练习5 - 放苹果

本文探讨了使用动态规划算法解决苹果放入不同数量盘子的问题,通过递推公式计算并展示了解决方案。
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#include<cmath>
#include<algorithm>
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#include<sstream>
#include<fstream>
#include<algorithm>
using namespace std;

int r[20][20];	//用a[i][j]表示i个苹果放j个盘子里 
const int m=7,n=3;
int main()
{
	//流程图!! 
	//1.设置特殊
	 for(int i=0;i<=n;i++){
	 	r[1][i] = 1;	//将1/0个苹果放到盘子中,均为一种 
		r[0][i] = 1; 
	 }
	 for(int i=0;i<=m;i++){
	 	r[i][1] = 1;	//将苹果放到1/0盘子中,均为一种 
	 	r[i][0] = 1;
	 }
	 
	 //2.正常遍历

	 for(int i=2;i<=m;i++){	//外面i为主元 
	 	for(int j=2;j<=n;j++){
	 		if(i<j){	//苹果 < 盘子
	 			//当i=j时,r[i][j] = r[i][i]就是自己瞎玩
				  
	 			r[i][j] = r[i][i];	//多出的碗当摆设	->	去除 
			 }else{	//苹果 > 盘子
			 	r[i][j] = r[i-j][j] + r[i][j-1];
			 } 
		 }
	 } 
	cout << r[m][n];
}
//cout << "输入:";

结果:

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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