464.我能赢吗 Java 算法笔记

题目:

在 "100 game" 这个游戏中,两名玩家轮流选择从 1 到 10 的任意整数,累计整数和,先使得累计整数和 达到或超过  100 的玩家,即为胜者。

如果我们将游戏规则改为 “玩家 不能 重复使用整数” 呢?

例如,两个玩家可以轮流从公共整数池中抽取从 1 到 15 的整数(不放回),直到累计整数和 >= 100。

给定两个整数 maxChoosableInteger (整数池中可选择的最大数)和 desiredTotal(累计和),若先出手的玩家能稳赢则返回 true ,否则返回 false 。假设两位玩家游戏时都表现 最佳 。

示例 1:

输入:maxChoosableInteger = 10, desiredTotal = 11
输出:false
解释:
无论第一个玩家选择哪个整数,他都会失败。
第一个玩家可以选择从 1 到 10 的整数。
如果第一个玩家选择 1,那么第二个玩家只能选择从 2 到 10 的整数。
第二个玩家可以通过选择整数 10(那么累积和为 11 >= desiredTotal),从而取得胜利.
同样地,第一个玩家选择任意其他整数,第二个玩家都会赢。

示例 2:

输入:maxChoosableInteger = 10, desiredTotal = 0
输出:true

示例 3:

输入:maxChoosableInteger = 10, desiredTotal = 1
输出:true

提示:

  • 1 <= maxChoosableInteger <= 20
  • 0 <= desiredTotal <= 300

代码解法:

class Solution {
    public boolean canIWin(int maxChoosableInteger, int desiredTotal) {
     // 如果最大可选择整数大于等于目标总和,则先手玩家可以直接选择这个整数并获胜  
        if (maxChoosableInteger >= desiredTotal) return true;  
        // 如果所有可选整数的和都小于目标总和,则先手玩家必输  
        if ((1 + maxChoosableInteger) * maxChoosableInteger / 2 < desiredTotal) return false;  
  
        // 使用一个布尔数组进行记忆化,避免重复计算  
        // 数组的大小是 2 的 maxChoosableInteger 次方,因为 state 变量用二进制表示选择状态  
        Boolean[] dp = new Boolean[1 << maxChoosableInteger];  
        // 调用深度优先搜索方法  
        return dfs(0, desiredTotal, dp, maxChoosableInteger);  
    }  
  
    // 深度优先搜索方法,用于判断在当前状态下先手玩家是否能赢  
    private boolean dfs(int state, int desiredTotal, Boolean[] dp, int maxChoosableInteger) {  
        // 如果当前状态已经被计算过,则直接返回记忆化数组中的结果  
        if (dp[state] != null) {  
            return dp[state];  
        }  
        // 遍历所有可选的数字  
        for (int i = 1; i <= maxChoosableInteger; i++) {  
            // 计算数字 i 在二进制状态中的表示  
            int cur = 1 << (i - 1);  
            // 如果数字 i 已经被选择过(在 state 中对应位为 1),则跳过它  
            if ((cur & state) != 0) {  
                continue;  
            }  
  
            // 如果当前数字 i 大于等于目标总和,或者后手玩家在剩余的数字中选择后不能获胜  
            // 则先手玩家可以获胜,并更新记忆化数组  
            if (i >= desiredTotal || !dfs(cur | state, desiredTotal - i, dp, maxChoosableInteger)) {  
                return dp[state] = true;  
            }  
        }  
  
        // 如果所有可选的数字都无法使先手玩家获胜,则更新记忆化数组并返回 false  
        return dp[state] = false;  
    }  
}

&lt;think>好的,我需要回答如何将PCA降维算法集成到HDF5(.h5)文件中。首先,我要明确HDF5文件的结构和用途。HDF5是一种用于存储和组织大量数据的文件格式,常用于科学计算和大数据应用。用户可能希望将PCA模型保存到HDF5中,以便后续重用或共享。 接下来,我需要考虑PCA模型的保存方式。通常,像scikit-learn这样的库中的模型可以使用joblib或pickle进行序列化。但用户特别提到HDF5,所以可能需要将这些序列化的数据存储到HDF5文件中。此外,HDF5支持存储多种数据类型,包括数组、元数据等,因此可能需要将PCA模型的参数(如均值、主成分等)单独保存。 然后,我应该检查现有的库是否支持直接保存模型到HDF5。例如,scikit-learn本身没有直接保存到HDF5的方法,但可以通过将模型参数转换为numpy数组,再使用h5py库写入HDF5文件。或者,使用joblib序列化模型后,将生成的字节流保存到HDF5的一个数据集中。 另外,需要考虑模型的加载过程。用户需要能够从HDF5文件中读取保存的数据,并重新构建PCA模型。这可能涉及从数据集中读取参数,并重新初始化PCA对象。 还要注意兼容性和版本问题,不同版本的库可能导致模型无法正确加载。因此,建议在保存时记录相关的库版本信息,并存储为HDF5文件的属性。 最后,可能需要一个完整的代码示例,展示如何保存和加载PCA模型到HDF5文件中,确保用户能够逐步操作。同时,要提醒用户依赖的库需要正确安装,如h5py、scikit-learn和joblib。 总结步骤:1. 训练PCA模型;2. 提取模型参数;3. 使用h5py创建HDF5文件并保存参数;4. 或者使用joblib序列化后保存到HDF5;5. 提供加载模型的代码示例。&lt;/think>### 如何将PCA降维算法集成到HDF5(.h5)文件中? #### 1. **理解PCA模型与HDF5的关系** PCA(主成分分析)是一种无监督降维算法,其核心参数包括: - **均值向量**:用于数据标准化 - **主成分矩阵**($W$):包含特征向量,实现数据投影 - **方差解释率**:各主成分的重要性度量 HDF5文件支持存储结构化数据(如数组、标量、元数据),适合保存模型的参数和附加信息[^1]。 #### 2. **保存PCA模型的两种方法** ##### **方法一:直接存储参数(推荐)** 使用`h5py`库将PCA参数写入HDF5文件: ```python import h5py from sklearn.decomposition import PCA # 训练PCA模型 pca = PCA(n_components=2) pca.fit(X_train) # 保存到HDF5 with h5py.File('pca_model.h5', 'w') as f: f.create_dataset('mean', data=pca.mean_) f.create_dataset('components', data=pca.components_) f.create_dataset('explained_variance_ratio', data=pca.explained_variance_ratio_) ``` ##### **方法二:序列化整个模型对象** 通过`joblib`序列化后存入HDF5(兼容性需注意): ```python import h5py from joblib import dump from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA().fit(X_train) dump(pca, 'pca_temp.joblib') with h5py.File('pca_model.h5', 'w') as f: with open('pca_temp.joblib', 'rb') as tmp: f.create_dataset('pca_model', data=np.void(tmp.read())) ``` #### 3. **从HDF5加载PCA模型** ```python import h5py from sklearn.decomposition import PCA # 加载参数重建模型 with h5py.File('pca_model.h5', 'r') as f: mean = f['mean'][:] components = f['components'][:] pca = PCA(n_components=components.shape[0]) pca.mean_ = mean pca.components_ = components # 使用模型 X_pca = pca.transform(X_test) ``` #### 4. **注意事项** - **版本兼容性**:HDF5文件需与`sklearn`版本匹配,建议存储环境信息 - **性能优化**:压缩存储可减小文件体积(使用`compression='gzip'`参数) - **元数据记录**:添加数据描述和预处理步骤说明 ---
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