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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迭代法迭代法解决问题的思路：利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作：确定迭代变量在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。建立迭代关系式所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以顺推或倒推的方法来完成。对迭代过程进行控制在什么时候结束迭代过程？这是编写迭
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2023-09-04 12:05:50
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1、移动路线【题目描述】
X桌子上有一个m行n列的方格矩阵，将每个方格用坐标表示，行坐标从下到上依次递增，列坐标从左至右依次递增，左下角方格的坐标为(1,1)，则右上角方格的坐标为(m,n)。小明是个调皮的孩子，一天他捉来一只蚂蚁，不小心把蚂蚁的右脚弄伤了，于是蚂蚁只能向上或向右移动。小明把这只蚂蚁放在左下角的方格中，蚂蚁从左下角的方格中移动到右上角的方格中，每步移动一个方格。蚂蚁始终在方格矩阵内
原创
2023-08-07 18:47:06
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递推算法是一种通过定义初始条件和递推关系来计算问题解的方法。在C++中，可以使用循环结构来实现递推算法。下面是一个使用C++实现递推算法的示例：#include <iostream>
int fibonacci(int n) {
if (n <= 0) {
return 0; // 初始条件
} else if (n == 1) {
原创
2023-08-15 09:24:35
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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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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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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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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
# 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 |
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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列表偏移题目要求lst = [1,2,3,4,5]，列表向右偏移两位后，变成lst = [4,5,1,2,3]思路分析第一种方式：用切片将 [1,2,3] 和 [4,5] 取出来，之后合并在一起lst = [1,2,3,4,5]
result = lst[3:]+lst[:3]
print(result)或者lst = [1,2,3,4,5]
result = lst[len(lst)-2:]+l
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2023-09-25 19:44:38
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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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# 优化算法及其在Python中的应用
优化算法是一类用于寻找最优解的算法，广泛应用于工程、经济、金融等多个领域。无论是最小化成本还是最大化收益，优化算法都能帮助我们找到最佳可行方案。在本篇文章中，我们将探讨一种常见的优化算法——遗传算法，并提供相应的Python代码示例。
## 遗传算法简介
遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法。它通过生物遗传学的原理，如选择、交叉和变异，来逐步改进解
目录一 组合问题1. leetcode 77.组合2. leetcode 39.组合总和3. leetcode 40.组合总和II4. leetcode 216.组合总和III5. leetcode 377.组合总和IV6. leetcode 17.电话号码的字母组合二 排列问题1. leetcode 46.全排列2. leetcode 47.全排列II三 切割问题1. leetcode 131
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2023-11-27 01:29:07
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使用移动平均比率法拢共分4步：1.求基准值；2.求比率；3.去噪声；4.拟合趋势线以下使用论文《移动平均比率法预测门诊诊次》[1]中的案例进行计算讲解（后面有对案例中计算方法的个人理解）案例展示现有某医院2003年到2006年一共四年中每个月的门诊量（48个月），数据大致分布如下： 从数学的角度描述：我们现有包含4个周期，每个周期12个采样数据的一共48个数据的数据样本。现有输入：2003年1月起
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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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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FP-Growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法，它采取如下分治策略：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-Tree)，但仍保留项集关联信息；该算法和Apriori算法最大的不同有两点：第一，不产生候选集，第二，只需要两次遍历数据库，大大提高了效率。(1)按以下步骤构造FP-树(a) 扫描事务数据库D一次。收集频繁项的集合F和它们的支持度。对F按支持度降
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2023-12-05 21:07:05
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1.常见误差计算方法：SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to errorMSE(均方差、方差)：Mean squared errorRMSE(均方根、标准差)：Root mean squared errorR-square(确定系数)：Coefficient of determinationAdjusted R-square：Degree-of-freed
