题目: 给定一些NxN的矩阵,对于任意的路线,定义其[和]为其线路上所有节点的数字的和,计算从左上角到右下角的路线和最小值.每条路线只能从某一点到其周围(上下左右)的点,不可斜行.例如: 4,6 2,8 路线和最小值为 4-2-8 14 1,2,3 4,5,6 7,8,9 路线和最小值为 1-2-3-6-9 21   def minSum(list1): l1=len(list1) if l1<2: return list1 list2=list1 for i in xrange(1,l1):

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/code/745255/ Time limit(ms): 1000 Memory limit(kb): 65535   Description 以下方法称为最小代价的字母树:给定一正整数序列,例如:4,1,2,3,在不改变数的位置的条件下把它们相加,并且用括号来标记每一次加法所得到的和. 例如:((4+1)+ (2+3))=((5)+(5))=10.除去原数不4,1,2,3之外,其余都为中间结果,如5,5,10,将中间结果

问题描述 输入 原字符串StrOrg,目标字符串StrTarget,插入.删除.替换的编辑代价ic,dc,rc.输出将原字符串编辑成目标字符串的最小代价. 解题思路 状态表示 dp[i][j]表示把strOrg[0:i]编辑成strTarget[0:j]的最小代价. 状态转移方程 从以下三种状态的取最小即可: 删除:dp[i][j]=dp[i-1][j]+dc.原串删除最后一个元素,再转移到目标串 插入:dp[i][j]=dp[i][j-1]+ic.原串变为目标元素删除最后一个元素,再插入最后一

这题应该可以用费用流写吧?不过我想不出贪心来TAT.其实还是单调队列乱搞啊T_T //ÍøÉϵÄÌ°ÐÄËã·¨ºÃÉñ°¡¡£¡£¡£ÎÒÖ»»áÓÃ×îС·ÑÓÃ×î´óÁ÷ÅÜTAT #include<cstdio> #include<cstring> #include<cctype> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; #define rep(i,s,t)

跟做过的bzoj一道置换群的题几乎一样,只是数据范围大了点,那么就用map就好了... #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<map> using namespace std; #define rep(i,s,t) for(int i=s;i<=t;i++) #define dwn(i,s,t) for(int i

最小代价树(0404) 问题描述 以下方法称为最小代价的字母树:给定一正整数序列,例如:4,1,2,3,在不改变数的位置的条件下把它们相加,并且用括号来标记每一次加法所得到的和. 例如:((4+1)+ (2+3))=((5)+(5))=10.除去原数不4,1,2,3之外,其余都为中间结果,如5,5,10,将中间结果相加,得到:5+5+10= 20,那么数20称为此数列的一个代价,若得到另一种算法:(4+((1+2)+3))=(4+((3)+3))=(4+(6))=10,数列的另一个代价为:3+6

题目描述: 有N台机器重量各不相等,现在要求把这些机器按照重量排序,重量从左到右依次递增.移动机器只能做交换操作,但交换机器要花费一定的费用,费用的大小就是交换机器重量的和.例如:3 2 1,交换1 3后为递增排序,总的交换代价为4.给出N台机器的重量,求将所有机器变为有序的最小代价.(机器的重量均为正整数) 解题报告: 1WA,1h20min 这题思路比较清晰,贪心思想:为了最小代价,所以我们尽量交换一次就把当前这个数换到指定的地方. 如果把所有的首先我们离散一遍,然后找到排名为i的数现在所在

题意 我们这有一种仅由"(",")"和"?"组成的括号序列,你必须将"?"替换成括号,从而得到一个合法的括号序列. 对于每个"?",将它替换成"("和")"的代价已经给出,在所有可能的变化中,你需要选择最小的代价. 思路 刚开始\(?\)全部看做\()\),然后从左到右扫一遍,发现\()\)比\((\)多的时候,就从优先队列里弹出一个最小代价的改变. 代码 # inc

一.sph算法简介 1.最小代价树算法 SPH算法也叫做MPH( minimum path heuristic)算法, 用于构造时延约束最算法小代价组播树. 该算法中每 个目的结点通过与当前组播树有最小代价的路径加入组播树,直到所有的目的节点全的进入树. 最小代价树算法中最经典的算法有 3 个: KMB 算法.ADH 算法. MPH 算法. KMB 算法是由 Kou 等人提出的求解 Steiner 组播树算法, 其复杂度为 O(mn2); ADH ( average distance heuri

传送门: http://poj.org/problem?id=3666 Making the Grade Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9468   Accepted: 4406 Description A straight dirt road connects two fields on FJ's farm, but it changes elevation more than FJ would lik

