区间dp

最新推荐文章于 2025-04-08 17:19:10 发布
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区间DP
HackingGate的博客
05-26 496
1. 合并石子 https://www.nowcoder.com/questionTerminal/6d3ccbc5b6ad4f12b8fe4c97eaf969e0 有 N 堆金币排成一排，第 i 堆中有 C[i] 块金币。每次合并都会将相邻的两堆金币合并为一堆，成本为这两堆金币块数之和。经过N-1次合并，最终将所有金币合并为一堆。请找出将金币合并为一堆的最低成本。 其中，1 <= N <= 30，1 <= C[i] <= 100 输入描述: 第一行输入一个数字 N..
区间DP详解
doooge_awa的博客
05-14 949
本文讲解了 区间DP 是什么，怎么转移，以及五道经典的区间DP例题和六道作业题，可快速带新手了解 区间DP 这一个属于动态规划的算法。
区间 dp 介绍
doudpyj的博客
03-17 860
区间 dp 就是在区间上进行动态规划，求解一段区间上的最优解。
区间 dp
weixin_62224014的博客
02-11 910
一.什么是区间dp 区间dp就是将题目要求的一大段区间的最优解拆分成许多个小区间，先求每个小区间的最优解，然后通过小区间的最优解来求大区间的最优解 二.核心思想 求解在一个区间上的最优解，那么把这个区间分割成一个个小区间，求解每个小区间的最优解，再合并小区间得到大区间即可。 代码实现，枚举区间的长度len（从小到大），由小区间逐渐推大区间，最终推到总长度。内层循环小区间的起点，由长度可得出终点，然后在这个起点终点之间枚举分割点，求解这段小区间在某个分割点下的最优解。 模板： for(int l
区间dp总结
icebeeeeeef的博客
08-11 833
同样是巧妙的转移，首先因为n，k的值不同有可能导致最终不可能合并成一堆，当我们确定了可以合并成功后，因为不同的合并顺序会影响最后的结果，所以我们如果枚举分割点的意义就应该是，把左侧右侧分别结算完后，加上把左右侧一起合并的成本，另外需要注意的是，我们枚举分割点的时候，左侧结算完成，可能剩下几个也可能不剩下，右侧也同样，所以只有当整体区间满足可以合并到只剩下一个的条件时，才有意义去讨论左右侧一起合并，并且，分割点并不是全部都合适，如果左右侧的子区间都不会。，每一次操作你都可以在字符串的任意位置插入任意字符。
算法：区间dp
m0_74310050的博客
07-19 575
区间dp就是在区间上进行动态规划，求解一段区间上的最优解；该问题的求解思路主要是通过合并小区间的最优解进而得出整个大区间上最优解的dp算法。
区间DP问题归纳总结
a123_120的博客
10-03 2511
常用技巧：将环形区间转变为线形区间，从而解决环形区间的问题区间dp记录方案数区间dp和高精度的结合（将高精度模板结合到dp中去）迭代式：自底向上递推计算，适用于简单的dp过程，一般来说，状态用了几维，就需要写几层for循环，当dp维度较高时显然不适用。记忆化搜索式：自顶向下递归计算，并且在递归时记录已经算过的值，避免重复计算，适用于高维dp或者状态转移较复杂的情况，但缺点有可能出现栈溢出的情况。一般区间dp的状态f[i][j]都表示从第i个元素到第j个元素的一个区间。
线性区间 dp 与环形区间 dp
oscar1224的博客
05-19 2094
区间dp就是在区间上进行动态规划，求解一段区间上的最优解；该问题的求解思路主要是通过合并小区间的最优解进而得出整个大区间上最优解的dp算法。（实际上还是通过子问题的解来求出原问题的解）
区间 DP 详解
cwplh的博客
04-08 1197
每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻。试找出一种合理的方法，使总的代价最小，并输出最小代价。分割型，指把一个区间内的几项分开拆成一份一份的，再全部合起来就是当前答案，可以理解为合并型的另一种（合并型详见下面），它的时间复杂度一般为。合并型，一般指把这一个区间内的相邻两项合在一起，每次代价为这两项的和，求最小代价。呗），但这种类型很少见，我基本翻遍了全网才找到了这一道题，其余的基本都是第一种，所以各位同学终点记第一种就行，第二种做一个拓展。
区间DP题型总结
fighting_yifeng的博客
03-26 913
一. 概念灌输 区间DP是线性DP的扩展，分阶段地划分问题，与阶段中元素出现的顺序和由前一阶段的哪些元素合并而来有很大的关系。 状态转移方程： 区间DP的特点： （1）合并：即将两个或多个部分进行整合，当然也可以反过来。 （2）特征：能将问题分解为能两两合并的形式。 （3）求解：将整个问题舍最优值，枚举合并点，将问题分解为左右两个部分，最后合并的两个部分的最优值得到原问题的最优值。 ...
CodeForces – 1312E Array Shrinking(区间dp)
01-03
题目分析：最优性问题，且是对区间操作的，而且数据范围满足 n^3 的时间复杂度，综上可以考虑区间dp，因为题目已经明确了需要求什么，所以我们不妨设 dp[ i ][ j ] 为区间 [ i , j ] 合并后的最短数列的长度，因为...
区间dp-基本知识以及例题
09-02
区间动态规划（区间dp）是动态规划的一个分支，主要用于解决具有区间性质的问题，特别是涉及到区间的分割、合并或者区间间某种依赖关系的题目。在区间dp中，状态dp[i][j]通常表示考虑区间[i, j]的最优解，状态的转移...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
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。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
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