算法programing dynamic动态
图论强联通分量（tarjan）算法
[图论强联通分量（tarjan）算法](http://www.jzoj.cn/problem.php?cid=5808&pid=3 "图论强联通分量（tarjan）算法") ``` #include using namespace std; int n,m,cnt,cntb,ans; vector ......
dijkstra算法
[【USACO】热浪](http://www.jzoj.cn/problem.php?cid=5810&pid=4 "【USACO】热浪") ``` #include using namespace std; struct node { int u,dist; node(int _u,int _di ......
家长直呼太暴力！这些算法可能会被删除
近日，洛谷网络科技有限公司多位用户家长向 @[kkksc03](https://www.luogu.com.cn/user/1) 反映，部分算法存在血腥、暴力等不利于青少年儿童的因素出现，要求对相关算法进行整改或被删除。 洛谷网络科技有限公司题目组管理员在接受采访时说道，在最近几天内，洛谷收到了数十 ......
如何在 CentOS 7 安装 TCP BBR 拥塞算法
# TCP BBR 介绍 首先对 TCP BBR 做个介绍。TCP BBR（全称 Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time）是由 Google 设计，于2016年发布的拥塞算法。之前大部分拥塞算法是基于丢包作为判断降低传输速率的信号，而 ......
Answer Set Programming 回答集编程
什么是ASP？ ASP，全称 Answer Set Programming 中文名叫“回答集编程”。实验室学长要我学ASP的时候，我就去百度查了ASP，结果查到了都是这个：Active Server Page，意为“活动服务器网页”。我当时就在想：“这个不对啊，这个搞网站的，应该是旁边组系统集成组的 ......
动态内存分配
# 动态内存分配 ## 头文件 ```c #include #include #include #include #include ``` ### malloc ```c int main() { //像内存申请10个整形的空间 int* p =(int*)malloc(10*sizeof(int) ......
c++算法之离散化
什么是离散化？ 离散化，故离散数学，其中的“离散”就是不连续的意思。离散化可以保持原数值之间相对大小关系不变的情况下将其映射成正整数。 也就是给可能用到的数值按大小关系分配一个编号，来代替原数值进行各种操作。 离散化步骤： 1.排序 2.去重 3.归位 举一个例子： 将{4000，201,11,45 ......
AI-11. 优化算法
优化算法对于深度学习非常重要。一方面，训练复杂的深度学习模型可能需要数小时、几天甚至数周。优化算法的性能直接影响模型的训练效率。另一方面，了解不同优化算法的原则及其超参数的作用将使我们能够以有针对性的方式调整超参数，以提高深度学习模型的性能。 11.1. 优化和深度学习 对于深度学习问题，我们通常会 ......
代码随想录算法训练营第四十五天| 503.下一个更大元素II 42. 接雨水
503.下一个更大元素II 要求： 数组是环，需要找到下一个最大的元素 思路1： 先作为直线遍历，然后没有的节点，放到首部，再找比他大的节点 注意：头节点 代码： 1 // 要求：返回循环数组中下一个更大的数字步数 2 // 思路：先不循环遍历， 3 // 然后对每个-1节点，以他为起始，放到数组的 ......
简读||Dynamic Metasurface Antennas Based Downlink Massive MIMO Systems
原文链接：Dynamic Metasurface Antennas Based Downlink Massive MIMO Systems | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore 基于动态超表面天线的下行链路大规模MIMO系统 摘要：大规模多输入多输出 ......
第四节 动态规划
[First](https://www.cnblogs.com/So-noSlack/p/17564623.html) [Second](https://www.cnblogs.com/So-noSlack/p/17569390.html) [Third](https://www.cnblogs.c ......
强化学习Chapter4——两个基本优化算法（2）
# 强化学习Chapter4——两个基本优化算法（2） 上一节，介绍了依据贝尔曼方程得出的策略迭代算法（policy iteration），本节将介绍另一种根据贝尔曼最优方程提出的，**价值迭代算法（value iteration）**。在此之后，本文将阐述这两种算法的共性与区别，由此总结出一种** ......
算法工程师学习运筹学 笔记一 P，NP，NPC问题
算法的时间复杂度 我之前理解的时间复杂度，是指的解决一个问题所需要的时间。但其实并不准确，时间复杂度应该是 当问题规模扩大后，程序需要的时间长度增长得有多快。 时间复杂度有两种类型：一种是O(1),O(log(n)),O(n^a)等，我们把它叫做多项式级的复杂度，因为它的规模n出现在底数的位置；另一 ......
强化学习Chapter4——两个基本优化算法（1）
# 强化学习Chapter4——两个基本优化算法（1） 上一节导出了状态价值函数的贝尔曼方程以及最优状态价值函数： $$ \begin{aligned} V^\pi(s) &=E_{a\sim \pi,s’\sim P}[r(s,a)+\gamma V^\pi(s‘)]\\ &= \sum_{a}\ ......