Description 给出一幅由n个点m条边构成的无向带权图.其中有些点是黑点,其他点是白点.现在每个白点都要与他距离最近的黑点通过最短路连接(如果有很多个黑点,可以选取其中任意一个),我们想要使得花费的代价最小.请问这个最小代价是多少?注意:最后选出的边保证每个白点到离它最近的黑点的距离仍然等于原图中的最短距离. Input 第一行两个整数n,m:第二行n个整数,0表示白点,1表示黑点:接下来m行,每行三个整数x,y,z,表示一条连接x和y点,权值为z的边. Output 如果无解,输出im

Python 的 Pandas 对矩阵的行进行求和: 若使用 df.apply(sum) 方法的话,只能对矩阵的列进行求和,要对矩阵的行求和,可以先将矩阵转置,然后应用 df.apply(sum) 即可. data_file = '..\\data\\result_0621_onlyClusters.csv' df = pd.read_csv(data_file) # print(df) # 对行进行求和 # 先对矩阵进行转置 df_T=df.T df['sum'] = df_T.apply(s

Python实现打印螺旋矩阵功能的方法 本文实例讲述了Python实现打印螺旋矩阵功能的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.问题描述 输入N, 打印 N*N 螺旋矩阵 比如 N = 3,打印: 1 2 3 8 9 4 7 6 5 N = 4,打印: 1 2 3 4 12 13 14 5 11 16 15 6 10 9 8 7 二.思路 常规法是不断的对数据边界进行判断会很复杂,不妨考虑通过递归的解决每一层的数字. 三.代码     #coding:utf-8 n=int(raw_inpu

前言 本来在比赛上就想到最小生成树了,但不相信这道题那么简单,然后就没有然后了... 题目 给出一幅由n个点m条边构成的无向带权图. 其中有些点是黑点,其他点是白点. 现在每个白点都要与他距离最近的黑点通过最短路连接(如果有很多个黑点,可以选取其中任意一个),我们想要使得花费的代价最小.请问这个最小代价是多少? 注意:最后选出的边保证每个白点到离它最近的黑点的距离仍然等于原图中的最短距离. 分析 这道题最麻烦的地方就是最终搞成的图有可能有很多个联通块. 增加一个点:0点,让0点连接所有的黑点,边

B: 最小代价 题解:先用最小生成树求联通所有点的最小代价ans 在求度为1的时候权值最大的点mx ans-mx就是答案 #include<iostream> #include<algorithm> #include<vector> #include<math.h> #define ll long long using namespace std; ],r[]; int n,m; ll ans=; vector<];//计算度 struct node

2020-03-01 22:59:59 问题描述: 给你一个 m x n 的网格图 grid . grid 中每个格子都有一个数字,对应着从该格子出发下一步走的方向. grid[i][j] 中的数字可能为以下几种情况: 1 ,下一步往右走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i][j + 1] 2 ,下一步往左走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i][j - 1] 3 ,下一步往下走,也就是你会从 grid[i][j] 走到 grid[i + 1][j] 4 

图的存储 假设是n点m边的图: 邻接矩阵:很简单,但是遍历图的时间复杂度和空间复杂度都为n^2,不适合数据量大的情况 邻接表:略微复杂一丢丢,空间复杂度n+m,遍历图的时间复杂度为m,适用情况更广 前向星:静态链表,即用数组实现邻接表的功能.对于每个顶点,前向星存储的是该顶点的邻接边而非邻接点,head[maxn]存储的是顶点信息,edge[maxm]存储的是顶点对应的边的信息 struct Edge { int to;///某个顶点u的邻接点 int next;///顶点u的下一条邻接边的编号

代码: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: 侠之大者kamil @file: 2.回形矩阵.py @time: 2016/3/21 10:51 """ def sankeMatric(n): m = [[0] * n for x in range(n)] p = 0 q = n-1 t = 1 while p < q: for i in range(p,q): m[p][

(原创文章转载请标注来源) 在学习机器学习的过程中经常会用到矩阵,那么使用numpy扩展包将是不二的选择 建议在平Python中用多维数组(array)代替矩阵(matrix) 入门请考 http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html# import numpy np 1. 读写数组,这里可以看成矩阵 #返回值格式(评分,信任表,用户个数,项目个数)  a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)

lms算法跟Rosenblatt感知器相比,主要区别就是权值修正方法不一样.lms采用的是批量修正算法,Rosenblatt感知器使用的 是单样本修正算法.两种算法都是单层感知器,也只适用于线性可分的情况. 详细代码及说明如下: ''' 算法:最小均方算法(lms) 均方误差:样本预测输出值与实际输出值之差平方的期望值,记为MES 设:observed 为样本真值,predicted为样本预测值,则计算公式: (转换为容易书写的方式,非数学标准写法,因为数学符号在这里不好写) MES=[(obs

Information Disturbing Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 3205    Accepted Submission(s): 1137 Problem Description In the battlefield , an effective way to defeat enemies is to bre