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为实现微电网内电池容量的优化配置，提出了基于线性规划方法的多时间尺度储能容量配置方法，以满足微电网的接入要求为前提，目标函数为配置过程中整体的运行成本最小，约束条件包括相应的运行约束以及能量平衡约束，最后将模型化简为一个混合整数线性规划问题，对混合储能装置进行容量优化配置。仿真结果表明，所提方法不仅能够使分布式发电出力满足微电网要求，并可以实现对储能容量的优化配置。程序提出了基于线性规划方法的多时
Bessie 玩格斗游戏真牛快打已经有很长时间了。然而，最近游戏开发者发布了一项更新，这迫使 Bessie 改变她的打法。游戏总共使用M个按键，标记为前M个小写字母。Bessie 在游戏中最喜欢的组合键是一个长为N的按键字符串S。然而，由于最近的更新，现在每种组合键必须由一些“连击”所组成，其中连击的定义为相同的按键连续按下至少K次。Bessie想要修改她最喜欢的组合键，创造一个同样长为N的新组合
小明的花店新开张，为了吸引顾客，他想在花店的门口摆上一排花，共m盆。通过调查顾客的喜好，小明列出了顾客最喜欢的n种花，从1到n标号。为了在门口展出更多种花，规定第i种花不能超过ai盆，摆花时同一种花放在一起，且不同种类的花需按标号的从小到大的顺序依次摆列。试编程计算，一共有多少种不同的摆花方案。
记录算法基础题思路step1：爬楼梯：https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/solution/pa-lou-ti-by-leetcode/public:int climbStairs(int n) {/* 动态规划第 i 阶 的 方法数量 = 第 i - 1 方法数量（走一步） + 第 i - 2 阶方法数量（走两步）dp[i]=dp[i
将3中数据代入得：Ax = gcosα = gcos(90度- α1) =gsinα1 ， 同理 Ay = gsinβ1 ， Az = gsin γ1.如图3所示。由4和5可以知道，(以X轴为例) sinα1 = Ax/g， cosα1 = squr(g*g - Ax*Ax) / g ， 那么，tanα1 =( Ax/g) / [squr(g*g - Ax*Ax) / g] = Ax / squr
时间复杂度：基于函数实现，空间复杂度(o(n))时间复杂度：o（n），空间复杂度：o（n）请你返回删除所有数字字符以后剩下的字符串。时间复杂度：o（n），空间复杂度：o（1）位玩家在进行比赛，玩家编号依次为。由于循环和操作次数过多，所以比较耗时。场比赛，所以赢家是玩家 2。场比赛，所以赢家是玩家 1。你的任务是重复以下操作删除。请你返回这个比赛的赢家编号。一开始，队列里的玩家为。一开始，队列里的玩
本文分析了背包问题在采药场景中的应用。通过0-1背包模型求解，建立动态规划算法：定义dp[i][j]表示前i种草药在时间j内的最大价值。提供二维数组实现方案，并详细说明状态转移过程。进一步提出空间优化方案，使用一维数组将复杂度降至O(T)，并探讨预处理筛选和时间优化技巧。文章还验证了算法正确性，讨论完全背包、多重背包等变式问题，最后列举了在资源分配、投资优化等领域的实际应用。该解决方案兼顾理论严谨
MATLAB BP神经网络输出结果与手工计算结果不一致的解决办法在我的一个算法中，我需要神经网络中间层的输出值。在用matlab仿真过程中发现不管是用feedforward还是newff，都自动的对我的输入数据进行了归一化，这就导致了我自己手动用“输入值原始值×权值+偏置”计算的值是错误的。我在网上找了很久，没有一个方法能解决我的问题。于是我展开了尝试，终于找出了解决办法。本办法同样适用于...
