动态规划-01背包 站在巨人的肩膀上，写博客\(￣︶￣*\))，有趣，实在太有趣了

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仿射变换矩阵每个参数的意义 在图像处理中，仿射变换矩阵用于描述平移、旋转、缩放、剪切等线性变换的组合。

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动态规划 -第1篇 在计算机科学中，动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是解决最优化问题的一种重要方法。通过将大问题拆解为小问题，动态规划不仅能够显著降低计算复杂度，还能提高效率。无论是经典的背包问题，还是更加复杂的路径最短问题，动态规划都能提供优雅且高效的解法。本篇文章将带领你走进动态规划的世界，从基础概念到实际应用，逐步揭开这一算法的神秘面纱。无论你是算法新手，还是希望深入理解动态规划背后原理的开发者，本文都将为你提供清晰的思路和具体的示例。😊😊。

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地图导航的幕后英雄：图论如何改变出行？—全程动画可视化数据结构算法之图 本文系统解析数据结构与算法中“图”的核心知识体系，涵盖基础概念、存储结构、遍历算法及其高级应用。首先介绍图的定义与分类（无向图、有向图、带权图等），剖析顶点度、连通性、生成树等核心概念；接着探讨图的四大存储方法——邻接矩阵、邻接表、十字链表与邻接多重表的实现与性能对比。以动画可视化形式详解图的广度优先遍历（BFS）与深度优先遍历（DFS），并分析其复杂度及生成树特性。重点阐述最小生成树算法（Prim与Kruskal）的贪心策略与实现步骤，以及最短路径问题中BFS、Dijkstra、Floyd算法的适用场景与

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动态规划之完全背包 折断了递归的翅膀，是对？是错？

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【数学建模】描述统计量与常见概率分布：从理论到实践的深度解析 本文系统地介绍了描述统计量和常见概率分布，探讨了集中趋势度量（均值、中位数、众数、平均差）、离散程度度量（极差、方差、标准差、变异系数、四分位数、离散系数、异众比率、标准误）以及分布形状度量（偏度、峰度）的定义、计算方法和实际应用。涵盖了离散概率分布（伯努利分布、二项分布、泊松分布）和连续概率分布（正态分布、均匀分布、指数分布、t 分布、拉普拉斯分布、Logistic 分布、帕累托分布、威布尔分布、Beta 分布、卡方分布、Gamma 分布），阐述了它们的定义、应用场景。

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【动态规划】子数组系列二（数组中连续的一段） 【动态规划】子数组系列二（数组中连续的一段）

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[AcWing算法基础课]动态规划之01背包 这篇文章详细地介绍了动态规划之“01背包问题”。

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【算法】图论 —— Floyd算法 python 如果有更多问题或需要进一步的帮助，可以在评论区留言讨论哦！，分别代表点的个数和边的条数。

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机器学习零基础小白指南---- 线性代数入门 线性代数是机器学习的基石。在掌握机器学习的实战技巧之前，数学基础是绕不过去的一环。本文从零基础视角，通过简明易懂的方式，带你掌握线性代数的核心概念，帮助你构建机器学习的数据表示与运算基础。向量是线性代数的核心概念之一，可看作一组有序数值的集合，用于描述对象的特征。例子身高：170 厘米体重：65 公斤年龄：30 岁这些特征可以组合为一个向量：矩阵是一个二维数组，由行和列组成，用于表示数据集、模型参数和特征变换。例子：房价数据集面积(㎡)房龄(年)房价(万元)505100。

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DFS：深搜+回溯+剪枝解决矩阵搜索问题 1、矩阵搜索问题经常要用到向量，也就是我们可以通过dx和dy来帮助我们定义方向2、矩阵搜索要确保走过的位置不再走过，所以此时有两个策略：（1）标记数组，比较常用（2）修改原矩阵的内容，但是这样做的话要我们要确保最后能够把它复原3、dfs的返回值不一定是void，如果该题目并不只是完全地去统计，而是涉及到我们做出的选择可能会错误的时候，这个时候我们就需要通过bool类型的返回值来帮助我们判断当前的填法是否正确。比如解数独和单词搜索问题

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动态规划路径问题 1. 路径问题对于状态表示：要么以[i,j]位置为结尾，根据题意（题目经验），根据前面的状态来填[i,j]状态，要么以[i,j]位置为起点，根据题意（题目经验），根据后面的状态来填[i,j]状态2.状态转移方程根据最近的一步划分问题3. 初始化：要么初始化上左两层，要么初始化左右上三层，要么初始化右下两层4. 填表顺序：要么从上往下，从左往右，要么从下往上，从右往左5. 返回值：要么返回最后一格的值，要么最后一层的某个格的值，要么返回第一格的值。

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【从二维到一维：动态规划——01背包完全背包的空间优化之路】—— 经典例题解答，将问题转化为背包问题 这篇文章介绍了如何通过空间优化将二维动态规划（DP）转化为一维DP，显著减少内存消耗并提升效率。二维DP常用于多维度状态问题，但在大规模问题中容易导致空间复杂度过高。通过使用一维数组并倒序更新状态，我们能够在不影响时间复杂度的情况下，降低空间复杂度。文章结合 背包问题 和 子集和问题 等经典案例，详细讲解了这一优化过程。读者将学习如何通过一维DP技巧，优化常见的动态规划问题，提高程序性能和内存利用率。

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数仓业务总线矩阵设计实战，重塑企业核心架构 | 架构师必读 数据总线每个企业都有关键业务过程组成的价值链，确定主体活动的业务流程。数据仓库建设就是围绕价值链和业务流程建立的一致化的维度和一系列业务事实。这些业务流程和关键业务过程都会共用一些维度，形成了企业数据仓库的总线，一致化维度和事实可以看做一组标准接口，也被称作数据仓库总线架构。这种数据总线架构，维持了统一的标准，使得新增业务过程与已存在的业务过程可以和谐共存。随着实时数仓的发展，矩阵设计需考虑流批一体特性。建议每季度进行矩阵评审，持续纳入新的业务过程如直播带货、社区团购等。

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徒手摘星，即使徒劳无功，亦不至满手污泥————zty QQ：953793685 团队：https://www.luogu.com.cn/team/98296
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永远的学习者。 本人博客中的数学建模部分参考来源：up主->数学建模北海 数学建模清风 || 书籍->《数学建模算法与应用》 本人博客中的算法部分参考来源：up主->左程云
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小lii
这个人很神秘, 什么也没有写.～
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很荣幸和同学们交流
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