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最近在学习动态规划，将自己的所思所想所得记录下来，检验自己是否真正懂了。
问题描述：
给定一个数组，记录一串数字，可正可负，现要求出其中最大的连续子段和。
用数组A[N]记录所要求的数组，用数组B[N]来记录连续子段和的状态
通过分析，可以知道：
当B[K]>0时，无论B[K]为何值，B[K]=B[K-1]+A[K]
当B[K]<0时，也就是B[K]记录到一个A[J]是负的，可以把B[K]变成负的，那么B[J]记录的这一段应该截掉，应为无论后面的A[K]多大，加上个负数总不可能是最大的子段和，因此将B[K]=A[K]，重新开始记录。
故动态转移方程便可得出
B[K] = MAX(B[K-1]+A[K] , A[K])
看个实例
k 1 2 3 4
a[k] 3 -4 2 10
b[k] 3 -1 2 12
必须记住B[K]是状态量，要获得最大连续子段和，只需在数组B中扫描一遍得到最大的数即可。
最大连续子段和的暴力法、分治法和动态规划法求解（Python）
最近正在学习dp，其中一个很经典的例子是==最大连续子段和==。为了打开思路，我就想着用三种方法来求解这个问题的最优解。如果有任何问题，欢迎看文的小伙伴们指正呀~
最大连续子序列和（最大子数组和）四种最详细的解法
问题描述：给一个数组，有正有负，求其连续子序列的最大值 解法1：穷举暴力法 枚举左端点跟右端点，然后遍历更新所有的子序列和，最终得到结果就是最大的 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e5+10; int a[N],b[N]; int n ; int ans ; const int INF = 0...
动态规划：最大子矩阵和问题
大家好，我是连人。本期我们讨论最大子段和的第一个推广问题：最大子矩阵和问题。 最大子段和问题： 首先先简单介绍一下最大子段和问题：在数组a中存放着n个整数，求i，j∈[0，n]（i<j）使i和j区间内所有整数相加和最大。 如果a数组内全是负数，则最后结果记为0。 针对这个问题，我们设立一个变量b，b的规则是： 当b[j-1]>0时，b[j] = b[j-1] + a[j] 否则b[j]...
【C++】连续子数组的最大和
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【动态规划基础】求最大连续子序列和——最大子段和
动态规划法通过利用子问题的最优解，将问题分解为更小的子问题，从而提高了效率。在实际应用中，动态规划法是解决最大连续子序列和问题的常用方法。暴力法是最直观的解决方法，它通过遍历所有可能的子序列，并计算它们的和，最后返回最大的和。动态规划法是一种更高效的解决方法，它通过利用子问题的最优解来构建整个问题的最优解。当解决最大连续子序列和问题时，可以使用两种基本方法：暴力法和动态规划法。，暴力法将遍历所有可能的子序列，计算它们的和，并返回最大的和，即。，动态规划法将遍历整个序列，计算当前子序列的和，并更新。
最大子段和（dp）
给出一个长度为n的序列a，选出其中连续且非空的一段使得这段和最大。
【刷题】求最大连续段和（三种方法）
给出一串长度为n的数列，要求从中找出连续的一段来使得总和最大。输人包含两行，第1行表示数列长度为N(N
OpenWebUI外部模型配置异常排查与修复指南
本文详细解析了OpenWebUI外部模型配置异常的常见问题及解决方案，包括隐藏字符、数据库锁死等典型现象。通过错误日志分析和数据库修复实战指南，帮助开发者快速定位并解决配置问题，确保OpenWebUI与第三方大模型的稳定连接。
18708 最大子段和
从第一位开始遍历，将每个数累加为sum。并将sum中的最大值更新为ans。若该过程中sum<0,则将sum重置为0。由每一步的最优解组合为全局的最优解。2,-4,3,-1,2,-4,3中，最大的子段和为4，该子段为第三元素至第五元素，即3,-1,2。一个整数，为最大的子段和。if (ans < sum)//将sum中的最大值更新为ans。if (sum < 0)//若sum<0,则将sum重置为0。第一行是一个正整数N，表示了序列的长度（0=<N<=200000）。//每个数累加为sum。
rk3326 MIPI休眠唤醒黑屏有背光问题
