部分dp问题

树莓派5安装ROS2小白指南避坑攻略 手把手教你如何在树莓派5上顺利安装ROS2,避开常见问题与陷阱,提升配置效率。针对树莓派5安装ros2过程中的依赖冲突、源配置错误等高频难题提供解决方案,适合新手快速上手。 阅读详情

01背包 f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-v]+w)

完全背包 f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j-v]+w)

01背包代码演示 完全背包只需改变状态方程即可

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
int n, m;
const int N = 1001;
int f[N][N];
int v[N], w[N];
int main()
{
	cin >> n >> m;
	for (int i = 1;i <= n;i++)cin >> v[i] >> w[i];
	for (int i = 1;i <= n;i++)
		for (int j = 1;j <= m;j++)
		{
			f[i][j] = f[i - 1][j];
			if (j >= v[i])
				f[i][j] = max(f[i][j], f[i][j - v[i]] + w[i]);
		}
	cout << f[n][m];
}

最长子序列acwing897

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
const int N = 1001;
int n, m;
char a[N], b[N];
int f[N][N];

int main()
{
	cin >> n >> m;
	for (int i = 1;i <= n;i++)cin >> a[i];
	for (int i = 1;i <= m;i++)cin >> b[i];

	for (int i = 1;i <= n;i++)
		for (int j = 1;j <= m;j++)
		{
			f[i][j] = max(f[i - 1][j], f[i][j - 1]);
			if (a[i] == b[j])f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - 1] + 1);
		}
	cout << f[n][m];
}

右鸽钓鱼
Description
众所周知,右鸽最大的兴趣爱好非钓鱼莫属了。最近,他又准备去钓鱼了。但是他又不想太无聊,于是他想约上他的好友们。
已知右鸽有n个好友,但是他们的钓鱼水平参差不齐(能力值不同),毋庸置疑,他想要钓到尽可能多的鱼,因此,他会选择能力尽可能强的好友。
还有一个问题就是,右鸽必须从家里出发挨个去叫好友,当然了,他可不想走太长的路。
综合以上的各种条件,右鸽决定做出如下要求:
首先,他计算出了从自己家到每个好友家的距离,然后按照距离从小到大进行了编号:1, 2, ……,n
他先后约上了k个好友,他要求相邻两次约的好友的位置编号的差不能超过d。
而且要使得这k个好友的能力值的乘积最大。
你能帮右鸽求出这次他能约上的好友的最大的能力值吗(能力值乘积的最大值)?
Input
每个输入包含 1 个测试用例。每个测试数据的第一行包含一个整数 n (1 <= n <= 70),表示右鸽的好友个数,接下来的一行
,包含 n 个整数,按顺序表示右鸽每个好友的能力值ai(-100 <= ai <=100)。接下来的一行包含两个整数,k 和 d (1 <= k <= 20, 1 <= d <= 100)。
Output
右鸽能约上的所有好友的最大的能力值。
样例:
    输入:
3
7 4 7
2 50
    输出:
    49
 

#include<iostream>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstring>
#define ll long long
using namespace std;
ll a[75];
ll dp[25][75];
ll n, k, d;
ll ans;
void solve()
{
    cin >> n;
    for (ll i = 1; i <= n; i++)
    {
        cin >> a[i];
        dp[1][i] = a[i];
    }
    cin >> k >> d;
    for (ll i = 2; i <= k; i++)
    {
        for (ll j = i; j <= n; j++)
        {
            for (ll p = 1; p <= d && j - p > 0; p++)
            {
                dp[i][j] = max(dp[i][j], a[j] * dp[i - 1][j - p]);
            }
        }
    }
    for (ll i = 1; i <= n; i++)
    {
        ans = max(ans, dp[k][i]);
    }
    /*for (ll i = 1; i <= k; i++)
    {
        for (ll j = 1; j <= n; j++)
        {
            cout << dp[i][j] << ' ';
        }
        cout << endl;
    }*/
    cout << ans;
}

int main()
{
    solve();
    return 0;
}

acwing 石子合并

#include<iostream>
using namespace std;
const int N = 310;
int s[N];
int f[N][N];
int n;
int main()
{
	cin >> n;
	for (int i = 1;i <= n;i++)cin >> s[i], s[i] += s[i - 1];

	for (int len = 2;len <= n;len++)
		for (int i = 1;i + len - 1 <= n;i++)
		{
			int j = i + len - 1;
			f[i][j] = 1e8;
			for (int k = i;k <= j;k++)
				f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k] + f[k + 1][j] + s[j] - s[i - 1]);
		}
	cout << f[1][n];

}

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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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Bill_Utada的成长之路 872

多重部分和问题 DP

这题是挑战程序设计竞赛上的。 题意: n个不同的数字,每个有xi个,要恰好组成k这个数是否可能. 如果单纯用dp[i][j]表示前i种数,和为j是否可能,那么转移方程就是: dp[i][j]=dp[i][j]||dp[i-1][j-k*a[i]]  k=min(j/a[i],x[i]) 复杂度为O(n^3) 如果利用多重背包二进制的思想把数字按照个数分成其他数字,则可以将复杂度降为

NGccc的专栏 546

1742:Coins:部分和问题变形:简单dp+三剪枝(部分和问题通用)

题目大意 给你一堆硬币,每种硬币价值不同数目不同,问能凑出小于m的多少种支付方案, 思路分析 显然是一个部分和问题,其实就是三重循环遍历,加上三个剪枝就够了,一道类似题的题解,三个剪枝看不懂的可以看上面的题解。 #include<iostream> #include<string.h> #include<string> #include<vec...

csyifanZhang的博客 325

C++ :DP多重部分和问题

多重部分和问题 . 给你n个数字,每个数字为ai,再给你n个数mi,第i个m表示ai能使用mi次。最后给一个数k,判断能否相加得到k。 imput: 3 3 5 8 3 2 2 17 output yes hit:3+3+3+8=17 如果此类题目的n和m都比较小,可以直接一个三次循环 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int ...

NEFU_kadia的博客 349

多重部分和问题 (dp)

题目描述 有n种不同大小的数字Ai,每种各Mi个。判断是否能从这些数字中选出若干个使它们的和恰好为K。 这个问题可以用DP求解,递推关系式的定义会影响最终的复杂度。 第一种定义: dp[i+1][j],用前i种数字是否能加和成j 为了用前i种数字加和成j,也就需要能用前i-1种数字加和成j,j-Ai,···,j-MiAi中的某一种。由此我们可以定义如下递推关系: dp[i+1][j]=(0<...

weixin_30788239的博客 170
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茫生
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