Recursion 叠箱子最高问题 @CareerCup

CareerCup 递归与动态规划 Q9.10 最大高度堆箱子 给你一堆n个箱子,箱子宽wi\ 阅读详情

这类问题要多多画图


package Recursion;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;

/**
 * You have a stack of n boxes, with widths wi, heights hi and depths di The
 * boxes cannot be rotated and can only be stacked on top of one another if each
 * box in the stack is strictly larger than the box above it in width, height,
 * and depth. Implement a method to build the tallest stack possible, where the
 * heigh t of a stack is the sum of the heights of each box.
 * 
 * 你有一叠箱子,每个箱子的宽wi,高hi,深di。箱子不能旋转并且只能把小的放在大的上面,
 * 要求宽,高,深都满足。现在要实现一个方法来搭起一个最高的箱子组合。
 */
public class S9_10 {

	public static void main(String[] args) {
		Box[] boxes = { new Box(1, 7, 4), new Box(2, 6, 9), new Box(4, 9, 6),
				new Box(10, 12, 8), new Box(6, 2, 5), new Box(3, 8, 5),
				new Box(5, 7, 7), new Box(2, 10, 16), new Box(12, 15, 9) };

		ArrayList<Box> stack = createStackDP(boxes, null, new HashMap<Box, ArrayList<Box>>());
		for (int i = stack.size() - 1; i >= 0; i--) {
			Box b = stack.get(i);
			System.out.println(b.toString());
		}
	}
	
	public static int stackHeight(ArrayList<Box> stack){
		if(stack == null){
			return 0;
		}
		int height = 0;
		for (Box box : stack) {
			height += box.height;
		}
		return height;
	}

	public static ArrayList<Box> createStackR(Box[] boxes, Box bottom) {
		int maxHeight = 0;
		ArrayList<Box> maxStack = new ArrayList<Box>();
		
		for(int i=0; i<boxes.length; i++){
			if(boxes[i].canBeAbove(bottom)){
				ArrayList<Box> subStack = createStackR(boxes, boxes[i]);		// 子问题:把boxes[i]作为bottom
				int height = stackHeight(subStack);					// 计算子stack的高度
				height += (bottom==null ? 0 : bottom.height);		// 计算当前stack的总高度
	
				if(height > maxHeight){		// 保存最高高度的组合
					maxStack = subStack;
					maxHeight = height;
				}
			}
		}
		
		if(bottom != null){
			maxStack.add(0, bottom);
		}
		
		return maxStack;
	}
	
	public static ArrayList<Box> createStackDP(Box[] boxes, Box bottom, HashMap<Box, ArrayList<Box>> stackMap) {
		
		if(bottom!=null && stackMap.containsKey(bottom)){
			return stackMap.get(bottom);
		}
		
		int maxHeight = 0;
		ArrayList<Box> maxStack = new ArrayList<Box>();
		
		for(int i=0; i<boxes.length; i++){
			if(boxes[i].canBeAbove(bottom)){
				ArrayList<Box> subStack = createStackR(boxes, boxes[i]);		// 子问题:把boxes[i]作为bottom
				int height = stackHeight(subStack);
				height += bottom==null ? 0 : bottom.height;
	
				if(height > maxHeight){
					maxStack.addAll(subStack);
					maxStack = subStack;
					maxHeight = height;
				}
			}
		}
		
		if(bottom != null){
			maxStack.add(0, bottom);
			stackMap.put(bottom, maxStack);
		}
		
		return maxStack;
	}
}


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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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