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erase删除pos位置元素后，pos位置之后的元素会往前搬移，没有导致底层空间的改变，理论上讲迭代 器不应该会失效，但是：如果pos刚好是最后一个元素，删完之后pos刚好是end的位置，而end位置是 没有元素的，那么pos就失效了。解答：第一个main函数错误，第二个main函数正确，因为erase()函数返回的就是删除元素后面元素位置的迭代器，++it会导致跳过一个元素，如果最后一个元素是偶
数据结构与算法（四）动态规划（Java）
阿里云ESC使用Docker部署Nacos（单机模式）2022-3-301、在阿里云上建一个Ubuntu的虚拟机实例2、安装Docker镜像也可以看官网的安装教程：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/#prerequisites2.1更新 sudo apt-get update2.2 安装依赖sudo apt-get install \apt
1 你会学到什么2 核心问题3 LCS3-1 例子分析4 LCS 代码实现5 总结1 你会学到什么？前三天的推送都是关于动态规划算法的，先通过一个《装水最多的容器》初步感受了动态规划是怎么一回事，相比于直观的枚举算法，它能使求解更快地收敛；之后，推送了求解有效括号对的最大数，在求解过程中，根据两种情况分别建立了递推公式；接着解决了动态规划常常需要一个O(n)或更大的空间以及这
在实际应用中，由于这两个库解决的问题会存在重叠，导致遇到新的问题时，会犹豫所需要的拟合（回归）模型究竟应该引用两者中的哪个模块，在这篇文章中，讲介绍两大模块的算法范畴（1） SciPy是python的一个著名的开源科学库，SciPy一般都是操纵NumPy数组来进行科学计算，统计分析，可以说是基于NumPy之上。SciPy提供了许多科学计算的库函数，如线性代数，微分方程，信号处理，图像处理，系数矩阵
总结三近期工作1.分布式连接测试上周全组同学通过腾讯会议进行了分布式连接的测试。首先，我们实现的分布式连接是通过python的socket网络编程实现的，客户端需要知晓服务器端的ip地址进行连接，我们先是连接了校园网（也就是sdu_net）进行了测试，在windows命令行输出ipconfig查看服务器的ip进行测试，结果是在服务器端开放连接端口之后，客户端未能在规定的时间建立连接。通过百度原因得
提示动态切换主题使用的是css3的var函数现实示例切换--main-bg-color的值,使用那么当前标签下的所有节点使用到当前变量的都会发生变化root{coral;}#div1{}#div2{}查看element.sass源码可以发现,一个primary样式,可以生成多个渐变色$types}}}不难发现/***/namespacestring;/**......
题意：一个切水果游戏。每秒出现一些水果，它们都在一条线上，有好水果和坏水果，好的可以加分，坏的减分，每次连续切好水果三个以上可以分数加倍。每秒只能切一次，每切一次要间隔m秒。问最多得多少分。思路：对于每一秒的时候，可以确定连续的好水果一定会一起切，可以合并。然后用最大连续数组和求解该秒可得最优解。然后再所有的时间内进行简单动规就行了。#includeusing namespace
有 N 件物品和一个容量是 V的背包。每件物品只能使用一次。第 i 件物品的体积是 vi，价值是 wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品数量和背包容积。接下来有 N 行，每行两个整数 vi,wi，用空格隔开，分别表示第 i 件物品的体积和价值。输出格式输出一个整数，表示最大价值。数据范围
数学规划模型是数学建模中用于描述和解决优化问题的一类模型。它通过构建目标函数和约束条件，将实际问题转化为数学形式，旨在寻找满足约束条件的最优解。数学规划模型广泛应用于各个领域，包括资源分配、生产计划、物流管理和金融投资等，通过线性规划、非线性规划、整数规划等方法，帮助决策者在复杂环境中做出最优选择。
建立线性规划模型，以解决生产优化问题。通过定义决策变量、目标函数和约束条件，使用Python的SciPy库中的linprog函数求解模型，并验证结果的合理性。最终，确定了在资源限制条件下最大化利润的最优生产方案.
