P2663 越越的组队 题解 是这题数据水还是...(数据怎么知道我人数有没有超一半啊) 简化题目: 把n个数分成两组,使得较小的一组在不超过n个数总和一半的情况下和最大 (较小的一组之和肯定不超过总和一半啊) 01背包求解,假设我们的背包里就装较小的一组数,那么每个数字都可以选或不选,但是只能用一次 f[ i ][ j ] 前 i 件物品中分数不超过 j 的最大分数 习惯降一维01背包求解,即 f [ j ] 前 i 件物品中分数不超过 j 的最大分数 代码 #include<iostream…

题目描述 班级要组织一场综合能力竞赛,全班同学(N个,N是偶数)分成两队互相竞争.老师找到了越越并给了越越一张全班同学综合能力测试的成绩,要求他从全班同学中选出一半(他自己也可能被选),并要求这些同学综合能力测试的成绩之和在不超过班级总分一半的前提下尽量达到最高.这样分成的两队实力是最平均的.越越堆着满脸的笑容找到了你,你就帮他写一个程序吧. 输入输出格式 输入格式: 第一行:学生个数N:第二行开始的N行每行一个同学的综合能力测试的成绩. 输出格式: 输出一个数:N/2个同学的综合能力测试的成绩…

https://www.luogu.org/problem/show?pid=2663 题目描述 班级要组织一场综合能力竞赛,全班同学(N个,N是偶数)分成两队互相竞争.老师找到了越越并给了越越一张全班同学综合能力测试的成绩,要求他从全班同学中选出一半(他自己也可能被选),并要求这些同学综合能力测试的成绩之和在不超过班级总分一半的前提下尽量达到最高.这样分成的两队实力是最平均的.越越堆着满脸的笑容找到了你,你就帮他写一个程序吧. 输入输出格式 输入格式: 第一行:学生个数N:第二行开始的N行每行…

原题链接  https://www.luogu.org/problem/P2663 很容易看出来是个背包问题嘛: 体积是总分的一半,求最高分,每个同学选或不选,是个 01背包问题. 自信地交上去之后发现只有 90pts ,为什么呢? 是不是忘了个条件啊喂,人家还要选 n/2 个人呐! 多一个条件就加一个维度.——zhx 有了第二个限制:重量是 n/2 ,这样就从一个 01背包问题转化成了二维背包问题,我们只需在 for 循环中多枚举一层 1~n/2 问题就搞定了. 上AC代码: #include…

P2392 kkksc03考前临时抱佛脚 题解 01背包,类似于这道题,相似度99.999999%: 01-背包 P2663 越越的组队   一共有4科,每科的时间独立,然后每一科做一遍 P2663越越的组队,时间之和累加得到答案   考虑复习每一科的最短时间 由于可以左右脑并用,所以把题目简化一下就是把所有题目分成两组,取时间最长的一组作为答案,但是要使得时间最长的一组它的时间尽量短 我们知道两组数值越接近,肯定就是最优答案了   代码 #include<iostream> #include…

转自:http://www.5i01.cn/topicdetail.php?f=510&t=3735840&r=18&last=48592660 H.264 / MPEG-4 AVC 是优秀的视讯编码格式就目前已成熟的视讯编码格式而言,H.264的压缩率是最佳的.压缩率极高,可以只用很低 bitrate 提供堪用画质. 而 x264 为免费开放原始码的 H.264 / MPEG-4 AVC 编码器,是目前编码效率最高的开放原始码 H.264 编码器. 此文只是基础知识,说明只是大略…

第四部分     推理题 1.世界上每个角落的每个人都有立场,都有背景,都有推理性,能推理出一个人语言的真意,才成就了真正的推理能力: 2.换言之,如果你能通过一个人的说话推理出其身份职业,你的推理能力更上一层楼. 一 . 临门一脚 1. “I believe in human ingenuity – that when we decide on a task to be done, no matter how daunting it may seem at the beginning, we…

 MySQL ACMAIN_CHM06-26 16:36 等级 84次回复 [求证&散分]MySQL 中 where id in (1,2,3,4,...) 的效率问题讨论 庆祝本月大版得分过万,兼把在这段论坛中经常被问到的一个问题拿出来大家讨论一下. 命题假设: 测试表如下 create table t_06 ( id int not null primary key, c1 varchar(30), i2 int ) engine = myisam;  delimiter // CREA…

之前一篇写了关于基于权重的 Boosting 方法 Adaboost,本文主要讲述 Boosting 的另一种形式 Gradient Boosting ,在 Adaboost 中样本权重随着分类正确与否而在下一次迭代中动态发生改变:Gradient Boosting 并没有样本权重的概念,它也采用 Additive Model ,每次迭代时,用损失函数刻画目标值与当前模型输出的差异,损失函数的负梯度则可以近似代表目标值与当前输出的残差,本次迭代产生的模型拟合该残差建立基学习器,然后加到整体模型即…

前言: 如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了. 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA是一个和LDA非常相关的算法,从推导.求解.到算法最终的结果,都有着相当的相似. 本次的内容主要是以推导数学公式为主,都是从算法的物理意义出发,然后一步一步最终推导到最终的式子,LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题,但是理解了如何推导,才能更深刻的理解其中的含义.本次内容要求读者有一些…