第九章例题 H - Color Length

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/*SE:wn------王宁*/

这题是我理解原代码最久的题目——所以看到这篇文章的你可能也想了很久吧,加油加油。

今天我来给大家说一下刘汝佳大神在紫书中没有详细讲解的部分以及他的原代码中看上去好像不合逻辑的地方(其实是对的啦)。从正面推导我还解释不了——就是这个是怎么想出来的以及极其清晰的运作原理,这应该和dp的最优子结构有关系吧。

书中:d(i,j)是还需要多少费用

代码中:它指的是

在

之前已经在第一个车道移走前i个和在第二个车道移走前(j-1)个

或者

之前已经在第一个车道移走前i-1个和在第二个车道移走前j个

所产生的对增加L(c)必不可少的最少贡献,当然啦,d是由c累加而来的。

加上
因为加上这个元素(第一个车道的i或者第二个车道的j)所产生的对L(c)增加的贡献。

贡献的计算方式是:加上前面已经开始但还没结束的元素的个数。

因为对于这样的元素,每增加一个中间元素,它们距离自己的结束元素就都加了1,所以综合起来看就是加上这些元素的总个数,在代码中用c[i][j]来表示——这两端大体上就是对分析第二段的计算方法的解释

然后这个新加上的元素又会对这些元素的总个数产生影响(增、减,或者不变——不变也是影响),这时候就要更新了,详解见代码。

稍微注意点的就是dp[i][j]被他用dp[t][j]代替了,第一维用了滚动数组,c[i][j]也是。

这是我的代码(有注释),刘汝佳大神的放在最后。对于部分代码我觉得自己能思考一下就明白的就不写注释了。

/*SE:wn------王宁*/
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 5000+5;
#define INF 2000000000;
int run,runs,i,j,m,n,t,v1,v2;
char A[maxn],B[maxn];
int a[maxn],b[maxn];
int sa[27],ea[27],sb[27],eb[27];
int dp[2][maxn];
int c[2][maxn];
int main()
{
	scanf("%d",&runs);
	for(run=1;run<=runs;run++){
		 scanf("%s",A+1);  scanf("%s",B+1);
		printf("%s\n",A+1); printf("%s\n",B+1);
		m=strlen(A+1); n=strlen(B+1);
		for(i=1;i<=m;i++) a[i]=A[i]-'A'+1; for(i=1;i<=n;i++) b[i]=B[i]-'A'+1;
		memset(ea,0,sizeof(ea));  memset(eb,0,sizeof(eb));
		for(i=1;i<=26;i++) sa[i]=maxn; for(i=1;i<=26;i++) sb[i]=maxn;
		for(i=1;i<=m;i++){ 
			/*这个元素在a中是第一次出现*/
			if( sa[a[i]]==maxn ) sa[a[i]]=i;
			ea[a[i]]=i;
		}
		for(i=1;i<=n;i++){ 
			if( sb[b[i]]==maxn ) sb[b[i]]=i;
			eb[b[i]]=i;
		}
		t=0; memset(c,0,sizeof(c)); memset(dp,0,sizeof(dp));
		for(i=0;i<=m;i++)
		{
			for(j=0;j<=n;j++)
			{
				if(i==0&&j==0) continue;
				v1=INF; v2=INF;
				if(i) v1=dp[t^1][j]+c[t^1][j];
				if(j) v2=dp[t][j-1]+c[t][j-1];
				dp[t][j]=min(v1,v2);
				/*对于到了i!=0的后期,为什么只要考虑i那一边的c[i][j]更新 
				 首先你得承认不管如何排列,当前i个和前j个确定,c[i][j]的值都是一样的
				 能结束的点一定会结束,因为开始的点和结束的点都会出现。反之亦然。
				 所以按理来说从哪一方面入手都是一样的,c[t^1][j]或者c[t][j-1]
				 我这只能举个例子给你们感受一下,希望后来人有缜密些的证明 
				 例如
				 AABB
				 CCDD

				 求c[2][3]
				 有两条路
				 c[1][3] c[2][2]
				 前者=2,后者=0
				 然后前者要减去1,后者要加上1
				 今日之成就,补往事之因果。
				 我的A进去,把之前开头的A产生的一单位的贡献给消去了。
				 而在c[2][2]中,A 和 A是早就已经消去了的。
				 同样,D在 c[2][2]的基础上加入做的贡献在 c[1][3] 早就成为事实 
				 要从抽象的思维中想出这种方式是厉害的,给刘汝佳大神点个赞。 */
				if(i){
					c[t][j]=c[t^1][j];
					//如果下面没有,那么这里的开头就是全局的开头,sb[相应元素]应该置为maxn,
					if(sa[a[i]]==i&&sb[a[i]]>j) c[t][j]++;
					//如果下面没有,那么这里的结束就是全局的结束,eb[相应元素]应该置为0
					if(ea[a[i]]==i&&eb[a[i]]<=j) c[t][j]--;
				} else if(j){
					c[t][j]=c[t][j-1];
					if(sb[b[j]]==j&&sa[b[j]]>i) c[t][j]++;
					if(eb[b[j]]==j&&ea[b[j]]<=i) c[t][j]--;
				}
			}
			t^=1;
		}
		printf("%d\n",dp[t^1][n]);