注意：这里需要使用一个pair记录前一个dp[i]的最长子串的始末位置，在判断s[i]与s[i-1]不等时，需要继续往前判断s[i]是否包含在前一个dp[i-1]的子串中，如果在，则当前的dp[i]需要减去dp[i-1]子串的前一部分。对于二维dp的状态转移方程，大致都会是要从左、上及左上三个方向来推导，即：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1
人工势场方法（APF）是一种在机器人路径规划中广泛应用的技术，它依靠虚拟势场的概念来导航机器人避开障碍并到达目的地。APF通过在环境中创建吸引力和斥力，模拟出一个力场，其中目标位置提供吸引机器人的力，而障碍物提供斥力以推开机器人。这种方法的直观性和简易实现使其成为了快速响应和实时避障任务的流行选择。尽管APF在处理复杂环境时可能会遇到局部最小值和路径不可达问题，但通过各种优化技术和策略的应用，这些
文章目录一、实现要求二、仿真方案设计三、代码实现1.LLOP代码（matlab）2.CHAN代码（matlab）3.主函数代码（matlab）四、结果图五、python实现LLOP算法1.引入库2.LLOP代码（python）3.主函数六、参考文章一、实现要求要求一：编写两个函数TOA_LLOP和TOA_CHAN得到位置的估计。要求二：用RMSE实现两种算法的性能比较, 得到两种算法的RMSE曲线
Matlab自带优化工具箱提供了fmincon等诸多函数解决含约束条件的优化问题，但如果需要求解含整数约束的混合优化问题，fmincon就不是特别合适了，虽然提供了遗传算法优化函数ga，不过速度可能比较慢，因此有时候需要寻求第三方工具箱，最近发现一款名为OPTI Toolbox的三方工具箱可以作为Matlab自带优化工具箱的补充，用于求解一些比较复杂的问题。OPTI Toolbox集成了一系列优化
本文总结了王道机试指南中动态规划（Dynamic Progamming）部分的所有例题。一.基本思想与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解中得到原问题的解。与分治法不同的是，分治法会使得有些子问题被重复计算多次。而动态规划的做法是将已解决子问题的答案保存下来，在需要子问题答案的时候便可直接获得，而不需要重复计算，节约效率。二.经典题目...
离散数学11.公式类型可用真值表判断1）重言式也是永真式，公式真值恒为1。2）矛盾式永假式，真值恒为0。3）可满足式不是矛盾式的就都是可满足式。重言式一定是可满足式。成真赋值与成假赋值也叫成真指派与成假指派。一组原子的取值（真值指派）使得公式为真：成真指派（赋值）一组原子的取值（真值指派）使得公式为假：成假指派（赋值）等值式...
dp入门
明天就要开始蓝桥杯了，然鹅还什么都没准备，就挺秃然的，凉凉但是还是要抱一下佛脚。这里分享一下上届蓝桥杯C++组混子选手的赛前自救笔记！以下是chatGPT的回答蓝桥杯是国内最具影响力的计算机比赛之一，参赛选手要面对各种难度的编程题目。复习考试范围：蓝桥杯比赛有不同的组别和考试科目，请认真阅读比赛规则和考试范围，并适当调整复习计划。解决模拟试题：尝试做一些类似于蓝桥杯的模拟试题，这些试题可以帮助您熟
线上热身赛题解
0-1规划是决策变量仅取值0或1的一类特殊的整数规划。这种规划的决策变量仅取值 0或1 ，故称为 0-1 变量或二进制变量 ，因为一个非负整数都可以用二进制计数法用若干个 0-1 变量表示 。 0-1 变量可以数量化地描述诸如开与关、取与弃、有与无等现象所反映的离散变量间的逻辑关系、顺序关系以及互斥的约束条件，因此 0-1 规划非常适合描述和解决如线路设计 、工厂选址 、生产计划安排、旅行购物、背
Lingo——解决规划问题yyds！
线性回归是机器学习中最基本且广泛应用的模型之一，通过找到数据之间的线性关系来进行预测和解释。线性回归的理论基础、数学原理、实现方法及应用案例，全面掌握这一模型。通过最小二乘法估计参数，使用矩阵运算简化计算，结合微积分和统计学概念，线性回归模型在经济学、工程学、社会科学等领域有广泛应用。
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动态规划
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