787. K 站中转内最便宜的航班(动态规划)

LeetCode K站中转内最便宜的航班(回溯法、动态规划) 有 n 个城市通过 m 个航班连接。每个航班都从城市 u 开始,以价格 w 抵达 v。 现在给定所有的城市和航班,以及出发城市 src 和目的地 dst,你的任务是找到从 src 到 dst 最多经过 k 站中转的最便宜的价格。 如果没有这样的路线,则输出 -1。 示例 1: 输入: n = 3, edges = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]] src = 0, ... 阅读详情
package com.wsq.leetcode;
/**
 * 787. K 站中转内最便宜的航班
 * @author wsq
 * @date 2020/10/21
	有 n 个城市通过 m 个航班连接。每个航班都从城市 u 开始,以价格 w 抵达 v。
	现在给定所有的城市和航班,以及出发城市 src 和目的地 dst,你的任务是找到从 src 到 dst 最多经过 k 站中转的最便宜的价格。 如果没有这样的路线,则输出 -1。
	
	示例 1:
	输入: 
	n = 3, edges = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]]
	src = 0, dst = 2, k = 1
	输出: 200
	
	链接:https://leetcode-cn.com/problems/cheapest-flights-within-k-stops
 */
import java.util.Arrays;

public class FindCheapestPrice {
	/**
	 *	动态规划,虽然知道了动态规划解题的基本思想,但是在处理复杂问题是,还是有点无知所措
	 *	1.确定状态
	 *		最后一步:经过k-1个中转战达到 站点i-1,然后经过一步达到站点i
	 *		子问题:计算经过k-1个中转到达i-1站点所需的最小的代价
	 *	2.定义转移方程
	 *		f[i][k] = min(f[i][k], f[i][k-1] + w)
	 *	3.初始化条件以及边界情况
	 *		计算src直达的状态
	 *	4.计算顺序
	 * @param n
	 * @param flights
	 * @param src
	 * @param dst
	 * @param K
	 * @return
	 */
	public int findCheapestPrice(int n, int[][] flights, int src, int dst, int K) {
        // 转移方程表示,经过多少中转最小代价到达目标
        int[][] f = new int[n][K + 1];
        
        for(int i = 0; i < n; i++){
            Arrays.fill(f[i], Integer.MAX_VALUE);
        }
        // 由src直达的目的地
        for(int[] flight: flights){
            if(flight[0] == src){
                f[flight[1]][0] = flight[2];
            }
        }
        // 设置出发地和目的地相同的状态,由于测试用例中存在环路,需要将src与dst相同的状态置成0
        for(int i = 0; i <= K; i++){
            f[src][i] = 0;
        }
        for(int i = 1; i <= K; i++){
            for(int[] flight: flights){
                if(f[flight[0]][i-1] != Integer.MAX_VALUE){
                    f[flight[1]][i] = Math.min(f[flight[1]][i], f[flight[0]][i-1] + flight[2]);
                }
            }
        }
        return f[dst][K] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : f[dst][K];
    }
}

leetCode 787. K 站中转内最便宜的航班「中等」 题目 有 n 个城市通过一些航班连接。给你一个数组flights ,其中flights[i] = [fromi, toi, pricei] ,表示该航班都从城市 fromi 开始,以价格 pricei 抵达 toi。 现在给定所有的城市和航班,以及出发城市 src 和目的地 dst,你的任务是找到出一条最多经过 k站中转的路线,使得从 src 到 dst 的 价格最便宜 ,并返回该价格。 如果不存在这样的路线,则输出 -1。 示例 1: 输入: n = 3, edges = [[0,1,1... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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787. K 站中转内最便宜的航班有 n 个城市通过 m 个航班连接。每个航班都从城市 u 开始,以价格 w 抵达 v。现在给定所有的城市和航班,以及出发城市 src 和目的地 dst,你的任务是找到从 src 到 dst 最多经过 k 站中转的最便宜的价格。 如果没有这样的路线,则输出 -1。示例 1:输入:n = 3, edges = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500...

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