python数据结构与算法练习-动态规划问题0-1背包问题python实现0-1背包问题来源已知 n个物体1,2,3,…,n与一个背包。物体i的重量为Wi>0，价值为 Pi>0(i=1,2,3,…,n)，背包容量为M>0。求在不超过背包容量的情况下，使得装进去的物体的价值最高。输入格式第一行为一个正整数T，表示有几组测试数据。每组测试数据的第一行为两个整数n和M,0<n&l
动态规划是一种主要用来优化朴素递归的方法，每当输入不同值调用递归函数出现大量重复的（子）输入和调用（返回结果）时，就可以考虑使用动态递归的方式来优化复杂度。动态规划的主要思想是存储子问题的结果，以便于在接下来可能出现的的重复子问题中直接使用已有的结果，这样子便可以将时间复杂度从指数级别降低到多项式（nlogn…）或线性级别，是一种以空间换时间的算法。以一个简单的斐波那契数列的为示例：几个问题的示例
python实现最长上升子序列并打印序列
目录房室模型介绍房室(二室)模型概述模型的建立[1]响应阶段的房室模型回复阶段的房室模型…………总结# 作者的话时光荏苒，开学我已经是一名准大三学生。两年来，要说收获似乎也不少，省、国奖也都有；遗憾似乎也不少，因为时间抽不出来时间导致无缘足球队，因为自尊和喜欢的人说farewell，因为……也许在我同学眼里，我冷静谦虚，但其实遇到难事，我内心又何尝不是紧张、无力……只是岁月让我学会了伪装，我知道和
1049. 最后一块石头的重量 II有一堆石头，用整数数组stones表示。其中stones[i]表示第i块石头的重量。① 2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）② Python标准库资料（最全中文版）③ 项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）④ Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）
给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。示例 1：输入：height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]输出：6解释：上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。示例 2：输入：height = [4,2,0,3,2,5]输出：9方法
ii. 当 s[0] 与 s[1] 结合后的数在 [10, 26] 之间时，说明在前两个字符中，⼜有⼀种编码⽅式，此时 dp[1] += 1。ii. 当 s[i - 1] 与 s[i] 上的数结合后，在 [10, 26] 之间的时候： dp[i] += dp[i - 2]；i. 当 s[1] 在 [1，9] 之间时，能单独编码，此时 dp[1] += dp[0] （原因同上，dp[1] 默认为 0
给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例 1：输入：coins = [1, 2, 5], amount = 11输出：3解释：11 = 5 + 5 + 1。...
通过分阶段求解最短路问题，展示了动态规划方法的基本思想。
递归（recursion）：什么是递归？函数自身调用自身案例：求0~100的和def get_count(n):"""函数返回[0, n]的和"""if n <= 0:return 0return n + get_count(n-1)⏰ 注意：递归必须要存在终止条件，否则就是一个死循环，而且递归是自身调用自身在Java等编程语言，如果递归没有终止条件，或者递归的层数太深，则可能出现Stack
完全背包问题+组合数/排列数解释+dp五部曲详细梳理。
本文介绍了如何计算三角形最小路径和的问题。题目要求从三角形顶点出发，每步只能移动到下一行的相邻位置，最终找到一条使路径上数字之和最小的路线。 核心思路是采用自底向上的动态规划方法： 初始化dp数组为三角形最后一行 从倒数第二行开始逐层向上计算 对于每一层的每个位置，取下方两个相邻位置的最小值加上当前值 最终dp[0]即为最小路径和 这种方法只需要O(n)的额外空间，时间复杂度为O(n²)。文章提供
本章介绍了算法面试的准备与学习路径，重点分析了算法面试的重要性、常见形式和评估标准。详细讲解了各类面试题型的解题策略，包括数组与字符串、链表、树与图、动态规划以及回溯与递归问题，并提供了典型例题的代码实现。算法面试旨在评估候选人的问题分析、算法设计、代码实现和沟通表达能力，是技术招聘中的关键环节。
通过本章节进一步了解掌握背包模型。
方式优点缺点时间复杂度空间复杂度方式一逻辑清晰，易于实现需要额外的空间来保存子问题的解O(m * n)O(m * n)
LeetCode相关刷题
309. 最佳买卖股票时机含冷冻期难度中等671给定一个整数数组，其中第i个元素代表了第i天的股票价格 。设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。我们用 f[i] 表示第 i 天结束之后的「累计最大收益」。根据题目描
卷积层Conv的输入：高为h、宽为w，卷积核的长宽均为kernel，填充为pad,步长为Stride(长宽可不同，分别计算即可)，则卷积层的输出维度为：其中上开下闭开中括号表示向下取整。MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel，则池化层的输出维度也适用于上述公司计算。具体计算可以AlexNet为例。...
