斜率优化详解-优快云博客

11-09

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很久之前一直觉得斜优很难理解，，，今天再看发现好像是挺好理解的。不过如果x不单调就要用splay或者cdq维护了，，，，依旧很恶心。、先讲最基础的斜优吧，不单调的以后再填坑。先来看一道例题：CF311B Cats Transport 斜率优化DP 当我们得到DP方程$f[i][j] = f[i - 1][k] + (j - k) t_{j} - (s[j] - s[k])$之后，我们...

霍夫变换阀值选取问题

小陆的博客

12-23

1879

在用霍夫变换进行图像检测的时候，阀值选取过大或过小都会影响图片检测效果，可以通过相应的约束条件来作相应处理，以下代码的思路或许在日后会有所帮助，互相学习！！！ HoughLines(midImage, lines, 1, CV_PI / 180, 300, 0, 0);//第5个参数就是阈值，阈值越大，检测精度越高 //cout &lt;&lt; lines.size() &lt;&lt...

斜率优化学习

TimeTraveller-VictoryCzt

06-11

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斜率优化从入门到提高到放弃今天本来说复习计算几何的凸包(顺便学一下动态凸包)，结果教练给我们的凸包题目全是用凸包来优化DP的，汗-_-||，开始还行吧，结果越到后面越懵逼…… 斜率怎么用来做优化? 因为许多的DP都是一个方程，而DP一般都是求解最优值，也就是最大或最小等等，大多形如: dp[i]=max/min{j<ij=1{dp[j]+calc(i,j)}...

斜率优化之李超线段树

jisuanji2606414的博客

11-13

713

三对于斜率优化，分为三种类型，一是斜率单调，第二种是是斜率不单调可以二分，第三种便是毫无规律可言的斜率情况，采用李超线段树可以在log范围内快速查询与修改，且能够胜任全部情况，代码与时间复杂度都很优秀。f为计算函数值函数 i是离散化之后的x坐标，c[i]为该离散化坐标，t为直线编号，x[t]为其固定斜率，y[t]为其固定截距。李超线段树k维护的是当前x轴区域线段编号，l,r为离散化之后x坐标的范围，s[k]是当前x的最优决策线段。然后朝着使新直线更优的一侧进行递归，直到到达一个点时，再次比对函数值即可。

斜率优化DP学习笔记

weixin_30794491的博客

02-20

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先摆上学习的文章： orzzz：斜率优化dp学习 Accept：斜率优化DP 感谢dalao们的讲解，还是十分清晰的斜率优化$DP$的本质是，通过转移的一些性质，避免枚举地得到最优转移经典题：HDU 3507（$Print$ $Article$）状态数$O(N)$，单次转移$O(N)$的做法还是比较容易的令dp[i]表示打印完第$i$个单词的最小花费，$S[i]$...

【斜率优化】凸包维护

10-04

274

总结一下凸包维护规律: 斜率为负,从小到大,维护U左半部分凸包,求最小y截距斜率为负,从大到小,维护倒U右半部分凸包,求最大y截距斜率为正,从小到大,维护U右半部分凸包,求最小y截距斜率为正,从大到小,维护倒U左半部分凸包,求最大y截距转载于:https://www.cnblogs.com/Rojo/p/4695628.html...

【dp】【斜率优化】土地购买

ygmjsjdboy的博客

10-10

256

题目：农夫John准备扩大他的农场,他正在考虑N (1 <= N <= 50,000) 块长方形的土地. 每块土地的长宽满足(1 <= 宽 < = 1,000,000; 1 <= 长 <= 1,000,000). 每块土地的价格是它的面积,但FJ可以同时购买多快土地. 这些土地的价格是它们最大的长乘以它们最大的宽, 但是土地的长宽不能交换. 如果FJ买一块3...

斜率优化dp “一类单调问题的求解”-中山纪念中学宋新波 WC2016绵阳南山

11-10

这些问题的特点是在状态转移的过程中，存在一种递增或递减的规律，使得我们可以通过斜率优化来简化问题。在宋新波的这份资料中，除了介绍斜率优化的理论和算法外，还可能包含了大量的例题和解题模板。这些例题不仅...

动态规划优化：斜率提升算法详解

斜率优化是动态规划优化策略中的一项重要技巧，它结合了对问题内在规律的理解和数学工具的应用，旨在减少重复工作，提升算法的性能。这对于在竞赛环境中解决时间复杂度较高的动态规划问题具有显著的价值。通过掌握和...

【拟合直线斜率优化】：最佳拟合参数调整秘籍

[【拟合直线斜率优化】：最佳拟合参数调整秘籍](https://d14b9ctw0m6fid.cloudfront.net/ugblog/wp-content/uploads/2022/10/polynomial-regression-01-1024x512.jpg) # 1. 拟合直线斜率的基本概念在数据分析和...

优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究

最新发布

09-06

内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考；阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。

【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip

09-06

资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041

bedrock-testing-support-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip

09-06

1、压缩文件中包含：中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

【微信小程序源码】物业管理.zip

09-06

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09-06

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09-06

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斜率优化规律

斜率单调暴力移指针
斜率不单调二分找答案
x坐标单调开单调队列
x坐标不单调开平衡树|cdq分治

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