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  • 贪心算法之时间规划问题

    千次阅读 2018-12-23 21:39:58
    贪心算法之时间规划问题 贪心算法的定义: 贪心算法是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到...

    贪心算法之时间规划问题

    贪心算法的定义:
    贪心算法是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关。
    解题的一般步骤是:
    1.建立数学模型来描述问题;
    2.把求解的问题分成若干个子问题;
    3.对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解;
    4.把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解;

    问题:设有N个活动时间集合,每个活动都要使用同一个资源,比如说会议场,而且同一时间内只能有一个活动使用,每个活动都有一个使用活动的开始si和结束时间fi,即他的使用区间为[ si , fi ],现在要求你分配活动占用时间表,即哪些活动占用该会议室,哪些不占用,使得他们不冲突,要求是尽可能多的使参加的活动最大化,即尽可能安排最多的活动。

    如果我们每次都选择开始时间最早的活动,不能得到最优解:因为开始时间最早的活动可能占据时间太长导致结束时间晚。

    如果我们每次都选择持续时间最短的活动,不能得到最优解:因为可能这个活动的时间可能卡在两个活动的结束和开始时。

    可以用数学归纳法证明,我们的贪心策略应该是每次选取结束时间最早的活动。直观上也很好理解,按这种方法选择活动可以为未安排的活动留下尽可能多的时间。这也是把各项活动按照结束时间单调递增排序的原因。

     

    #include<iostream>   
    #include<algorithm>   
    
    using namespace std;
    int N;
    struct arrange{  
        int start;  
        int end;  
    }Arrange[100010],p[100010];  
    
    bool cmp(arrange a,arrange b)    
    {    
        return a.end<b.end;   		//按照结束时间从小到大排序 
    }   
     
    
    int selector()    
    {    
    	//num初始值为1,因为排序好的第一个活动一定会被举办
    	//i是记录最后一次被举办过的活动	
        int num=1,i=0;
    	p[1].start = Arrange[0].start;
    	p[1].end = Arrange[0].end;  
        for(int j=1;j<N;j++)  
            if(Arrange[j].start>=Arrange[i].end)   	//如果这个活动开始的时间大于等于上一个活动结束的时间 
            {    
                i=j;    							//将该活动设为当前活动 
                num++;    							//活动数量+1 
                p[num].start = Arrange[i].start;	//p[num]来记录每个活动的开始与结束时间 
    			p[num].end = Arrange[i].end;  
            }
        return num;  
    }  
      
    int main()    
    {    
        int t,ans;  
    	cin>>t;  
        while(t--)  	//想要测试的样例的数目 
        {  
            cin>>N;  	//每个样例的活动的数目 
            for(int i=0;i<N;i++)
                cin>>Arrange[i].start>>Arrange[i].end;	//存入每个活动的开始和结束时间 
                  
            sort(Arrange,Arrange+N,cmp); 				//按照结束时间从小到大排序
    		ans = selector();
            cout<<"The number of activities is: "<<ans<<endl;
            for(int i=1;i<=ans;i++)						//打印可以举办的活动的时间安排 
    		{
    			cout<<"第"<<i<<"个活动的开始时间是:"<<p[i].start;
    			cout<<" , 结束时间是:"<<p[i].end<<endl; 
    		}
    	}  
        
        return 0; 
    }
    //测试样例 
    //1
    //11
    //1 4 3 5 0 6 5 7 3 8 5 9 6 10 8 11 8 12 2 13 12 14

    运行结果:

    1
    11
    1 4 3 5 0 6 5 7 3 8 5 9 6 10 8 11 8 12 2 13 12 14
    The number of activities is: 4
    第1个活动的开始时间是:1 , 结束时间是:4
    第2个活动的开始时间是:5 , 结束时间是:7
    第3个活动的开始时间是:8 , 结束时间是:11
    第4个活动的开始时间是:12 , 结束时间是:14
    
    --------------------------------
    Process exited after 3.581 seconds with return value 0
    请按任意键继续. . .

     

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  • 个人学习时间规划

    万次阅读 2019-08-02 10:56:01
    鸿星健身营业时间早上10:00-晚上10:30 休息日:六 起床9:00-9:30 早饭9:30-10:20 上午10:30-11:30 中饭11:30-12:10 午休12:10-1:40 下午1:50-5:30 晚饭5:30-6:10 傍晚6:10-7:30健身 晚上7:30-10:30 洗漱...

