本文链接:http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=5398797 题意: 在N*N(N <= 10)的方格棋盘放置了N个皇后,使得它们不相互攻击(即任意2个皇后不允许处在同一排,同一列,也不允许处在与棋盘边框成45角的斜线上.你的任务是,对于给定的N,求出有多少种合法的放置方法. 思路: 回溯 + 剪枝,有点类似于DFS全排列.利用emp[i]表示从左往右第 i 个皇后的所在的行,从而使得所有皇后默认不在同一列. 代码: #include <cst

顾名思义,剪枝就是通过一些判断,剪掉搜索树上不必要的子树.在采用DFS算法搜索时,有时候我们会发现某个结点对应的子树的状态都不是我们要的结果,这时候我们没必要对这个分支进行搜索,砍掉这个子树,就是剪枝.      在DFS搜索算法中,剪枝策略就是寻找过滤条件,提前减少不必要的搜索路径.应用剪枝策略的核心问题是设计剪枝判断方法,即确定哪些枝条应当舍弃,哪些枝条应当保留的方法. 剪枝策略按照其判断思路可大致分成两类:可行性剪枝及最优性剪枝.   1.可行性剪枝 可行性剪枝就是把能够想到的不可能出现的

题目描述 Mayan puzzle是最近流行起来的一个游戏.游戏界面是一个 7 行5 列的棋盘,上面堆放着一些方块,方块不能悬空堆放,即方块必须放在最下面一行,或者放在其他方块之上.游戏通关是指在规定的步数内消除所有的方块,消除方块的规则如下: 1 .每步移动可以且仅可以沿横向(即向左或向右)拖动某一方块一格:当拖动这一方块时,如果拖动后到达的位置(以下称目标位置)也有方块,那么这两个方块将交换位置(参见输入输出样例说明中的图6 到图7 ):如果目标位置上没有方块,那么被拖动的方块将从原来的竖列

题目描述 小城和小华都是热爱数学的好学生,最近,他们不约而同地迷上了数独游戏,好胜的他 们想用数独来一比高低.但普通的数独对他们来说都过于简单了,于是他们向 Z 博士请教, Z 博士拿出了他最近发明的"靶形数独",作为这两个孩子比试的题目. 靶形数独的方格同普通数独一样,在 9 格宽×9 格高的大九宫格中有 9 个 3 格宽×3 格 高的小九宫格(用粗黑色线隔开的).在这个大九宫格中,有一些数字是已知的,根据这些数字,利用逻辑推理,在其他的空格上填入 1 到 9 的数字.每个数字在每个

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

关于这一章节<算法实战策略>有一段概述问题,我认为对于编程人员来说非常有价值,故在这里进行如下的摘抄: 构想算法是很艰难的工作.相比大家都经历过,面对复杂的要求只是傻乎乎地盯着显示器,或者不经过深思熟虑就开始打键盘,结果还要辛辛苦苦修改变得一塌糊涂的代码.经过这些磨难,各位就能切身体会到设计算法的重要性. 与通常所想不同,支配设计算法的并不是一时的灵感,而是许多策略性的选择.构想算法不仅需要理解问题的特性,还要理解执行时间和占用内存空间之间的对立关系,而且要会选择适当的数据结构. 算法设计范式

典型的深搜+剪枝策略 我们采用可行性剪枝.上下界剪枝.优化搜索顺序剪枝.最优性剪枝的方面来帮助我们进行剪枝. 也许有人还不知道剪枝,那我就弱弱地为大家补习一下吧qwq: .优化搜索顺序: 在一些搜索问题中,搜索树的各个层次.各个分支之间的顺序是不固定的.不同的搜索顺序会产生不同的搜索树形态,其规模大小也相差甚远.因此,我们可以采用排序.更改等手段来优化时间或者空间上的复杂度,借此来优化我们的程序. .排除等效冗余 在搜索过程中,如果我们能够判定从搜索树的当前节点沿着某几条不同的分支到达的子树是等

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪

原题网址:https://www.lintcode.com/zh-cn/old/problem/n-queens/# n皇后问题是将n个皇后放置在n*n的棋盘上,皇后彼此之间不能相互攻击. 给定一个整数n,返回所有不同的n皇后问题的解决方案. 每个解决方案包含一个明确的n皇后放置布局,其中“Q”和“.”分别表示一个女王和一个空位置. 您在真实的面试中是否遇到过这个题? Yes 样例 对于4皇后问题存在两种解决的方案: [ [".Q..", // Solution 1 "...