代码随想录算法训练营第九天| 复习字符串和双指针法（看卡哥文章复习）
KMP算法就是在一个字符串中寻找另一个子串，避免了“跳回下一个字符再重新匹配”，实现了在一次字符串的遍历过程中就可以匹配出子串。 28. 实现 strStr() （本题可以跳过） 卡哥建议：因为KMP算法很难，大家别奢求 一次就把kmp全理解了，大家刚学KMP一定会有各种各样的疑问，先留着，别期望立 ......
MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832 最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了 ......
代码随想录算法训练营第八天| LeetCode 344.反转字符串 541. 反转字符串II 151.翻转字符串里的单词
344.反转字符串 卡哥建议： 本题是字符串基础题目，就是考察 reverse 函数的实现，同时也明确一下 平时刷题什么时候用 库函数，什么时候 不用库函数 题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0344.%E5%8F%8D%E8%BD%AC%E5%AD ......
BFPRT 算法学习
今天看了MIT 算法导论的视频课程，学习top K问题的时候，按leetcode惯例，会用大顶堆来解决，但是现在学到的BFPRT算法，记录一下 PS，此算法的最坏结果是O(n)PS，好厉害 1 package com.example; 2 3 import java.util.Arrays; 4 5 ......
[算法学习笔记] [算法总结] dp背包模型
### 前言 dp背包模型属dp的一种，可以帮助我们快速的转移状态，解题。dp背包模型题的关键是判断这是哪种背包，属于什么类型的dp，只有判断出这是什么类型的背包，才能进一步朝这个方向思考。 ### 01背包 01背包的常规形式是有$n$种物品，每间物品都有重量和价值两个参数。每件物品都可以选or不 ......
C练习题-数据结构与算法
1、将一棵二叉树的根节点放入队列，然后非递归的执行如下操作：将出队节点的所有子节点入队。以上操作可以实现哪种遍历( ) A、前序遍历 B、中序遍历 C、后续遍历 D、层序编历 答案：D； 二叉树的遍历： ①前序遍历：根、左、右 ②中序遍历：左、跟、右 ③后序遍历：左、右、跟 ④层序遍历：从上到下，从 ......
【Axure动态面板】利用动态面板实现树形菜单的制作
利用动态面板，简单制作高保真的树形菜单。 一、先看效果 https://1poppu.axshare.com 二、实现思路 1、菜单无非就是收缩和展开，动态面板有个非常好的属性：fit to content，这个属性的含义是：面板的大小可以根据内容多少而变化； 2、菜单的收缩和展开，可以通过切换面板 ......
【Axure 教程】动态面板
【动态面板】是 Axure 中另外一个神级的元件，它的江湖地位可以说跟【中继器】不相上下，【动态面板】提供了简单的配置，却可以实现非常丰富的效果，在实际设计中应用非常广泛。 对于刚入门的产品经理来说，学习【动态面板】要比学习【中继器】容易得多，基本很快就能上手，但是很多人学习完之后不知道什么地方可以 ......
Toyota Programming Contest 2023#4（AtCoder Beginner Contest 311）
# Preface 补下好久之前打的比赛博客 这场前面都写的挺稳的，然后一到G就降智了没写出来 # A - First ABC 签到 ```cpp #include #include #include #include #include #include #include #include #inc ......
动态规划--选择问题
## 1. 路径选择 #### 1.1. House Robber ```txt 给一个自然数数组，在不允许相邻取的情况下，求可取的最大和 Input: [1,2,3,1] Output: 4 取1,3和为4 方法：设定状态dp[n]表示前n项在不能相邻取情况下最大和取法的最大和（结果），要用前面信 ......
[动态规划]路径和与极值
#### 1. 斐波那契数列的第n项 ```python def Fibonacci(self, n): if n==0: return 0 if n==1: return 1 a, b, c = 0, 1, -1 for i in range(2, n + 1): c = a + b a = b ......
【ML算法基础】一欧元滤波器
前言 参考 1. 算法笔记 | 一欧元滤波器(1€ Filter, OneEuroFilter); 2. 1€ Filter Demo; 3. 一欧元滤波器(OneEuroFilter)_胖胖腐乳的博客-CSDN博客; 4. Noise Filtering Using 1€ Filter | Jaa ......
vue 动态绑定style class
## 绑定style ```html 基本使用 123 123 123 data () { return:{ styleArr: [ { fontSize: '30px', color: '#ff0000' }, { fontStyle: 'italic' } ], astyle: { color: ......
[算法学习笔记] 多重背包--二进制拆分
### 多重背包 回顾一下多重背包是什么？有$n$种物品，每个物品都有有限个，每个物品都有重量和价值两个参数，你有一个限重为$W$的背包，求背包内价值最大。 我们朴素的做法是将多重背包拆分成01背包求解，因为每个物品都有有限个，假设第$i$个物品有$j$个，那么跑$j$次01背包即可。 但是这样复杂 ......