	}
	return 0;
}
// UVa1625 Color Length
// Rujia Liu

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int maxn = 5000 + 5;
const int INF = 1000000000;

char p[maxn], q[maxn]; // starts from position 1
int sp[26], sq[26], ep[26], eq[26]; // sp[i] start positions of character i in p
int d[2][maxn], c[2][maxn]; // c[i][j]: how many "incomplete" colors in the mixed sequence

int main() {
  int T;
  scanf("%d", &T);
  while(T--) {
    scanf("%s%s", p+1, q+1);

    int n = strlen(p+1);
    int m = strlen(q+1);
    for(int i = 1; i <= n; i++) p[i] -= 'A';
    for(int i = 1; i <= m; i++) q[i] -= 'A';

    // calculate s and e
    for(int i = 0; i < 26; i++) { sp[i] = sq[i] = INF; ep[i] = eq[i] = 0; }
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
      sp[p[i]] = min(sp[p[i]], i);
      ep[p[i]] = i;
    }
    for(int i = 1; i <= m; i++) {
      sq[q[i]] = min(sq[q[i]], i);
      eq[q[i]] = i;
    }

    // dp
    int t = 0;
    memset(c, 0, sizeof(c));
    memset(d, 0, sizeof(d));
    for(int i = 0; i <= n; i++){
      for(int j = 0; j <= m; j++){
        if(!i && !j) continue;

        // calculate d
        int v1 = INF, v2 = INF;
        if(i) v1 = d[t^1][j] + c[t^1][j]; // remove from p
        if(j) v2 = d[t][j - 1] + c[t][j - 1]; // remove from q
        d[t][j] = min(v1, v2);

        // calculate c
        if(i) {
          c[t][j] = c[t^1][j];
          if(sp[p[i]] == i && sq[p[i]] > j) c[t][j]++;
          if(ep[p[i]] == i && eq[p[i]] <= j) c[t][j]--;
        } else if(j) {
          c[t][j] = c[t][j - 1];
          if(sq[q[j]] == j && sp[q[j]] > i) c[t][j]++;
          if(eq[q[j]] == j && ep[q[j]] <= i) c[t][j]--;
        }
      }
      t ^= 1;
    }
    printf("%d\n", d[t^1][m]);
  }
  return 0;
}

 

 

C++控制台实现简单的注册登录 C++控制台实现简单的注册登录 #include<iostream> #include<string> #include <vector> #include <conio.h> void Display();//调用display显示switch()界面 void Register();//注册 void Enter();//登录 using nam... 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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专注 Java 后端开发,分享基础语法、JVM、并发、Spring 全家桶、微服务、分布式、性能优化等实战干货。坚持输出高质量技术笔记,用简单语言讲清复杂原理,助力每一位 Java 开发者稳步进阶。 400

Python深度学习:从入门到实战

亲爱的读者,欢迎您翻开这本书。我们即将探索的,是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学,也是创造的艺术,更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发,亲手搭建神经网络,驾驭Transformer等前沿模型,最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧,保持好奇。这不仅是一次知识的学习,更是一场思维的远行。来,随我一起,开启这趟非凡的旅程吧。

weixin_45747731的博客 296

P315 GCD等于XOR UVa12176 “不难发现”的解释 以及完整推导过程

1. a-b&lt;=a xor b, 对于在同一个数位相同的二进制位值,xor和减法的效果都是一样的。 对于在同一个数位不同的二进制位值,xor恒等于1,而减法可能向高位借1. 2.gcd(a,b)&lt;=a-b (假设a&gt;b) 因为gcd(a,b)=gcd(b,a%b) 设a=qb+r  r=a%b=a-qb gcd(b,a%b)=gcd(b,a-qb) 此时最大公因数不...

JXUFE_ACMer的博客 381

第八章习题 E - Paper Folding

/*SE:wn------王宁*/ /*这一题我是按照这位 https://blog.youkuaiyun.com/weizhuwyzc000/article/details/47038989 的方式写的,我主要讲一下自己实现的注意点和一些体会*/ /*首先是题意的理解:自己去折纸只提示一点,最底下那“张”永远是最小单位的纸张区域 然后关于规律和路线思想的提出,请看原网站。 详解路线:知道路线之后从当前位置...

JXUFE_ACMer的博客 349
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JXUFE_ACMer
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