    工作日:周一二三四五日
    起床7:30-7:50
    早饭7:50-8:20
    上午8:30-11:30 Java学习 3:00
    中饭11:30-12:10
    午休12:10-1:40 1:30(休息)
    下午1:50-5:30 导师任务 3:30
    晚饭5:30-6:10
    晚上6:30-9:30 总结或者Java学习 3:00
    健身9:30-10:30
    洗漱10:30-11:30
    就寝11:30-7:30 8:00(休息)

    鸿星健身营业时间早上10:00-晚上10:30

    休息日:六
    起床9:00-9:30
    早饭9:30-10:20
    上午10:30-11:30
    中饭11:30-12:10
    午休12:10-1:40
    下午1:50-5:30
    晚饭5:30-6:10
    傍晚6:10-7:30健身
    晚上7:30-10:30
    洗漱10:30-11:30
    就寝11:30-7:30

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  • 非常有效的提高每日工作效率的方法——阿尔卑斯山时间规划法。 这玩意是时间管理大师罗塔尔.丁.塞维特《把时间花在刀刃上》一书中提出。 本文适用于:平时觉得自己工作效率低,没节奏,老是不由自主的加班的孩纸。 ...

    最近闲的没事看了些时间规划相关的课程,总结了一波分享给大家。
    废话不多说,干货开始。本分主要介绍阿尔卑斯山时间规划法(有效提高每日工作效率)、以及三大时间定律(以上帝的眼光审视时间)。至于为何叫阿尔卑斯山呢?别急,慢慢看。

    这玩意是时间管理大师罗塔尔.丁.塞维特《把时间花在刀刃上》一书中提出。
    本文适用于:平时觉得自己工作效率低,没节奏,老是不由自主的加班的孩纸。
    (说的就是我们)

    利用阿尔卑斯山法制定每日计划的步骤

    1. 分类列出任务

    不要想到什么些什么,因为这样会遗漏任务。我们可以按照分类去想,即:
    a、每周计划/每月计划列明的任务
    b、前一日未完成的任务
    c、新下达的日常工作
    d、需要应付的日程和会议
    e、常规性任务(处理邮件等)

    2. 估计时间

    a、根据经验值预估时间。
    b、预估时间是一个经验积累的过程。

    将大任务拆分成若干小任务,小任务心里有数即可,不必写下,可以只将大任务写在你的任务清单上,预估时间就变成每天你需要投在大任务上的时长。
    将任务分为独立任务、合作任务。独立任务往往比较好估计,合作任务我们需要多预留一些时间,提前和对方沟通一下,让他们能够缓冲一下。
    在这里插入图片描述
    (时间定律一)帕金森定律:工作会自动膨胀、占满你所有的时间。
    预留时间越多完成时间也就越多,多预留时间会降低工作效率,故安排常规性、重复性事物的时候应当缩短时间,这样有助于提高工作效率。

    (时间定律二)墨菲定律:事情如果有变化的可能,不管这种可能性有多小,它总会发生。
    不熟悉的任务想的再周到也会出错,故当我们碰到新任务、不熟悉的任务或需要新技术时,需要多预留一些时间。

    3.预留机动时间给意外事件

    如果排满世间那么我们便无法面对突发事件(如被人打断),我们规划多少工作时间合适呢?

    通常应当留出 40% 给意外事件(根据实际情况调整),一天8小时工作时间需要预留出 2~3 小时。如果你996或者11117,1天12小时工作时间,那这话当我没说…

    如果突发事件很少,那么多出来的时间,可以将本来计划第二天做的事情提前做。

    4. 优先级排序、删减授权、安排时间段 (重要)

    规划时间的初衷就是为了提高每日工作效率,避免经常加班(研发除外)。
    合理分配精力,完成最重要的任务,事半功倍。

    如何确定任务优先级?
    时间管理四象限法。
    A 级:危机事物,急迫问题,有 deadline 压力的计划
    B 级:改进、优化,新想法实践,建立人际关系,规划长期目标,发掘新机会
    C 级:没有议题的会议、处理邮件、被别人打断(意外事件)(可授权让下级处理)
    D 级:繁琐浪费时间
    要花费足够的时间到 B级 事物上,以防止 B 级事物向 A 级事物发展。
    在这里插入图片描述

    (时间定律三)伊利赫定律:人在工作了一段时间后,效率会下降。
    适当地休息可以提高工作效率。

    5. 事后检查回顾,将未完成任务转移

    回顾工作、安排。主要目的是为了了解自己时间运用的规律,以便有针对性的改进。也是一个经验积累的过程,便于以后更精准估计时间。
    1、核对清单上任务是否完成
    2、分析各项任务耗时,哪些地方浪费了时间?今后如何避免?有无更好的方案?