物联网平台是帮助设置和管理互联网连接设备的组件套件。安装调试与运维】（高级）：主要面向物联网安装调试员、物联网工程技术人员、物联网系统方案架构设计师、嵌入式设备开发人员职业岗位（群），完成物联感知数据管理挖掘与应用、物联网数据安全管理、系统集成开发、行业应用开发等工作内容。
@ author: 明月清了个风ps⭐️计数类DP主要解决计数问题，这里给出了一题经典模型，提供了两种解题思路，并且给出了代码的优化过程——一种将这题看成完全背包问题，另一种从题目本身出发。
生成式模型的表象就是从训练数据的数学分布中学习规律，然后生成新的相似的数据样本。在之前的文章中虽然也介绍过生成式模型，但更多的是从非技术的角度理解什么是生成式模型；而今天我们来学习一下，生成式模型的实现。生产式模型什么是生成式模型？从专业的角度来说，生成模型是一类能学习数据分布并生成新样本的机器学习模型；通过捕捉训练数据的数学关系，创建出与真实数据相似但从未出现过的新示例。生成式模型的原理。
随着技术的不断发展和生态系统的不断完善，WebAssembly将在未来的Web开发中发挥越来越重要的作用，为用户提供更加丰富和高效的Web体验。例如，Emscripten是一个流行的C/C++到Wasm的编译器，Rust语言也提供了对Wasm的原生支持。与JavaScript相比，Wasm代码在执行时可以接近原生代码的性能，特别适合处理复杂的计算任务，如图像处理、音频处理、游戏开发等。例如，未来可
标准的二维动态规划
746. 使用最小花费爬楼梯
现在小苯给定了你 a3 到 an 的所有数字，请你还原出波浪序列对应的第一个和第二个数字 a1 和 a2。解题思路：对于你选择的数字ai, 经过与ai/2 , 按位异或后, 多次执行这个操作后, 会重新变回ai,所以原数字中的前后数对, 如果想成功匹配, 必须是在对方的循环里面的, 然后取最小值。解题思路：通过手动模拟就会发现, 我们在从个位洞数增加的到十位洞数再到百位洞数的过程中只有1 4
中国AI算力需求激增，2025年缺口超53%。企业通过"绿电+算力"模式创新，构建离网型系统降低20-30%成本，搭配金融工具优化融资结构。长期合约锁定稳定收益，叠加绿证交易、碳交易等多元收入，实现4年投资回收期和18.5%IRR。该模式契合政策导向，兼具经济效益与社会效益，成为企业布局新质生产力的优选策略。
一维数组动态规划题目要求将数组分为两个相等子集的和，那么如果为真，那么这个数组的总和必定是偶数（条件一），且该数组的最大值必不大于该数组和的一半（条件二）。那么该问题即可转化为求解和为是否有和为total = sum(nums) // 2的子数组问题。使用一维数组dp = [False] * (total+1),边界条件：当和为0时，必为真，则dp[0] = True例：求解和为i (i = (1
@ author: 明月清了个风ps⭐️终于开始提高课的题啦，借的人家的号看，以后给y总补票叭，提高课的题比之前的多很多啊哈哈哈哈，基本上每种题型都对应了难度逐步上升的几道题，和基础课的题相比加了一层应用，需要从题目中抽象出模型才能解题。数字三角形的题为动态规划的经典模型，基础课中已经讲过了，在。提高课的是在此基础上的进一步延伸和应用，但原理其实没有变。
