高楼扔鸡蛋

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#算法 #动态规划

于 2023-09-22 10:42:24 首次发布
博客围绕高楼扔鸡蛋问题展开，还提供了图文解释的参考链接https://www.sohu.com/a/453116756_176628，该问题可能涉及算法相关知识。
【LeetCode系列】高楼扔鸡蛋
qq_36417014的博客
10-05 1155
高楼扔鸡蛋 题目描述：面前有一栋楼从1到N共N层的楼，然后给你K个鸡蛋（K至少为1）。现在确定这栋楼存在楼层0<=F<=N，在这层楼将鸡蛋扔下去，鸡蛋恰好没摔碎（高于F的楼层都会碎，低于F的楼层都不会碎）。现在问，最坏情况下，你至少要扔几次鸡蛋，才能确定这个楼层F呢？ 分析1：使用二分查找思路，从中间楼层进行尝试，实际上，如果不限制鸡蛋个数的话，二分思想显然可以得到最少尝试的次数，但问题是，现在给你了鸡蛋个数的限制K，直接使用二分思路就不行了。 原因：比如只给你1个鸡蛋，7层楼，你敢
高楼扔鸡蛋问题-经典动态规划
zhaoxiaoba的博客
03-26 2873
文章目录1. 高楼扔鸡蛋2. 猜数字大小 1. 高楼扔鸡蛋 给你 k 枚相同的鸡蛋，并可以使用一栋从第 1 层到第 n 层共有 n 层楼的建筑。 已知存在楼层 f ，满足 0 <= f <= n ，任何从 高于 f 的楼层落下的鸡蛋都会碎，从 f 楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破。 每次操作，你可以取一枚没有碎的鸡蛋并把它从任一楼层 x 扔下（满足 1 <= x <= n）。如果鸡蛋碎了，你就不能再次使用它。如果某枚鸡蛋扔下后没有摔碎，则可以在之后的操作中 重复使用 这枚鸡蛋。
高楼扔鸡蛋问题
qq_56999918的博客
12-03 909
1.对应letecode链接 高楼扔鸡蛋问题2.题目描述 解题思路 在这里需要注意的是如果鸡蛋没碎那么这个第i层我们可以将其当中这个第0层。下面我们来看看这个代码如何来书写。 但是这样很暴力即使我们加了这个记忆化搜索我们也过不了。下面我们看看这个记忆化搜索的代码如何实现。 下面我们来看看这个方法二： 方法二有点偏数学方法，非常的难想到利用函数单调性进行二分。并不是像刚才那样一层楼一层楼的进行枚举，把枚举的过程做了一点优化。 我们可以看到dp(K,N)他只依赖这个。dp（K-1，i-1)和这个dp(K,N-
经典动态规划：高楼扔鸡蛋
墨鱼菜鸡
09-09 271
点击蓝色“五分钟学算法”关注我哟 加个“星标”，天天中午 12:15，一起学算法 作者 | labuladong 来源 | labuladong 今天要聊一个很经典的算法问题，若干层楼，若干个鸡蛋，让你算出最少的尝试次数，找到鸡蛋恰好摔不碎的那层楼。 国内大厂以及谷歌脸书面试都经常考察这道题，只不过他们觉得扔鸡蛋太浪...
算法学习笔记——动态规划：高楼扔鸡蛋
Insomnia_X的博客
07-15 1182
LeetCode887.鸡蛋掉落建筑有n层（取值1,2,...n），存在一个楼层F（0
【动态规划】高楼扔鸡蛋
your_棒棒糖的博客
03-24 371
887. 鸡蛋掉落 题目描述 给你 k 枚相同的鸡蛋，并可以使用一栋从第 1 层到第 n 层共有 n 层楼的建筑。 已知存在楼层 f ，满足 0 <= f <= n ，任何从 高于 f 的楼层落下的鸡蛋都会碎，从 f 楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破。 每次操作，你可以取一枚没有碎的鸡蛋并把它从任一楼层 x 扔下（满足 1 <= x <= n）。如果鸡蛋碎了，你就不能再次使用它。如果某枚鸡蛋扔下后没有摔碎，则可以在之后的操作中 重复使用 这枚鸡蛋。 请你计算并返回要确定 f 确切
高楼扔鸡蛋-动态规划求解
qq_44872466的博客
04-16 340
问题描述 假设存在一栋共N层高的楼，存在K个鸡蛋。存在在0~N之间存在一层楼F，使得从楼层F扔下时恰好可以使鸡蛋碎开。也就是说当楼层数低于F时，扔下的鸡蛋无法裂开。现在求解最坏情况下，最少的扔鸡蛋数。 思路 对于特定的一个扔鸡蛋时刻，存在两个参数描述这个动作，假设当前手上的鸡蛋个数k，以及所在的楼层数i。当在特定参数（i，k）情形下做出扔鸡蛋这个动作，我们可能会得到两种情况，分别是碎与不碎。对于碎这种情况，意味着我们需要从下面的i-1层中寻找，此时鸡蛋个数为k-1,参数变为（i-1,k-1）;反之，应当从上
【动态规划】 高楼扔鸡蛋
Mr.蚂蚁的博客
09-18 631
57 【动态规划】 高楼扔鸡蛋 一道因为太经典而被Google弃用的面试题。 双蛋问题 首先来看2个鸡蛋，一百层楼的情况： 每隔10层楼试一次，那最坏情况要扔19次。（扔到99层还不碎，那也不用扔了，因为a蛋已经扔过100层了）。 数学的方法：但是10分法是最好的吗？不一定，所以我们想一下，能不能是别的数，甚至不用固定的间隔，让这个间隔不断变小（因为第一次扔的间隔不断变小的话，那么第二次扔的次数也会变少）。设间隔的值为n，从n开始递减，那就有1+2+3+。。+n >= 100，由等差数列求和公式可以
Leetcode刷题(14) 高楼扔鸡蛋
lzAllen的博客
06-30 688
Leetcode刷题(14) 高楼扔鸡蛋 具体方法参考labuladong的经典动态规划：高楼扔鸡蛋 动态规划问题 887. 鸡蛋掉落 方法一: 动态规划，线性搜索 (python超时) class Solution(object): def superEggDrop(self, K, N): """ :type K: int :type N: int :rtype: int """ # 备忘
高楼扔鸡蛋leetcode-algorithm:算法
06-30
高楼扔鸡蛋 leetcode English version repo and Gitbook is on . Just enjoy：) labuladong 的算法小抄 本仓库总共 60 多篇原创文章，都是基于 LeetCode 的题目，涵盖了所有题型和技巧，而且一定要做到举一反三，...
高楼扔鸡蛋leetcode-fucking-algorithm:他妈的算法
06-30
高楼扔鸡蛋 leetcode English version repo and Gitbook is on . Just enjoy：) labuladong 的算法小抄 本仓库总共 60 多篇原创文章，都是基于 LeetCode 的题目，涵盖了所有题型和技巧，而且一定要做到举一反三，...
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
q22837656的博客
11-24 324
本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 294
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 371
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 829
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
最新发布
fengfuyao985的博客
11-25 92
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 458
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
D3QN+PER机制算法
2301_79815102的博客
11-22 758
Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。
高楼扔鸡蛋问题C++
12-07
以下是高楼扔鸡蛋问题的C++代码实现： ```c++ #include #include using namespace std; int dp[105][10005]; int main() { int T; cin >> T; while (T--) { int k, n; cin >> k >> n; memset(dp, 0, ...
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