    好处

    由被动便主动,了解每天的任务以及所需时间,区分任务轻重缓急,授权及删减更有助于专注工作。
    在这里插入图片描述

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  • DTW(动态时间规划算法)——matlab代码运行成功

    万次阅读 多人点赞 2018-11-14 16:44:32
    动态时间规整算法, 就是把两个代表同一个类型的事物的不同长度序列进行时间上的“对齐”。比如DTW最常用的地方,语音识别中,同一个字母,由不同人发音,长短肯定不一样,把声音记录下来以后,它的信号肯定是很...

    动态时间规整算法

    就是把两个代表同一个类型的事物的不同长度序列进行时间上的“对齐”。比如DTW最常用的地方,语音识别中,同一个字母,由不同人发音,长短肯定不一样,把声音记录下来以后,它的信号肯定是很相似的,只是在时间上不太对整齐而已。所以我们需要用一个函数拉长或者缩短其中一个信号,使得它们之间的误差达到最小。   

    在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”发的很短。另外,不同时间序列可能仅仅存在时间轴上的位移,亦即在还原位移的情况下,两个时间序列是一致的。在这些复杂情况下,使用传统的欧几里得距离无法有效地求的两个时间序列之间的距离(或者相似性)。

    DTW通过把时间序列进行延伸和缩短,来计算两个时间序列性之间的相似性:

    如上图所示,上下两条实线代表两个时间序列,时间序列之间的虚线代表两个时间序列之间的相似的点。DTW使用所有这些相似点之间的距离的和,称之为归整路径距离(Warp Path Distance)来衡量两个时间序列之间的相似性。

    再来看看运动捕捉,比如当前有一个很快的拳击动作,另外有一个未加标签的动作,我想判断它是不是拳击动作,那么就要计算这个未加标签的动作和已知的拳击动作的相似度。但是呢,他们两个的动作长度不一样,比如一个是100帧,一个是200帧,那么这样直接对每一帧进行对比,计算到后面,误差肯定很大,那么我们把已知拳击动作的每一帧找到无标签的动作的对应帧中,使得它们的距离最短。这样便可以计算出两个运动的相似度,然后设定一个阈值,满足阈值范围就把未知动作加上“拳击”标签。

    欧式距离的计算方法:

    图来自维基百科,其中红黄蓝线均为曼哈顿距离,绿色为欧式距离

    DTW的具体计算过程:

    下面我们来总结一下DTW动态时间规整算法的简单的步骤:

    1. 首先肯定是已知两个或者多个序列,但是都是两个两个的比较,所以我们假设有两个序列A={a1,a2,a3,...,am}  B={b1,b2,b3,....,bn},维度m>n

    2. 然后用欧式距离计算出每序列的每两点之间的距离,D(ai,bj) 其中1≤i≤m,1≤j≤n

       画出下表:

    3.  接下来就是根据上图将最短路径找出来。从D(a1,a2)沿着某条路径到达D(am,bn)。找路径满足:假如当前节点是D(ai,bj),那么下一个节点必须是在D(i+1,j),D(i,j+1),D(i+1,j+1)之间选择,并且路径必须是最短的。计算的时候是按照动态规划的思想计算,也就是说在计算到达第(i,j)个节点的最短路径时候,考虑的是左上角也即第(i-1,j)、(i-1,j-1)、(i,j-1)这三个点到(i,j)的最短距离。

    4. 接下来按照回溯法输出路径,从D(a1,b1)到D(am,bn)。他们的总和就是就是所需要的DTW距离

    举个栗子:

    已知:两个列向量a=[8 9 1]',b=[ 2 5 4 6]',其中'代表转置,也就是把行向量转换为列向量了

    求:两个向量利用动态时间规整以后的最短距离

    第一步:计算对应点的欧式距离矩阵d【注意开根号】
       

    6342
    7453
    1435


    第二步:计算累加距离D【从6出发到达5的累加距离】

       

    691315
    13101416
    14141318

    计算方法如下:
    D(1,1)=d(1,1)=6

    D(1,2)=D(1,1)+d(1,2)=9

    ...

    D(2,2)=min(D(1,2),D(1,1),D(2,1))+d(2,2)=6+4=10

    ...

