下面的程序分别实现了使用LCS求连续子串和不连续子串的匹配情况！//查找两个字符串中的最长公共子串
//例如：abcdef 和 bdf 最长公共子串长度是3
//f(n,m)=f(n-1,m-1)+1 如果两个字符串的第一个字母相等
// =max(f(n-1,m),f(n,m-1)) 如果两个字符串的第一个字母不相等
//递归最后的条件是f(n,0)=f(0,m
原创
2013-08-07 21:08:12
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LCS问题，即求两个字符串的最长公共子序列的问题。该问题常用的解法有普通递归法和动态规划法。普通递归法方法采用了减而治之和分而治之的思想。但该算法存在大量子问题的重复计算，其时间复杂度为指数时间复杂度。DP方法使用一个二维数组记录每个子问题的结果，从而避免了子问题的重复计算，只需要根据一定的次序，如从底向上，从只有一个字符出发，一次填满该数组，最后的DP[m][n]即为该问题的结果，同时可以根据D
起因面试官即排序算法、斐波那契数列后的第三个问题——背包问题 在学习的同时，我尽可能用通俗易懂的解释、代码注释、代码分析、问题优化加深这样的过程来和大家一起分析这个问题。问题的描述背包：背包容量一定，在一组东西中如何选择，使得背包最有价值
本质：是一个组合优化的问题。
问题描述：给一个固定大小，能够携重W的背包，以及一组有价值重量的物品，
请找出一个最佳的方案，使得装入包中的物品重量不超过W且总价
1)登上算法 用登山算法求解背包问题 function []=DengShan(n,G,P,W) %n是背包的个数，G是背包的总容量，P是价值向量，W是物体的重量向量 %n=3;G=20;P=[25,24,15];W2=[18,15,10];%输入量 W2=W; [Y,I]=sort(-P./W2);W1=[];X=[];X1=[]; for i=1:length(I) W1(i)=W2(I(i)
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精选
2008-10-28 11:19:21
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定义一个list：L = ['haha','xixi','hehe','heihei','gaga'] 取其前三个元素：>>> L[0],L[1],L[2]
('haha', 'xixi', 'hehe')这个方法有点蠢，因为如果元素非常多，我们需要取其前N个元素，怎么办？可能会想到用循环：>>> r=[]
>>> n = 3
>
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2023-07-03 11:17:56
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问题描述1求两字符串的连续最大公共子字符串(The Longest Common Substring) 这个LCS问题就是求两个字符串最长公共子串的问题。解法就是用一个矩阵来记录两个字符串中所有位置的两个字符之间的匹配情况，若是匹配则为1,否则为0。然后求出对角线最长的1的序列，其对应的位置就是最长匹配子串的位置。如图1所示，在对角线上，连续的1就代表了两字符串对应的位置连续相等。 从该矩阵中找到
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2023-09-04 18:42:57
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# 理解 Python 中的背包问题与贪心算法
## 1. 引言
背包问题是一个经典的组合优化问题，尤其适合用贪心算法来解决。简单来说，背包问题涉及在给定的重量限制下，选择一定数量的物品以获取最大价值。本文将引导新手开发者通过一系列步骤实现 Python 背包算法中的贪心算法。
## 2. 流程概述
在实际实现前，理清步骤是非常重要的。以下是解决贪心算法背包问题的总体流程：
| 步骤 |
使用回溯法求解0-1背包问题。
0-1背包问题：物品总数n，每个物品的体积w[i]，价值v[i]，给定背包的总容量W，求放入背包中物品的最大价值。用回溯法对0-1背包问题进行求解，具体思路是：1.使用解空间进行标记每个物品的放入情况，即要建立一个数组进行保存其是否放入，可使用 bool x[i]进行标识；2.回溯法第一感觉上是穷举所有情况，但
这里我先引用dd大牛的背包九讲中关于01背包算法的讲解。 所谓01背包问题可以描述为：有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。 这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。情况一: 第i件不放进去，这时所得价值为:f[i-i][v]情况二: 第i件放进去，这时所得价值为：f[i-1][v-c[i]]
背包问题这是我前段时间在书本上学到的一个算法，借用书本的例子说明一下。代码我自己手打测试成功！ 假设一个背包的负重量最多可达8公斤，而希望在背包中装入负重范围内总价最多的物品，假设装入水果的编号、单价、与重量如表
编号 名称 水果 单价 0 李子 4kg NT$4500 1 苹果 5kg NT$5700 2 橘子 2kg NT$2250 3 草莓 1kg NT$1100 4 甜瓜 6k