** 1.问题现象: ** **【开机起来】**开机起来可以正常显示 **【按power按键休眠】**第二次按下Power按键进入休眠，隔10s，再按Power按键唤醒。 **【出现结果】**屏幕黑屏有背光，并提示drm time out错 **【lcd信息】**lcd为480*800 2lane的mipi **【复现概率】**第二次按下休眠唤醒必然复现 【具体错误log如下】 //第一次休眠的log// [ 54.858511] dw-mipi-dsi ff450000.dsi: final DSI-
计算机组成原理课设
计算机组成原理课程设计
最大连续子段和，最大连续m段和。动态规划。
首先是最大连续子段和的问题， 题目描述：求一个数组arr=[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]，的最大连续的子段的和。 题解：使用动态规划，定义辅助数组dpc记录以当前元素结尾的最大连续的子段和。即dpc[i]表示的是在arr列表中以arr[i]结尾的最大连续的子段和。那么显然dpc[i]有两种情况，一个是arr[i]加在了arr[i-1]之后，那么此时最大的连续子段和dpc[i] = ...
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一.RAID基本概念 常见的RAID级别组合RAID级别 二.RAID的数据组织形式 三.RAID的数据保护功能 方法一：镜像方法二：奇偶校验算法（XOR） 四.RAID热备和重构 1.热备（Hot Spare）的定义2.热备的分类3.热备的工作原理 五.RAID 2.0技术 1.RAID 2.02.RAID 2.0+3.华为RAID 2.0+ 六.RAID 2.0+块虚拟化技术 1.什么会出现RAID 2.0+技术？2.什么是RAID 2.0？3.RAID 2.0+的原理是什么？
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generate for与always内for：Verilog循环的静态生成与动态执行之辨
本文深入解析Verilog中generate for与always内部for循环的核心差异。generate for使用genvar变量在编译时静态生成硬件结构，适用于模块实例化；always内部for使用整型变量在运行时动态执行，综合为并行逻辑。理解这两种循环的适用场景和综合结果对提升数字电路设计质量至关重要。
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最大连续子段和(动态规划-线性递推动规 )
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
最大子段和问题（分治法和动态规划）
什么是最大子段和，通俗点讲： 最大子段和就是给了一些数，然后你从中找了几个连续的数，这组连续的数的和比任意一组连续的数的和都大，那么你找的这几个连续的数的和就是这些数的最大子段和。 通俗的听不懂你就看这里： 给定由n个整数（可能为负整数）组成的序列,...,求该序列形如的子段和的最大值。当所有整数均为负整数时定义其最大子段和0。依此定义，所求的最优值为：。例如，当...
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
DP动态规划--最大子段和问题
DP–最大子段和问题（动态规划） 问题： 有n个整数组成一个a1，a2，a3，… ，an序列。求其子段和的最大值（子段是连续的） 比如{-2，11，-4，13，-5，-2}，最大子段和就是11-4+13=20 解题思路： 这是一个很典型的动态规划性质的题目，我们先设置一个dp数组 dp[i]表示以a[i]为结尾的子段的最大子段和。这里注意一定要以a[i]结尾而不是a[1]到a[i]间任意子段，因为这样有利于利用与维护其最优子结构性质 得到递推式： （1.）dp[i]=dp[i-1]+a[i]---
最大子段-n个数求和最大且连续的子段-最简单的一维dp，动态规划入门教程，包听懂
你要求n个数中最大的一段数,用动态规划来做 dp[i]的含义就是 当你到达i的时候，i个数里面求最大的一段数 的最优解 但是dp[i]又是怎么求的？ dp[i]的值由两个部分组成，a[i]一定会包括的，或者除了a[i]前面可能还要再添加一段 但是添加的这一段怎么去看待？ 因为你要求当前最大情况，那么你肯定前面也要是最大情况啊 那么就是dp
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