    D(m,n)=min(D(m-1,n),D(m-1,n-1),D(m,n-1))+d(m,n)

    matlab的代码如下:

    dtw.m

    function [Dist,D,k,w,rw,tw]=dtw(r,t,pflag)
    %
    % [Dist,D,k,w,rw,tw]=dtw(r,t,pflag)
    %
    % Dynamic Time Warping Algorithm
    % Dist is unnormalized distance between t and r
    % D is the accumulated distance matrix
    % k is the normalizing factor
    % w is the optimal path
    % t is the vector you are testing against
    % r is the vector you are testing
    % rw is the warped r vector
    % tw is the warped t vector
    % pflag  plot flag: 1 (yes), 0(no)
    %
    % Version comments:
    % rw, tw and pflag added by Pau Mic
     
    [row,M]=size(r); if (row > M) M=row; r=r'; end;
    [row,N]=size(t); if (row > N) N=row; t=t'; end;
    d=sqrt((repmat(r',1,N)-repmat(t,M,1)).^2); %this makes clear the above instruction Thanks Pau Mic
    d
    D=zeros(size(d));
    D(1,1)=d(1,1);
     
    for m=2:M
        D(m,1)=d(m,1)+D(m-1,1);
    end
    for n=2:N
        D(1,n)=d(1,n)+D(1,n-1);
    end
    for m=2:M
        for n=2:N
            D(m,n)=d(m,n)+min(D(m-1,n),min(D(m-1,n-1),D(m,n-1))); % this double MIn construction improves in 10-fold the Speed-up. Thanks Sven Mensing
        end
    end
     
    Dist=D(M,N);
    n=N;
    m=M;
    k=1;
    w=[M N];
    while ((n+m)~=2)
        if (n-1)==0
            m=m-1;
        elseif (m-1)==0
            n=n-1;
        else 
          [values,number]=min([D(m-1,n),D(m,n-1),D(m-1,n-1)]);
          switch number
          case 1
            m=m-1;
          case 2
            n=n-1;
          case 3
            m=m-1;
            n=n-1;
          end
      end
        k=k+1;
        w=[m n; w]; % this replace the above sentence. Thanks Pau Mic
    end
     
    % warped waves
    rw=r(w(:,1));
    tw=t(w(:,2));
     
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    if pflag
        
        % --- Accumulated distance matrix and optimal path
        figure('Name','DTW - Accumulated distance matrix and optimal path', 'NumberTitle','off');
        
        main1=subplot('position',[0.19 0.19 0.67 0.79]);
        image(D);
        cmap = contrast(D);
        colormap(cmap); % 'copper' 'bone', 'gray' imagesc(D);
        hold on;
        x=w(:,1); y=w(:,2);
        ind=find(x==1); x(ind)=1+0.2;
        ind=find(x==M); x(ind)=M-0.2;
        ind=find(y==1); y(ind)=1+0.2;
        ind=find(y==N); y(ind)=N-0.2;
        plot(y,x,'-w', 'LineWidth',1);
        hold off;
        axis([1 N 1 M]);
        set(main1, 'FontSize',7, 'XTickLabel','', 'YTickLabel','');
     
        colorb1=subplot('position',[0.88 0.19 0.05 0.79]);
        nticks=8;
        ticks=floor(1:(size(cmap,1)-1)/(nticks-1):size(cmap,1));
        mx=max(max(D));
        mn=min(min(D));
        ticklabels=floor(mn:(mx-mn)/(nticks-1):mx);
        colorbar(colorb1);
        set(colorb1, 'FontSize',7, 'YTick',ticks, 'YTickLabel',ticklabels);
        set(get(colorb1,'YLabel'), 'String','Distance', 'Rotation',-90, 'FontSize',7, 'VerticalAlignment','bottom');
        
        left1=subplot('position',[0.07 0.19 0.10 0.79]);
        plot(r,M:-1:1,'-b');
        set(left1, 'YTick',mod(M,10):10:M, 'YTickLabel',10*rem(M,10):-10:0)
        axis([min(r) 1.1*max(r) 1 M]);
        set(left1, 'FontSize',7);
        set(get(left1,'YLabel'), 'String','Samples', 'FontSize',7, 'Rotation',-90, 'VerticalAlignment','cap');
        set(get(left1,'XLabel'), 'String','Amp', 'FontSize',6, 'VerticalAlignment','cap');
        
        bottom1=subplot('position',[0.19 0.07 0.67 0.10]);
        plot(t,'-r');
        axis([1 N min(t) 1.1*max(t)]);
        set(bottom1, 'FontSize',7, 'YAxisLocation','right');
        set(get(bottom1,'XLabel'), 'String','Samples', 'FontSize',7, 'VerticalAlignment','middle');
        set(get(bottom1,'YLabel'), 'String','Amp', 'Rotation',-90, 'FontSize',6, 'VerticalAlignment','bottom');
        
