Leetcode_1011.在D天内送达包裹的能力————二分法的第一次arise

【LeetCode】第1011题——在D天内送达包裹的能力(难度:中等) 【LeetCode】第1011题——在D天内送达包裹的能力(难度:中等)题目描述解题思路代码详解注意点 题目描述 传送带上的包裹必须在 D 天内从一个港口运送到另一个港口。 传送带上的第 i 个包裹的重量为 weights[i]。每一天,我们都会按给出重量的顺序往传送带上装载包裹。我们装载的重量不会超过船的最大运载重量。 返回能在 D 天内将传送带上的所有包裹送达的船的最低运载能力。 示例 1: 输入:weights = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], D = 5 输出:15 解释: 船舶 阅读详情

传送带上的包裹必须在 D 天内从一个港口运送到另一个港口。
传送带上的第 i 个包裹的重量为 weights[i]。每一天,我们都会按给出重量的顺序往传送带上装载包裹。我们装载的重量不会超过船的最大运载重量。
返回能在 D 天内将传送带上的所有包裹送达的船的最低运载能力。

原题地址:在D天内送达包裹的能力

  • 我的超时题解
class Solution {
public:
    int shipWithinDays(vector<int>& weights, int D) {
        int _chazhi   = weights.size() - D;
        int _maxwt    = 0;
        int _capacity = 0;
        int _i        = 0;
        int _tempsum  = 0;
        int _manydays = 0;
        for (int i = 0; i < weights.size(); ++i) {
            if (_maxwt < weights[i]){
                _maxwt = weights[i];
            }
        }
        _capacity = _maxwt;

        while(1){
            while (_i < weights.size()){
                if ((weights[_i]+_tempsum) <= _capacity){
                    _tempsum+=weights[_i];
                    _i++;
                    if(_i == weights.size()){
                        _manydays++;
                    }
                }
                else{
    //                _i++;
                    _manydays++;
                    _tempsum=0;
                    continue;
                }
            }
            if(_manydays <= D){
                break;
            }
            else{
                _capacity++;
                _tempsum  = 0;
                _i        = 0;
                _manydays = 0;
            }
        }//无限循环
        return _capacity;
    }
};

暴力法,我没了,暴力不给过。

  • 大佬的DP做法
class Solution {
public:
    int shipWithinDays(vector<int>& weights, int D) {
        // 确定二分查找左右边界
        int left = *max_element(weights.begin(), weights.end()), right = accumulate(weights.begin(), weights.end(), 0);
        while (left < right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            // need 为需要运送的天数
            // cur 为当前这一天已经运送的包裹重量之和
            int need = 1, cur = 0;
            for (int weight: weights) {
                if (cur + weight > mid) {
                    ++need;
                    cur = 0;
                }
                cur += weight;
            }
            if (need <= D) {
                right = mid;
            }
            else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        return left;
    }
};

//作者:LeetCode-Solution

仔细思考并看题解之后理解了大佬的部分思路。
首先,已知运货能力最小是最重货物,因为若达不到最重货物,货物都运不完。
其次,可以以二分法为基础,以所有货物重量之和进行二分,这样逼近正确答案的速度更快,是log复杂度。不像我的暴力解法,是通过线性检索。
再者,因为最小运输能力是最重货物,我们绝对可以将所有货物运走,只是时间的问题。即利用这一段代码来求解目前所需天数:

 int mid = (left + right) / 2;//取mid为当前的运输能力
            // need 为需要运送的天数
            // cur 为当前这一天已经运送的包裹重量之和
 for (int weight: weights) 
{
   if (cur + weight > mid) {
        ++need;
        cur = 0;
    }
    cur += weight;
}

因为mid是当前运输能力,在cur + weight > mid 的时候天数加 1 ,而初始化 cur(当前运输量)。
最后只需要判断 need(所需天数) 与D的关系,比目标天数D少的话,就将右边界左移,因为我们要求尽量接近D,运输能力不是越强越好。 比目标天数D多的话,就将左边界右移(即提高运输能力,减少天数,因为D天正好运完是底线)。
最后返回left,老模板了。
二分方法第一次在这实际应用,这里顺便加一下二分法模板。
—————————————————————————————————————————————————————

//二分查找
int lower_bound(int A[], int left, int right, int x){//还是利用角标作用排序后的数组
    int mid;//mid作为left和right的中点
    while (left < right){// 对[left,right]来说,left==right 意味着找到唯一位置
        mid = (left + right)/2;//取到中点
        if (A[mid] >= x){//------------------>数组中对应位置的数字比目标数字大,肯定x就在A[mid]的左方
            right = mid; //因此有right = mid,即缩小区间
        } else{
            left  = mid+1;
        }
    }
    if( A[left] ==x ){
        return left;
    }
    else{
        return -10086;
    }//原算法没考虑找不到吧
    return left;
}
5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情

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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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句子 是一个单词列表,列表中的单词之间用单个空格隔开,且不存在前导或尾随空格。每个单词仅由大小写英文字母组成(不含标点符号)。 例如,“Hello World”、“HELLO” 和 “hello world hello world” 都是句子。 给你一个句子 s​​​​​​ 和一个整数 k​​​​​​ ,请你将 s​​ 截断 ​,​​​使截断后的句子仅含 前 k​​​​​​ 个单词。返回 截断 s​​​​​​ 后得到的句子。 我的题解 char * truncateSentence(char * .

小学生高某的博客 338

C语言学习日记2021年3月21日

今天做题遇到了几个点,晚上系统地说一下。 与运算和或运算可能考的比较灵活,即可能在&&两边放式子,判断的式子会进行运算 忽略大小写比较字符串大小,大写字母和小写字母之间ASCII码差32,若第一个字符不一样,比较其字符ASCII即可,若一样,则一直找到第一个不一样的进行比较。 遇到了一道阴间改错,即输出字符串中连续出现两次以上的字符。不管错没错,其程序逻辑都和我的编程逻辑完全相悖。 百元买百鸡问题,for嵌套for,z由前两个for循环的变量确定,最后别忘了考虑小鸡的取整 最大公约数求法,

小学生高某的博客 306

2019年7月17日学习日记

** 第三天 ** 见天天气好晴朗处处好风光。早上好,今天刚打开U3d就出现了了一件不愉快的事情,打开相应的项目后材料包脚本包还在,而scene中的各个控件却不在了。这里就需要我们在Assets选项中选择我们已经创建的U3d类型文件,让其于scene同步。好的接下来让我们继续昨天的学习。 一转眼,上午已经过去了,拿出最后的半个小时做一下总结。让我们看看我们的程序中多出来了什么! 昨天我们刚刚实现了...

小学生高某的博客 303

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 167

【算法拾光】链表 哈希表|K个一组翻转链表 + 两数之和

K个一组翻转链表需分段反转,借助哑节点与前驱指针维护连接,避免断链;两数之和利用哈希表实现O(1)查找,空间换时间,高效定位目标组合。前者考察链表指针操作,后者聚焦映射关系构建,均为面试高频题。

wuqingyigexiaoba的博客 269

排序算法深度笔记(下):非比较类排序的线性突破与工程边界

排序算法时间复杂度额外空间复杂度稳定性是否基于比较选择排序O(N^2)(O(1))不稳定是冒泡排序O(N^2)(O(1))稳定是插入排序O(N^2)(O(1))稳定是归并排序O(N\log N)(O(N))稳定是快速排序O(N\log N)O(log N)不稳定是堆排序O(N\log N)O(1)不稳定是计数排序(O(N + M))O(M))稳定否基数排序O(N)稳定否桶排序平均O(N) / 最坏O(N^2)

2401_87069538的博客 552
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