原题链接：登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网题意：给出一棵 n 个点的树，有 x 种普通颜色，y 种特殊颜色现在要给树上的每个节点染色，普通颜色染色没有限制，但两个相邻的节点不能染相同颜色的特殊颜色求染色方案数，答案对 998244353 取模。解题思路：一眼树上dp（doge），考虑从叶节点开始往根节点染色，由于有普通，特殊之分，在每个节点额外开一维表示这个节点染哪种类型的颜色。dp【i】【
Leetcode：第N个泰波那契数、三步问题、使⽤最⼩花费爬楼梯、解码⽅法
01背包问题题目来源：acwing2. 01背包问题 - AcWing题库N=1005#f[i][j]:i件物品，体积为j 属性：总价值max#分割：不要第i件物品，f[i][j]=f[i-1][j]#要第i件物品：f[i-1][j-v(i)]+w[i]f=[[0 for i in range(N)]for i in range(N)]a=[0 for i in range(N)]b=[0 for
有一个正整数 $n$，保证其只由数字 $1\sim 9$ 构成。你可以做任意多次如下操作：- 选择 $n$ 的一个数位 $x$，花费 $v_x$ 的代价删除它，注意，此时 $n$ 的数位个数会减少 $1$，$n$ 的值也会发生相应的变化；- 或者，花费 $n$ 的代价把剩余的所有数位删除。求把整个数删除的最小代价。
微电网经济调度需要在建立各类分布式电源稳态输出及成本模型的基础上，决策如何安排各机组出力，以使整个微电网运行在一个经济合理的状态。文献[3]在分析微电网内分布式电源选择、控制方式和出力优化的基础上，提出了微电网能量管理系统建设构想，并指出与大电网能量管理系统的区别，为研究微电网调度指明了方向；文献[4]是国内研究微电网能量优化调度的先例，它对比分析了当微电网与主网之间在不同的能量交互策略下微电网的
再观察一下，我们还可以发现对于每一维，它总是在上一维的基础上发生转移，并且不会改变下一维，由此我们可以直接在上一维进行操作来作为下一维的答案。进行遍历时，操作一个状态其前一个状态已经发生改变了，而我们所需要的答案是不需要改变的。找出关系数组即定义用来存储答案的数组，需要注意的是定义数组时要明确数组的含义，使其更易于找出递推表达式以及更易于表示答案。01背包的优化主要是对于空间的优化，一般情况下的0
本文系统探讨了计算机科学中三大核心算法的高效实现与优化技术：排序算法（快速排序、归并排序、堆排序、TimSort）、搜索算法（二分查找、二叉搜索树、哈希表）和动态规划。针对每种算法，详细解析了优化策略：快速排序采用三数取中、尾递归优化；二叉搜索树通过红黑树保持平衡；动态规划运用滚动数组、状态压缩和单调队列优化。文章通过代码示例和性能对比图，展示了优化前后的显著差异，并总结了针对不同场景的算法选择决
本篇文章列举了四个经典的LeetCode算法题目，包括第 N 个泰波那契数、三步问题、使用最小花费爬楼梯和解码方法。我会在每道题中提到每道题的解题思路，并提供解决本题的C++代码。
我就是人见人爱，花见花开的"Carlos_01dao09"，下面来讲一下矩阵取数游戏这道题的题解（发不了题解）。现在输入一个n*m的矩阵，游戏规则如下现在要你求出取数后的最大得分。输入 #12 31 2 33 4 2输出 #182说明/提示数据范围对于 60% 的数据，满足 1≤n,m≤30，答案不超过 10^16。对于 100% 的数据，满足 1≤n,m≤80，0≤ai,j≤1000。这题我们
动态规划
——动态规划
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