部分和问题 代码(C)本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy题目: 给定整数a1, a2, ..., an, 判断是否可以从中选出若干数, 使它们的和恰好为k.解法很多, 最简单的解法是使用深度优先搜索, 时间复杂度O(2^n), 不是最优解法.代码:/*
* main.cpp
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* Created on: 2014.7.13
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2014-07-17 10:30:45
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习题网址：http://poj.org/problem?id=3624试题分析：该类题通过限定物品总数量、总质量；并且初始化每个物品的起始质量和一个量化的性质。最后求解最值的量化性质的值是多少的问题。该类问题主要是可以通过：父问题的最优解依赖于一些子问题的 最优解 这就是所谓的最优子结构核心思想：d...
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2014-07-16 23:44:24
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背景 我要说的优化不是软件开发中的优化（降低空间和时间复杂度），而是一种意义更普遍的优化算法，是已知问题模型，如何寻找最优解的方法，已知能量函数（也叫代价函数）求全局最小值，恰如图中所示。优化算法是如此的普遍，机器学习中的线性回归，计算机视觉中的特征匹配，立体视觉和三维重建。又是如此的种类繁多，局部...
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2014-07-16 23:00:09
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在聚类中我们经经常使用到EM算法（i.e. Estimation - Maximization）进行參数预计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在estimation和maximization两步中迭代地进行參数预计，并保证能够算法收敛，达到局部最优解。PS：为了不在11.11这个吉祥的日子发bl...
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2014-07-16 18:09:11
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这题 的确是个好题~ 当时 只觉得应该用贪心做...后来 人家给我证明了下 不应该是用贪心 局部最优解 与 全局最优解之间的关系不是严格成立的~ touch me慢慢 静心下来 总是有解决的方法的=-= 1 #include 2 #include 3 #include 4 using name...
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2014-07-14 20:13:57
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在聚类中我们经经常使用到EM算法（i.e. Estimation - Maximization）进行參数预计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在estimation和maximization两步中迭代地进行參数预计，并保证能够算法收敛，达到局部最优解。PS：为了不在11.11这个吉祥的日子发bl...
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2014-07-14 15:28:42
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题意：给你一个矩阵，每次选某一行或者某一列，得到的价值为那一行或列的和，然后该行每个元素减去p。问连续取k次能得到的最大总价值为多少。解法：如果p=0，即永远不减数，那么最优肯定是取每行或每列那个最大的取k次，所以最优解由此推出。如果不管p，先拿，最后再减去那些行列交叉点，因为每个点的值只能取一次，...
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2014-07-14 10:26:55
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之前我们介绍了用动态规划的方法来解决一些最优化的问题。但对于有些最优化问题来说，用动态规划就是“高射炮打蚊子”，采用一些更加简单有效的方法就可以解决。贪心算法就是其中之一。贪心算法是使所做的选择看起来是当前最佳的，期望通过所做的局部最优选择来产生一个全局最优解。...
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2014-07-13 18:06:01
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线性规划：目标函数与约束条件都是线性的。线性的函数也是凸函数（非严格凸）。
那么，线性规划也是在凸集上的凸规划。
线性约束的线性就是一个线性方程组，我们解这个方程组得到的解也就是这个规划的可行解。一般来说，约束的秩小于变量个数，即线性方程组有无数个解。
假设约束矩阵秩为m，我们取其中的m个线性无关向量为其基向量，设其他的非基向量系数 为0，就得到了约束方程A的一个解，称为基解。
定理：如线性规划存在可行解，则它必定存在基可行解是最优解。也就是，我们在这些基解中就可以得到最终的最优解。...
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2014-07-12 21:50:54
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/* 先说汉若塔I（经典汉若塔问题），有三塔，A塔从小到大从上至下放有N个盘子，现在要搬到目标C上，
规则小的必需放在大的上面，每次搬一个，求最小步数。这个问题简单，DP：a[n]=a[n-1]+1+a[n-1],先把
上面的n-1个放在B上，把最大的放在目标C上，再把N-1个放回到C上即可。
现在是汉若塔II，改为四个塔，开始方程想简单了，不是最优的。
网上的一种最优解法如下：
（1）...
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2014-07-11 08:02:16
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