写在前面:我是一只蒟蒻~~~ 今天我们要讲讲动态规划中~~最最最最最~~~~简单~~的背包问题 1. 首先,我们先介绍一下  01背包 大家先看一下这道01背包的问题  题目  有m件物品和一个容量为n的背包.第i件物品的大小是w[i],价值是k[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大.    题目分析:我们刚刚看到这个题目时,有的人可能会第一想到贪心,但是经过实际操作后你会很~~神奇~~的发现,贪心并不能很好的解决这道题(没错,本蒟蒻就是这么错出来的)

原文地址:http://blog.csdn.net/ljmingcom304/article/details/50314839 本文出自:[梁敬明的博客] 1.回溯算法 回溯算法也叫试探法,通俗的将就是一个方向的路一直往前走,能走则走,不能走则退回来换一个方向再试.一般的实现步骤是:针对一个问题定义解的空间,至少包含问题的一个最优解:用易于搜索的解空间结构,使得能用回溯方法搜索整个解空间:以深度优先的方式搜索整个解空间,并在搜索过程中通过剪枝函数避免无效搜索. 回溯算法 如上图所示,每个节点均有

原文地址:http://blog.csdn.net/ljmingcom304/article/details/50310789 本文出自:[梁敬明的博客] 1.贪心算法 什么是贪心算法?是指在对问题进行求解时,总是做出当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,所得出的结果仅仅是某种意义上的局部最优解.因此贪心算法不会对所有问题都能得到整体最优解,但对于很多问题能产生整体最优解或整体最优解的近似解. 2背包问题 一个旅行者有一个最多能装m公斤的背包,现在有n中物品,每件的重量分别是W

贪心方法:总是对当前的问题作最好的选择,也就是局部寻优.最后得到整体最优. 应用:1:该问题可以通过“局部寻优”逐步过渡到“整体最优”.贪心选择性质与“动态规划”的主要差别. 2:最优子结构性质:某个问题的整体最优解包含了“子”问题的最优解. 程序1 #include <iostream.h> struct goodinfo { float p; //物品效益 float w; //物品重量 float X; //物品该放的数量 int flag; //物品编号 };//物品信息结构体 voi

全然背包问题 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 有n个重量和价值分别为w,v的物品, 从这些物品中挑选出总重量不超过W的物品, 求全部挑选方案中价值总和的最大值.  *每件物品能够挑选随意多件. 动态规划: 每次选取最大的组合, 增加到数组, 第一种时间复杂度O(nW^2), 另外一种时间复杂度O(nW). 解法1, max()部分表明, 要么来源于上面, 要么来源于前面. 代码: /* * main.cpp * * Crea

问题:假设有一个背包的负重最多可达8公斤,而希望在背包中装入负重范围内可得之总价物品,假设是水果好了,水果的编号.单价与重量如下所示: 1 栗子 4KG $4500 2 苹果 5KG $5700 3 橘子 2KG $2250 4 草莓 1KG $1100 5 甜瓜 6KG $6700 分析:背包问题是关于最佳化的问题,要解最佳化问题可以使用「动态规划」(Dynamic programming),从空集合开始,每增加一个元素就先求出该阶段的最佳解,直到所有的元素加入至集合中,最后得到的就是最佳解.

仅仅要有标准的DES加密和解密算法.类似ANSI-X99MAC算法和PBOC3DES算法就非常好实现.他们都是用DES算法再经过一层算法实现的.实现原理看图就能看明确.3DES算法实现就更简单了.就是DES算法再加解密一次. /* ************************************************************************************************************** * * 函数原型:void CurCalc_3

又鸽了好久…… 前言 博主刚刚学会背包问题不久,然后有一段时间没练习了 今天就来重新温习一下,顺手就写了这一篇博客. 好了,下面进入正题! 算法简介 背包问题是动态规划的一个分支 主要是分成了01背包.完全背包和多重背包. 下面从01背包开始讲解. 背包算法介绍 01背包 基本概念 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2至Wn,与之相对应的价值为P1,P2至Pn.01背包可谓是背包问题中最简单的问题.01背包的约束条件是给定几种物品,每种物品有且只有一个,

算法一:分治法 基本概念 1.把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题--直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并. 2.分治策略是对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解. 适用情况 1)该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2)该问题可以分解为若干个规模较小的

