【DP】LCR 100.三角形最小路径和

【管理科学】第三十五篇 企业经营中的管理科学01 权力、风险、运营、物流、人力资源、库存、合同、品牌、业绩、项目 编号类型领域子领域/内容问题问题的数学分析(电磁/信息论/数学物理/数学化学/界面科学/表面科学 + 几何/拓扑/代数/集合论/图论/数论/函数评估/数值估计/概率/统计/向量/张量/矩阵/矢量 + 其他)算法逐步推理思考的数学表达式及实现步骤及时序流程 参数列表及参数的数值范围及数值分析及常量/常数1管理科学问题运营管理生产计划如何分配有限资源生产多种产品以最大化利润?线性代数、凸优化、单纯形法;向量与矩阵目标函数 max c^T x,约束 Ax ≤ b, x ≥ 0。步骤:①标准化引入松弛变量;②构建初 阅读详情

题目

DP

Python

class Solution:
    def minimumTotal(self, triangle: List[List[int]]) -> int:
        n = len(triangle)
        dp = triangle.copy()
        for i in range(1, n):
            for j in range(i+1):
                if j == 0:
                    dp[i][j] = dp[i-1][0] + triangle[i][j]
                elif j == i:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + triangle[i][j]
                else:
                    dp[i][j] = min(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + triangle[i][j]
        return min(dp[n-1])

Java

class Solution {
    public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
        int n = triangle.size();
        if (n == 1) {
            return triangle.get(0).get(0);
        }
        int[] tmp = new int[n];
        tmp[0] = triangle.get(0).get(0);
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = i; j >= 0; --j) {
                if (j == i) {
                    tmp[j] = tmp[j - 1] + triangle.get(i).get(j);
                } else if (j < i && j > 0) {
                    tmp[j] = Math.min(tmp[j], tmp[j - 1]) + triangle.get(i).get(j);
                } else if (j == 0) {
                    tmp[j] = tmp[j] + triangle.get(i).get(j);
                }
                if (i == n - 1) {
                    ans = Math.min(ans, tmp[j]);
                }
            }
        }

        return ans;
    }
}
【信息科学与工程学】【物理/化学和工程技术】射频芯片制造中的数学物理01 编号类型领域材料(含复合材料及几何/拓扑/薄膜/加工/制造工艺/其他)的完整性质特征及数学表达式及数值约束问题材料的光学数学表达式(所有方程式列表及对应参数及结果数值)及数学分析关联知识1​固体光学/色散: 熔融石英 SiO₂ (Corning 7980): 折射率 n(λ) 由Sellmeier方程描述;零色散波长 λ₀≈1.30 μm。计算熔融石英在 λ=1.064 μm (Nd:YAG) 处的折射率 n 和色散参量 D (ps/(nm·km))。 阅读详情

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力扣LCR 100题 三角形最小路径和 C++ 动态规划 附Java代码

中等相关标签给定一个三角形triangle,找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。在这里指的是与相同或者等于的两个结点。也就是说,如果正位于当前行的下标i,那么下一步可以移动到下一行的下标i或i + 1。11如下面简图所示:46748 3自顶向下的最小路径和为 11(即,2 + 3 + 5 + 1 = 11)。

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D打卡签到,蓝牙中继,广播信号模拟器

模拟WIFI或蓝牙,有如下4种运行模式 1、WIFI模式:指定SSID、BSSID名称等,模拟WIFI,供设备连接。 2、蓝牙静态模式:指定MAC地址,广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式:扫描周围蓝牙设备,获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据,实时发送至Cloud云端,可以设定时间段,只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式:指定MAC地址,从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据,并广播RAW数据。 准备工作: 1、板子:选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app:用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP:用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明: 上述完成后,设备首次上电,RESET一侧的指示灯会常亮,可以把它理解成电源指示灯; BOOT一侧的灯会亮,该灯常亮,表示设备开启了AP模式,此时设备会发射一个WIFI信号源,名称为ESPWIFI_AP,密码为12345678,手机或电脑连接该WIFI,浏览器输入192.168.4.1,进入设备的配置页面,进行相应的配置,其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后,会重启,重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置,可以长按BOOT按键,等待BOOT一侧的灯常亮,即进入AP模式,再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试,请勿用于签到等违法违纪用途。

YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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刷题记录--leetcode LCR 100 三角形最小路径和

(i-1,j-1)位置移动过来。保证路径和最小的情况,那么我们移动的时候就需要比较由(i-1,j)或者(i-1,j-1)位置移动到(i,j)哪个需要的代价更小。当i=j时,(i,j)只能由(i-1,j-1)移动到。其他情况: dp[i][j]=Math.min(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j])+triangle.get(i).get(j);定义二维数组dp[i][j],表示的是从 顶点(0,0)到达(i,j)这个位置需要的路径和,初始化dp[0][0]=0。,找出自顶向下的最小路径和。

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基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了基于动态窗口法(DWA)的机器人局部路径规划算法,深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理,并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验,展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径,充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群:具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力,从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节;②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法;③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考;④作为进一步研究高级导航算法(如TEB、MPC)的技术基础。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试,重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节,通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验,以深刻把握算法性能与参数之间的关系,进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。

【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术,重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法,能够有效聚焦信号能量,精确提取轴承故障特征频率,提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础,并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能,同时提供了完整的Matlab代码实现流程,涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节,便于读者复现与拓展应用。; 适合人群:具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测,实现故障预警;②提升工业设备运维系统的智能化水平,支撑预测性维护体系构建;③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试,深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数(如核函数选择、平滑窗口大小)对诊断效果的影响,并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中,开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。

98,99,100

每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。因为每次移动只有两次选择,所以f[i][j]=min(f[i−1][j−1],f[i−1][j])+c[i][j]=0 且 j=0 时,dp[i][0]=dp[i−1][0]+grid[i][0]=0,dp[0][j]=dp[0][j−1]+grid[0][j]。dp[i][j] 表示从开始走到(i,j)位置的最小路径和。dp[i][j] 表示从(0,0)->(i,j)的最小值。初始化 f[0][i]=f[i][0]=1;其中c[i][j]表示位置(i,j)的值。

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(1) 203(移除链表中元素)(2) LCR 024(反转链表)(3) 876(链表的中间节点)(4)02.02.链表倒数第k个节点(5) 21(合并两个升序链表)(6) 02.04(分割链表)(7) LCR 027(回文链表)(8) 判断链表是否相交(9) 判断是否为环形链表(10) 找到环形链表入环的第一个节点(11) 138(随机链表的复制)

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