剪枝算法 大概理解是通过分析问题,发现一些判断条件,避免不必要的搜索.通常应用在DFS 和 BFS 搜索算法中:剪枝策略就是寻找过滤条件,提前减少不必要的搜索路径. 问题描述 George took sticks of the same length and cut them randomly until all parts became at most 50 units long. Now he wants to return sticks to the original state, but

使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 目录 使用信息增益构造决策树,完成后剪枝 1 构造决策树 1 根结点的选择 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 脐部 信息增益 触感 信息增益 选择根结点构建决策树 2 对分支结点${1,2,3,14}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感 信息增益 选择分类结点构建决策树 3 对分支 ${6,7,15,17}$进行划分 色泽 信息增益 根蒂 信息增益 敲声 信息增益 纹理 信息增益 触感

引用这2篇文章 https://blog.csdn.net/taoqick/article/details/72818496 https://www.open-open.com/lib/view/open1436689999779.html 悲观错误剪枝法是根据剪枝前后的错误率来判定子树的修剪.该方法引入了统计学上连续修正的概念弥补REP中的缺陷,在评价子树的训练错误公式中添加了一个常数,假定每个叶子结点都自动对实例的某个部分进行错误的分类. 把一颗子树(具有多个叶子节点)的分类用一个叶子节点来

参考:http://www.cppblog.com/wicbnu/archive/2013/03/18/198565.html 我太喜欢用dfs和回溯法了,但是这些暴力的方法加上剪枝之后复杂度依然是很高,显然不能达到题目的要求. 这个时候应该考虑动态规划,并且要复杂度尽量接近O(n^2)的算法. 下面这个方法更加简洁:自长到短找到回文串后,往后dfs,并记录递归深度表示并更新最小划分数.http://fisherlei.blogspot.com/2013/03/leetcode-palindro

BFS算法与树的层次遍历很像,具有明显的层次性,一般都是使用队列来实现的!!! 常用步骤: 1.设置访问标记int visited[N],要覆盖所有的可能访问数据个数,这里设置成int而不是bool,基于一个考虑,多次循环时不用每次都清空visited,传递进去每次一个数字即可,比如第一次标记为1,判断也采用==1,之后递加即可. 2.设置一个node,用来记录相关参数和当前的步数,比如: struct node { int i; int j; int k; int s;//步数 }; 3.设计

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘

编辑距离 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大.例如将kitten一字转成sitting:sitten (k→s)sittin (e→i)sitting (→g)俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 应用 最小编辑距离通常作为一种相似度计算函数被用

谈完数据结构中的树(详情见参照之前博文<数据结构中各种树>),我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法,包括ID3.C4.5.CART以及基于集成思想的树模型Random Forest和GBDT.本文对各类树形算法的基本思想进行了简单的介绍,重点谈一谈被称为是算法中的“战斗机”,机器学习中的“屠龙刀”的GBDT算法. 1. 决策树的模型 决策树是一种基本的分类与回归方法,它可以被认为是一种if-then规则的集合.决策树由节点和有向边组成,内部节点代表了特征属性,外部节点(叶子节点)代表了类别

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

Riak 是以 Erlang 编写的一个高度可扩展的分布式数据存储,Riak的实现是基于Amazon的Dynamo论文,Riak的设计目标之一就是高可用.Riak支持多节点构建的系统,每次读写请求不需要集群内所有节点参与也能胜任.像这样的系统,我们需要版本机制来确定哪个值是最新的.所以就引入了向量时钟(Vector Clock) 当存储一个对象到Riak时,都被打上向量时钟标签.通过向量空间祖先继承的关系比较,Riak可以自动的修复不同步的值,使数据保持最终一致性. 向量时钟的作用 有个比较经典

自剪枝神经网络 Simple RNN从理论上来看,具有全局记忆能力,因为T时刻,递归隐层一定记录着时序为1的状态 但由于Gradient Vanish问题,T时刻向前反向传播的Gradient在T-10时刻可能就衰减为0. 从Long-Term退化至Short-Term. 尽管ReLU能够在前馈网络中有效缓解Gradient Vanish,但RNN的深度过深,替换激活函数治标不治本. $\left |  \prod_{j=p+1}^{t}\frac{\partial b_{h}^{j}}{\pa