5.18——动态规划

动态规划是一种通过解决子问题来优化复杂问题的算法,它利用最优子结构和无后效性特点。文中以爬楼梯问题为例,展示了如何用动态规划避免重复计算,实现效率提升。动态规划可采用自顶向下(记忆化递归)或自底向上(递推)的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

动态规划(英语:Dynamic programming,简称 DP)是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。

动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题,并且记录所有子问题的结果,因此动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

动态规划有自底向上和自顶向下两种解决问题的方式自顶向下即记忆化递归自底向上就是递推

使用动态规划解决的问题有个明显的特点,一旦一个子问题的求解得到结果,以后的计算过程就不会修改它,这样的特点叫做无后效性,求解问题的过程形成了一张有向无环图。动态规划只解决每个子问题一次,具有天然剪枝的功能,从而减少计算量。

1. 爬楼梯

class Solution {
public:
    int climbStairs(int n) {
        //找到了规律1,2,3,5,8......
        if(n==1){
            return 1;
        }
        if(n==2){
            return 2;
        }
        int a=1,b=2;
        int ans=0;
        for(int i=3;i<=n;i++){
            ans = a+b;
            a=b;
            b=ans;
        }
        return ans;
    }
};

具体问题具体分析,解决了就行,不一定非得要用递归。

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值