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2023-08-17 13:59:54
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C程序设计的常用算法 C程序设计的常用算法 算法（Algorithm）：计算机解题的基本思想方法和步骤。算法的描述：是对要解决一个问题或要完成一项任务所采取的方法和步骤的描述，包括需要什么数据（输入什么数据、输出什么结果）、采用什么结构、使用什么语句以及如何安排这些语句等。通常使用自然语言、结构化流程图、伪代码等来描述算法。 一、计数、求和、求阶乘等简单算法 此类问题
三种数据类型:背包(Bag),队列(Queue)和栈(Stack).他们的不同在于删除和访问对象的顺序不同
原创
2022-07-08 19:56:20
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// BackPack.cpp : Defines the entry point for the console application.//背包问题处理头文件//背包问题
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2007-12-17 10:32:00
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# Python 背包问题算法实现教程
## 1. 流程图
首先我们来看一下实现背包问题算法的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 初始化一个二维数组dp，大小为(n+1)*(W+1) |
| 2 | 循环遍历物品和背包容量： |
| 3 | 如果当前物品的重量小于等于背包容量，将dp[i][w]更新为max(dp[i-1][w],
问题描述背包问题为了简单起见，我此处只介绍01背包问题。当然其实01背包问题用动态规划很容易就能实现。但遗传算法的意义却绝不是动态规划可以代替的。动态规划只能解决一些一定有明确解的问题，但事实上现在主流问题很少是有明确解的，大多数都是优化问题，也就是只能寻找局部最优解，并认为局部最优解已经足够好了。clearclcpopsize=100; %种群大小n=7;CW=120; %背包大小 可容纳的总重
本讲我们来探讨动态规划算法中一个常见的问题最长公共子序列即LCS(Long Common Sequence)。 首先我们来看一下问题描述： 有两个序列X和Y，其中 X = {x1, x2, ..., xm} Y = {y1, y2, ..., yn} 求X和Y的最长公共子序列长度。 ...
原创
2021-06-29 14:27:11
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一：多阶段动态规划问题一类动态规划可解的问题，它可以描述成若干个有序的阶段，且每个阶段的状态只和上一个阶段的状态有关。这类问题称为多阶段动态规划问题。二：01背包问题01背包问题是这样的：有n件物体，每件物品的重量为w[i]，价值为c[i]。现有一个容量为V的背包，问如何选取背包物品放入背包，使得背包内物品的总价值最大。没件物品都只有1件。样例：5 8 //n ==5,v ==8
3 5 1 2
一、绪论 01背包问题是一个经典的动态规划问题，问题描述为“有n个物品，其价值分别为v[n],要求将其装在承重为m的背包，每个物品只能装一次的情况下，在不超过承重的范围下价值最大”。从这个题目中可以看出，01背包的特点就是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。当一个问题的局部变化很明显的时候，考虑动态规划的解决方案，即找出状态方程。 在01背包问题中，其状态转移方程是：f[i][v]=max{
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2023-06-13 23:00:21
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述：一个背包的总容量为V,现在有N类物品,第i类物品的重量为weight[i],价值为value[i]那么往该背包里装东西,怎
原创
2023-02-09 10:38:38
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算法思想：贪心算法实际问题：活动安排问题编写语言：Java问题描述 给定n种物品和一个背包，物品i的重量是wi，其价值是vi，背包的容量为C，问应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大。物品可以不装入，可以全部装入，也可以部分装入。 思路：首先计算每种物品单位重量的价值 valPer = vi / wi，然后依据贪心选择策略，将 valPer 尽量大的物品装入背包。直到背包装
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2023-06-21 22:24:26
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