1、最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。 线性规划（Linear programming），是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法，常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题。 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解，Matlab、Python 中 ...
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2021-05-04 15:39:35
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用回溯法设计求解装载问题的算法，并分析时间复杂度。 装载问题：有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中集装箱i的重量为wi，且w1+w2+…+wn<=c1+c2。装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这n个集装箱装上这2艘轮船。如果有，找出一种装载方案。 此问题是一个可行 ...
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2021-04-30 12:23:24
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E. Skyline Photo 题意： $n$个元素，每个元素有两个属性$h$和$b$，要求把这些元素划分为若干个子区间，每个子区间的价值为该区间内$h$最小的元素的$b$的值，求最优划分使得所有子区间价值之和最大 思路： 考虑一个$O(n^2)$的$dp$，$dp[i]$表示前$i$个元素的答案 ...
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2021-04-30 12:23:11
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算法的五大特征输入：0或者多个输入输出：1或者多个输出有穷性：有限的步骤，可接受的时间确定性：每一步都有确定的意义，不会出现二义性可行性：每一步都是可行的 单靠时间判断算法效率不准确，需要结合硬件和环境时间复杂度：T(n) = n^3*2大o表示法：n^3 数据不同，算法执行不同最优时间复杂度最坏时 ...
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2021-04-29 12:05:40
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类别：1）0-1背包；2）分数背包 0-1背包使用贪心算法无法获得最优解 分数背包代码如下： def fractional_package(goods, w): """ :param data: [(价值，重量),...] :param w: 要拿取的总重量 :return:(拿走的数量，拿走的总价 ...
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2021-04-20 14:28:39
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P 问题描述：可以在多项式时间复杂度内求解； 举例：二分查找（O(logn))、快排（O(nlogn)） NP 问题描述：可以在多项式时间复杂度内验证是否是可行解的问题；有指数时间复杂度的求解方法；这类问题可以用启发式算法求解，但只能得到一个相对的最优解； 举例：所有P问题（可以在多项式时间复杂度内 ...
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2021-04-13 12:23:13
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题目链接：https://www.acwing.com/problem/content/275/ 思路：首先要知道一个性质 : 一定存在一组最优解b[i] 使得每个b[i]都在a[i] 中出现过 证明略 然后考虑dp[i][j] 代表前i个a[i] 一定匹配好 且b中最后一个数是b[j] 的最小值 ...
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2021-04-08 12:57:12
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概念 动态规划法离不开一个关键词，拆分 ，就是把求解的问题分解成若干个子阶段，前一问题的结果就是求解后一问题的子结构。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。 适用性 适用动态规划的问题必须满 ...
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2021-04-07 11:14:18
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当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于0；而测试误差会先减小，达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时，过拟合现象就会发生。这样，在学习时就要防止过拟合。进行最优模型的选择，即选择复杂度适当的模型，以达到使测试误差最小的学习目的。 模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略 ...
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2021-04-06 14:11:34
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原题链接https://codeforces.com/problemset/problem/2/B 这题要特判矩阵里有0的情况，我就没特判，一直TLE（自己傻逼） 题意：给你一个矩阵，里面都是非负数，现在让你从$(1, 1)\(走到\)(n, n)$, 并且把路径上的所有数乘起来，问你能得到的数末尾 ...
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2021-04-05 12:16:09
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