T3:BFS回看了一下Day1的T3...感觉裸裸的BFS，自己当时居然没有看出来...同时用上升和下降两种状态bfs即可这一题还要注意一个细节的地方，就是题目要求的是求往返的最优解k=min(d[上升],d[下降]);ans=min(2*k+1,d1[]+d2[]);输出ans..这个地方需要理解...
分类：
其他好文 时间：
2014-09-06 12:11:33
阅读次数：
168
最长公共子串也是一个动态规划的问题，先求出子问题的解，然后才能求出最优解。首先我们来看设X = , Y= ，设C[i][j]为串 Xi和 Yj的最长公共子串长度，则C[i][j] = C[i-1][j-1] +1, Xi== YjC[i][j] = 0,Xi!= Yj申请一个m*n的数组，同时计算出...
分类：
其他好文 时间：
2014-09-05 17:48:01
阅读次数：
167
动态规划的基本思想：将一个问题分解为子问题递归求解，且将中间结果保存以避免反复计算。通经常使用来求最优解，且最优解的局部也是最优的。求解过程产生多个决策序列，下一步总是依赖上一步的结果，自底向上的求解。动态规划算法可分解成从先到后的4个步骤：1. 描写叙述一个最优解的结构，寻找子问题，对问题进行划分...
分类：
其他好文 时间：
2014-09-04 14:33:19
阅读次数：
91
关于深度学习的一些个人浅见：
深度学习通常是训练深度（多层）神经网络，用于模式识别（如语音、图像识别）；深度网络 指是具有深层（多层）网络结构的神经网络。
深层网络由于神经元多，参数多，拟合表现能力强，有表现欲解决复杂问题的能力。
但是深度网络存在很多局部最优解，深度网络的训练容易停留在局部最优上，初始参数的选择对网络最终收敛在那个位置有很大的影响。...
分类：
数据库 时间：
2014-09-03 11:18:46
阅读次数：
2523
动态规划的基本思想：将一个问题分解为子问题递归求解，且将中间结果保存以避免反复计算。通经常使用来求最优解，且最优解的局部也是最优的。求解过程产生多个决策序列，下一步总是依赖上一步的结果，自底向上的求解。动态规划算法可分解成从先到后的4个步骤：1. 描写叙述一个最优解的结构，寻找子问题，对问题进行划分...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-31 11:46:41
阅读次数：
149
最近一个哥们，是用牛顿迭代法求解一个四变量方程组的最优解问题，从网上找了代码去改进，但是总会有点不如意的地方，迭代的次数过多，但是却没有提高精度，真是令人揪心！ 经分析，发现是这个方程组中存在很多局部的极值点，是用牛顿迭代法不能不免进入局部极值的问题，更程序的初始值有关！ 发现自己好久没有是用Mat...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-31 01:38:20
阅读次数：
571
这个贪心的行为在算法中也成为了一种指导思想，也就是说贪心算法所作出的选择在当时的环境下是最好的，说深一点就是它只是某种意义上的局部最优解，但不一定是全局最优解，此时往往接近于最优解。一： 优点 前面也说了，贪心只是求的当前环境下的最优解，而不是追究整体的最优解，所以贪心就避免了为求的整体最优解而枚....
分类：
其他好文 时间：
2014-08-30 20:19:39
阅读次数：
253
【设计一个动态规划算法的四个步骤】
1、刻画一个最优解的特征。
2、递归地定义最优解的值。
3、计算最优解的值，通常采用自底向上方法。
4、利用计算出的信息构造一个最优解。
【最优子结构（optimal substructure）】
问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成，而这些子问题可以独立求解。
【动态规划两种等价实现方法】
1、 带备忘的自顶向下法（top-down...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-30 15:12:29
阅读次数：
219
贪心算法的设计思想 贪心算法在解决这个问题的策略上目光短浅，仅仅依据当前已有的信息就做出选择，并且一旦做出了选择，无论将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心法并非从总体最优考虑，它所做出的选择仅仅是在某种意义上的局部最优。贪心算法对于大部分的优化问题都能产生最优解，但不能总获得总体最...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-28 19:41:15
阅读次数：
226
这题 算很新颖的.....以前 做01背包的时候 自己怎么没想到可以去求第K优解呢 就知道傻傻地直接写个dp[vol]直接求出能达到的最优解就是了=-=一开始 我忽略了一点 dp[x] 1-vol 存的都是当前X体积下能存到的最优解... 所以 我要是选择遍历这个数组 来求出第K个解 肯定是不行的因...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-25 18:59:24
阅读次数：
225
