n,表示序列长度，接下来的n行，第i+1行表示序列中的第i个数。【输出】
所有逆序对总数。【输入样例】
4
3
2
3
2
【输出样例】
3
【提示】
N≤10 ^5，Ai≤10 ^5。#include<iostream&g
原创
2023-08-16 10:00:54
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一、反向扫描（1）、判断回文串bool check(string &s, int left, int right)
{
int i=left,j=right;
while(i<j)
{
if(s[i]!=s[j])
{
return false;
原创
2023-08-13 16:00:46
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在计算机科学领域，最大流问题是一个经典的优化问题，它主要用于网络流的分析中，比如交通流、费用流和信息流等场景。今天我们将探讨如何使用 Python 来实现最大流算法，并通过一个具体的例题来深入理解该算法的应用。
## 背景描述
最大流算法的历史可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术的发展和网络理论的深入，最大流问题逐渐成为图论中的一个重要研究方向。尤其是在交通系统、网络通信、资源分配等领域
神经网络与深度学习习题解答反向传播算法最近在看 Michael Nielsen的Neural Networks and Deep Learning，这本书是以网页的形式放在网上，非常合适入门，附上传送地址：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#learning_with_gradient_descent国内哈工大社会计算与
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2024-08-09 00:02:58
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1. 与K-均值算法的比较–K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类，而ISODATA算法则更加灵活；–从算法角度看， ISODATA算法与K-均值算法相似，聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的；–ISODATA算法加入了一些试探步骤，并且可以结合成人机交互的结构，使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类。 2. ISODATA算法基本步骤和思路（1） 选择某些初始
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2023-07-21 18:25:15
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1.KNN 概述k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结: 近朱者赤近墨者黑！k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预
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2024-07-15 07:13:29
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K-Means 算法是最简单的一种聚类算法，属于无监督学习算法。 聚类和分类最大的不同在于：分类的目标是事先已知的，而聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类那样被预先定义出来。假设我们的样本是 {x^(1), x^(2), x^(3),……, x^(m) }，每个 x^(i) ∈ R^n，即它是一个维向量。现在用户给定一个 k 值，要求将样本聚类成 k 个类簇。在这里，我们把整
一、概述1.定义搜索与回溯是计算机解题中常用的算法，很多问题无法根据某种确定的计算法则来求解，可以利用搜索与回溯的技术求解。回溯是搜索算法中的一种控制策略。它的基本思想是：为了求得问题的解，先选择某一种可能情况向前探索，在探索过程中，一旦发现原来的选择是错误的，就退回一步重新选择，继续向前探索，如此反复进行，直至得到解或证明无解。如迷宫问题：进入迷宫后，先随意选择一个前进方向，一步步向前试探前进,
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2023-08-05 15:26:22
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文章目录一、递推的概念二、递推和递归的区别三、递推的实例1、最基础的：斐波那契数列2、变形版斐波那契数列3、较复杂的递推式求解：昆虫繁殖4、经典逆推问题：题目数量 一、递推的概念1、什么是递推算法？ 递推算法：是指从已知的初始条件出发，依据某种递推关系，逐次推出所要求的各中间结果及最后结果。简单来说,就是你今天的成果是和昨天以及前天的努力有关系的2、解决递推问题的一般形式 （1）建立递推关系式；
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2023-12-26 12:23:11
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# 如何实现贪心算法的例题：找零问题
贪心算法是一种常用的算法设计思想，主要用于求解最优化问题。在这一篇文章中，我们将通过一个经典的“找零问题”例题来演示贪心算法的实现过程。
## 问题描述
假设你有一种面额的硬币 [1元、3元、4元]，现在你需要凑出一个总金额 `N`，问应该如何使用最少的硬币种类来得到这个金额。
## 实现步骤流流程
以下是实现贪心算法所需的步骤流程：
| 步骤 |
《来自圣经的证明》收集了数十个简洁而优雅的数学证明，迅速赢得了大批数学爱好者的追捧。如果还有一本《来自圣经的算法》，哪些算法会列入其中呢？最近，有人在 StackExchange 上发起了提问，向网友们征集那些来自圣经的算法。众人在一大堆入围算法中进行投票，最终得出了呼声最高的五个算法：第五名： BFPRT 算法 1973 年， B
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2024-03-20 17:46:48
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