实验三 软件工程结对项目 项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14604444.html 我的课程学习目标 (1)掌握软件项目结对开发流程:(2)掌握Github发布软件项目的操作方法. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)在程序设计方面提高了自己的编程能力:(2)让我了解了团队协作.分工的重要性:(3)结对编程.和

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考

K-Means算法的输入N,K和一个size为N的向量组vector.输出K个两两互不相交的向量组.其本质是将给定的向量组划分成K个类别,使得同类别的向量相似度比较大,而不同类别的向量之间的相似度较小.    比如以下这个图,人肉眼能看出有四个点团,但计算机不知道,为了让计算机明白这一点,可以将点的坐标提取到向量组中,而向量之间的相似度定义为点之间的距离的相反数或者倒数.从而将这些点分开.    实现过程:    (1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;    (2)根据每个聚类对

Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是,原始的Bellman-Ford算法时间复杂度为O(VE),比Dijkstra算法的时间复杂度高,所以常常被众多的大学算法教科书所忽略,就连经典的<算法导论>也只介绍了基本的Bellm

 ①push_heap算法 以下是push_heap算法的实现细节.该函数接收两个迭代器,用来表现一个heap底部容器(vector)的头尾,而且新元素已经插入究竟部的最尾端. template <class RandomAccessIterator> inline void push_heap(RandomAccessIterator first,RandomAccessIterator last) {  //注意,此函数被调用时,新元素应已置于底部容器的最尾端  _push_heap_

首先要明确一点,当数据规模达到百万时需用O(n)算法 如何实现O(n)算法,其实是对原有算法的一种改进 后者说是 原有算法+一点小性质=O(n)算法 下面我将举几个例子来说明这一点: 1.后缀数组中height数组的求法,暴力算法hash+二分 用上height[rank[i]]>=height[rank[i-1]]-1可以做到O(n) 2.NOI2014动物园 原算法:从每个点一直while往回跳,直到满足条件,最坏情况下O(n^2) 新算法:利用一个显然的性质,一个前缀的 f 值不可能大于它

在数据挖掘中聚类和分类的原理被广泛的应用. 聚类即无监督的学习. 分类即有监督的学习. 通俗一点的讲就是:聚类之前是未知样本的分类.而是根据样本本身的相似性进行划分为相似的类簇.而分类 是已知样本分类,则需要将样本特征和分类特征进行匹配,进而将每个样本归入给出的特定的类. 由于本文是对聚类算法中的k-means算法的实现,所以接下来主要进行一些聚类算法的介绍. 聚类算法包括多种,可按如下分配: 1.划分法:基于此种思想的聚类算法包括 k-means,PAM,CLARA,CLARANS,STIRR

转自不正直的绅士,因百度空间迁移,无法注明出处,我从其google搜索引擎中的cache进行的copy. 不正直的绅士 是跟我一起工作过的非常有才的一个青年才俊. Paxos的使用非常广泛.sanlock也使用了paxos. 共研究Paxos算法的程序猿参考. Paxos算法小结 1 Paxos算法的背景1.1 State Machine Approach与一致性算法1.2 CAP理论与一致性算法2 Paxos算法2.1 Paxos算法的角色2.2 Paxos算法的描述2.3 Paxos算法的简

对Dijkstra算法不是很熟悉,写一下思路,希望通过写博客加深理解 Description 某省自从实行了很多年的畅通工程计划后,终于修建了很多路.不过路多了也不好,每次要从一个城镇到另一个城镇时,都有许多种道路方案可以选择,而某些方案要比另一些方案行走的距离要短很多.这让行人很困扰. 现在,已知起点和终点,请你计算出要从起点到终点,最短需要行走多少距离.   Input 本题目包含多组数据,请处理到文件结束. 每组数据第一行包含两个正整数N和M(0<N<200,0<M<1000

algorithm(算法) STL中算可以分为三种, 1.变序型队列算法,可以改变容器内的数据: 2.非变序型队列算法,处理容器内的数据而不改变他们 : 3.通用数值算法,这涉及到很多专业领域的算术操作,这里不做介绍. 第一是变序型算法,这种算法可以改变容器内的数据,而且可以只对容器的一部分数据进行操作.常用的有copy,reverse,swap,replace等,用法如下: 首先看看copy函数,是将某一范围的数据拷贝到新的容器中 _OutIt copy(_InIt _First, _InIt