DP---背包问题

http://www.hawstein.com/posts/dp-knapsack.html

http://www.cnblogs.com/wwwjieo0/archive/2013/04/01/2991238.html

 http://blog.youkuaiyun.com/mu399/article/details/7722810

n颗宝石,体积v[i]  价值w[i] ,背包体积C

/**0-1 knapsack d(i, j)表示前i个物品装到剩余容量为j的背包中的最大重量**/
#include<cstdio>
using namespace std;
#define MAXN 1000
#define MAXC 100000

int V[MAXN], W[MAXN],x[MAXN];
int d[MAXN][MAXC];

int main(){
    freopen("data.in", "r", stdin);///重定向输入流
    freopen("data.out", "w", stdout);///重定向输出流
    int n, C;
    while(scanf("%d %d", &n, &C) != EOF){
        for(int i=0; i<n; ++i)    scanf("%d %d", &V[i], &W[i]);

        for(int i=0; i<=n; ++i){
            for(int j=0; j<=C; ++j){
                d[i][j] = i==0 ? 0 : d[i-1][j];
                if(i>0 && j>=V[i-1])
                    d[i][j] =max(d[i-1][j],d[i-1][j-V[i-1]]+W[i-1]);
            }
        }
        printf("%d\n", d[n][C]);///最终求解的最大价值

        ///输出打印方案
        int j = C;
        for(int i=n; i>0; --i){
            if(d[i][j] > d[i-1][j]){
                x[i-1] = 1;
                j = j - V[i-1];///装入第i-1个宝石后背包能装入的体积就只剩下j - V[i-1]
            }
        }
        for(int i=0; i<n; ++i)    printf("%d ", x[i]);///x[i]==1,即第i+1个放入
        printf("\n");
    }

    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
    return 0;
}

5 10
4 9
3 6
5 1
2 4
5 1
4 9
4 20
3 6
4 20
2 4
5 10
2 6
2 3
6 5
5 4
4 6

优化:

当一个问题找到一个放心可靠的解决方案后, 我们往往就要考虑一下是不是有优化方案了。
该算法的时间复杂度是O(nC), 即时间都花在两个for循环里了,这个应该是没办法再优化了。
再看看空间复杂度, 数组d用来保存每个状态的值,空间复杂度为O(nC);
数组V和W用来保存每个宝石的体积和价值,空间复杂度为O(n)。
程序总的空间复杂度为 O(nC),这个是可以进一步优化的。
首先,我们先把数组V和W去掉, 因为它们没有保存的必要,改为一边读入一边计算:

    int v=0,w=0;
        for(int i=0; i<=n; ++i){
            if(i>0)
                scanf("%d%d",&v,&w);
            for(int j=0; j<=C; ++j){
                d[i][j] = i==0 ? 0 : d[i-1][j];
                if(i>0 && j>=v)
                    d[i][j] =max(d[i-1][j],d[i-1][j-v]+w);
            }
        }
        printf("%d\n", d[n][C]);///最终求解的最大价值

 

空间优化2,空间复杂度仅为O(C)

#include<cstdio>
#include "cstdlib"
#include "cstring"
using namespace std;
#define MAXN 1000
#define MAXC 100000

int main(){
    freopen("data.in", "r", stdin);///重定向输入流
    freopen("data.out", "w", stdout);///重定向输出流
    int n, C;
    while(scanf("%d %d", &n, &C) != EOF){

        int* d = (int*)malloc((C+1)*sizeof(int));
        memset(d, 0, (C+1)*sizeof(int));
        int v=0,w=0;
        for(int i=0; i<=n; ++i){
            if(i>0)
                scanf("%d%d",&v,&w);
            for(int j=C; j>=0; j--){
                if(i>0 && j>=v)
                    d[j] =max(d[j],d[j-v]+w);
            }
        }
        printf("%d\n", d[C]);///最终求解的最大价值

    }

    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kimsimple/p/6502879.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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