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RSS订阅原创 机器学习 与 聚类算法 初步入门实践——聚类算法在图像分割上的简单应用
本文演示了使用k-means和层次聚类算法对小狗图像（dog.jpg）进行颜色区域分割的实验。针对层次聚类的内存问题，创新性地采用采样5%像素+KNN映射的方法，将空间复杂度从GB级降至MB级。实验比较了两种算法的效果，发现k-means在本案例中表现更优。文章详细解释了代码实现过程，包括图像预处理、空聚类处理等关键步骤，并强调在实际应用中需要综合考虑算法选择、参数优化和计算效率等因素。
2025-11-17 20:53:41
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原创 真正带你入门与深析BFS的本质与BFS代码实战训练——Floor Fill 模型及经典例题（1）
BFS（宽度优先搜索）是一种有效的搜索算法，特别适用于边权为1时求最短路径，且由于其广度优先的特性，不会像DFS那样容易爆栈。本文通过FloodFill（FF）模型讲解了BFS的应用，并以“池塘计数”为例，详细展示了BFS的实现过程。首先，文章强调了在编写代码时应先写main函数，再实现BFS函数。接着，通过代码示例展示了如何初始化地图、标记访问状态以及使用队列进行BFS遍历。最后，总结了BFS在FF问题中的应用，强调了模板与思维分析的重要性
2025-05-15 21:45:33
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原创 new ways—以集合角度巧解LIS结合LCS问题
本文介绍了如何解决最长公共上升子序列（LCIS）问题，结合了最长公共子序列（LCS）和最长上升子序列（LIS）的算法。通过集合动态规划（DP）分析方法，详细讲解了如何将问题分解为左右集合，并提供了相应的C++代码实现。该解法的时间复杂度为O(n^3)，适用于中等规模的数据集。文章强调，按照集合分析的步骤进行，可以快速解决复杂的DP问题，并建议读者通过练习前序题目来加深理解。希望读者通过本文能够掌握LCIS问题的解决方法，并在动态规划领域有所收获。
2025-05-14 22:12:58
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原创 用新集合角度来解决dp动态规划问题——LIS 问题
本文继续讲解动态规划（DP）中的经典问题——最长上升子序列（LIS）。文章通过模板题和变式题详细介绍了如何运用集合DP分析法解决LIS问题。首先，讲解了LIS的基本概念和模板题的解法，包括代码循环分析和初始化。接着，通过变式题“怪盗基德的滑翔翼”展示了LIS问题的变形和逆向转化思维。最后，总结了本讲内容，并预告下一讲将介绍最长公共子序列（LCS）问题。通过本讲，读者可以掌握LIS问题的解决方法和DP分析技巧。
2025-05-14 10:00:00
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原创 算法竞赛的经验总结帖 与 算法赛未来趋势展望
随着AI工具（如DeepSeek）的快速发展，算法竞赛面临转型挑战。当前高含金量赛事（如蓝桥杯、ACM）正从“代码量竞赛”转向“思维深度与广度”的比拼，强调通过数学推导和抽象思维简化问题，而非依赖冗长代码。这一转型契合时代需求：思维能力（如知识迁移、问题抽象）成为核心竞争力，使人才不易被AI替代。尽管代码量减少，竞赛难度并未降低——灵活思维者更占优势，而解题能力的关键在于“用思维简化复杂度”，而非单纯编码。算法竞赛的意义由此升华：它培养的正是未来社会所需的、能适应技术变革的创新问题解决者。
2025-05-04 17:30:28
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