动态规划算法的步骤 1. 刻画一个最优解的结构特征； 2. 递归地定义最优解的值； 3. 计算最优解的值； 4. 利用计算出的信息，构造一个最优解。钢条切割问题描述 (1)Serling公司购买长钢条，将其切割为短钢条出售。不同的切割方案，收益是不同的，怎么切割才能有最大的收益呢？假设，切割工序本身没有成本支出。 假定出售一段长度为i英寸的钢条的价格为p i （i=1,2,…）。
问题 C[J] ：以J为长度的钢条的最佳切割收益。子结构：C[J]=MAX{P[J],C[J-I]+P[I]} 一个钢条的最佳收益：假设至多一刀，要么切，要么不切，遍历所有情况，找出最大的收益情况（P[J];不切，C[J-I]+P[I] ： 在I位置切一刀）初始化：C[0]=0；追踪：rect[J],以J为长度的钢条，记录切割位置；(在
原创
2022-12-03 12:31:57
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切割钢条【动态规划】首先将钢条切割为长度为i和n - i两段，接着求解这两段的
原创
2014-10-16 20:54:54
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# 钢条切割动态规划
## 引言
在工程和科学领域，经常会遇到需要将一根长钢条切割成多段，以满足不同长度需求的问题。如何切割钢条使得总收益最大化，是一个经典的优化问题。本文将介绍如何使用动态规划算法解决钢条切割问题，并给出相应的Python代码示例。
## 问题描述
假设我们有一根长度为n的钢条，每段钢条都有对应的价格。我们的目标是将钢条切割成多段，以获得最大的总收益。切割钢条没有成本，且每段
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2023-07-15 07:45:46
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问题来自一书，大致意思是，有一段长度为n的钢条，钢条可以被分割成不同的长度的小钢条出售，不同的小钢条对应不同的售价。如长度为1售价为1，长度为2售价为3。详见下表: 问题分解:首先这个问题的解共有2的n-1次方
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2013-11-14 20:38:00
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一、递归算法如果在第i个地方切割，就把钢条分为两个长度为i，n-i的钢条，问题转化为求这切割两个钢条的最大价值之
1 #include <stdio.h> 2 #define LEN 10 3 #define NEGINF -999999 4 struct r_d { 5 int r; //profit 6 int s; //distance 7 }; 8 9 int price[LEN+1] = {0, 1, ...
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2021-10-26 14:56:00
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假设公司出售一段长度为i英寸的钢条的价格为Pi（i = 1, 2, ...单位：美元），下面给出了价格表样例：长度i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10价格Pi 1 5 8 9 10 17 17 20 24 30切割钢条的问题是这样的：给定一段长度为n英寸的钢条和一个价格表Pi，求切割方案，使得销售收益Rn最大。当然，如果长度为n英寸的钢条价格Pn足够大，最优解可能就是完全不需要切割。对于上述价格表样例，我们可以观察所有最优收益值Ri及对应的最优解方案：R1 = 1，切割方案1 = 1（无切割）R2 = 5，切割方案2 = 2（无切割）R3 = 8， 切割方案3 =...
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2013-09-21 12:32:00
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两层循环+子问题，基本是钢条切割问题。 相同的模式的问题有： 完全平方数 零钱兑换 等 ...
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2021-10-01 11:40:00
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动态规划方法通常用来求解最优化问题。动态规划算法设计步骤：1.刻画一个最优解的结构特征。2.递归定义最优解的值。3.计算最优解的
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2022-09-09 15:40:30
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分类目录：《算法设计与分析》总目录我们第一个应用动态规划的例子是求解一个如何切割钢条的简单问题。公司购买长钢条，将其切割为短钢条出售。切割工序本身没有成本支出。公司管理层希望知道最佳的切割方案。假定我们知道公司出售一段长度为iii英寸的钢条的价格为ppp。钢条的长度均为整英寸。下图给
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2022-02-23 11:08:04
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钢条切割问题1. 问题某公司出售钢条，出售价格与钢条长度之间的关系如下表:问题:现有一段长度为n的钢条和上面的价格表，求切割钢条方案，使得总收益最大。2. 思路思考: 长度为n的钢条的不同切割方案有几种?有2n−12^{n-1}2n−1种，因为有n−1n-1n−1个可以切割的地方，每个位置都有切与不切两种选择，所以是2n−12^{n-1}2n−1种，但是这种方法不太合适，因为如果n太大的时候，切割方案会指数爆炸，效率不高。2.1 最优子结构 昨天
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2021-09-02 15:43:53
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钢条分割现有的长度n寸钢筋和价格表pi,求分割方案使销售利益最大rn最大 长度为n英寸的钢条共同拥有2n−1种不同的分割方案。由于能够每一个整英寸的位置都能够决定分割或者不分割。为了得到rn最大，能够把这个问题分成子问题求解，先切一刀，再考虑余下的部分的最大收益即求 rn=max{p...
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2015-09-22 15:07:00
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文章目录一、决策树模型二、选择划分2.1 信息熵和信息增益2.2 增益率2.3 基尼指数三、剪枝3.1 预剪枝3.2 后剪枝3.3 剪枝示例3.4 预剪枝和后剪枝对比四、Python实现4.1 基尼值和基尼指数4.2 选择划分特征4.3 后剪枝算法4.4 训练算法4.6 导入鸢尾花数据集测试 一、决策树模型 决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，而其核心便是“分而治之”
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Openresty日志切割|Mongo日志|Tomcat日志切割|
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2018-09-14 10:21:35
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