        % --- Warped signals
        figure('Name','DTW - warped signals', 'NumberTitle','off');
        
        subplot(1,2,1);
        set(gca, 'FontSize',7);
        hold on;
        plot(r,'-bx');
        plot(t,':r.');
        hold off;
        axis([1 max(M,N) min(min(r),min(t)) 1.1*max(max(r),max(t))]);
        grid;
        legend('signal 1','signal 2');
        title('Original signals');
        xlabel('Samples');
        ylabel('Amplitude');
        
        subplot(1,2,2);
        set(gca, 'FontSize',7);
        hold on;
        plot(rw,'-bx');
        plot(tw,':r.');
        hold off;
        axis([1 k min(min([rw; tw])) 1.1*max(max([rw; tw]))]);
        grid;
        legend('signal 1','signal 2');
        title('Warped signals');
        xlabel('Samples');
        ylabel('Amplitude');
        
    end
    下面是测试代码

    test.m

    clear
    clc
    a=[8 9 1 9 6 1 3 5]';
    b=[2 5 4 6 7 8 3 7 7 2]';
    [Dist,D,k,w,rw,tw] = DTW(a,b,1);
    fprintf('最短距离为%d\n',Dist)
    fprintf('最优路径为')
    w

    测试结果:

    d =
     
         6     3     4     2     1     0     5     1     1     6
         7     4     5     3     2     1     6     2     2     7
         1     4     3     5     6     7     2     6     6     1
         7     4     5     3     2     1     6     2     2     7
         4     1     2     0     1     2     3     1     1     4
         1     4     3     5     6     7     2     6     6     1
         1     2     1     3     4     5     0     4     4     1
         3     0     1     1     2     3     2     2     2     3
     
    最短距离为27
    最优路径为
    w =
     
         1     1
         1     2
         1     3
         1     4
         1     5
         1     6
         2     6
         3     7
         4     8
         5     9
         6    10
         7    10
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    规整以后的可视化结果如下:



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    作者:风翼冰舟 
    来源:CSDN 
    原文:https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/49226315 
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  • 动态规划 -- 活动时间问题

    千次阅读 2018-01-04 22:09:13
    活动时间问题描述:有n个需要在同一天使用同一个教室的活动a1,a2,…,an,教室同一时刻只能由一个活动使用。每个活动ai都有一个开始时间si和结束时间fi 。一旦被选择后,活动ai就占据半开时间...动态规划法代码实现:usi
  • 项目规划时间轴流程图

    千次阅读 2020-09-01 22:54:15
    项目规划时间轴流程图 项目规划时间轴流程图,对一个项目从开始到竣工的整个过程进行总结归纳。时间线图,又叫时间轴图,能以历史进程为载体,将过往的重要事项或者里程碑,标注在轴线上,并加以说明。它的作用是能够可视...
  • 大三了,剩下的时间如何规划

    千次阅读 2015-10-23 15:43:28
    您书中说的OJ,CSDN博客记录编程历程,ACM比赛等,本需要一定时间去参与的,我不知道我还够不够时间去做,也不知道应该有怎样一个规划,但是我还是有一颗想学好、积极向上的心的。  简言之,您能给我未来一年准备...
  • 用python绘制饼图做数据展示的原因是因为心理课要求做一个时间馅饼的规划图,想着手绘太麻烦,还可能画得太丑,就用python的matplotlib库来绘制了,下图是老师要求绘制的,Python的matplotlib最终效果图在文章底部
  • 时间规划】C/C++发展之路--读书

    千次阅读 2013-08-23 13:07:06
    0:图书馆的N本C,C++书 1:《C深度解剖》 2:《高质量C++c编程指南》 3:《C++ primer第四版》 4:《Windows程序设计》 5:《VC++深入详解》 6:《Windows核心编程》 7:《深入浅出MFC》 8:《objective-c 2.0》 ...
  • 路径规划基本介绍(一)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-24 21:30:03
    一、路径规划的作用 路径规划主要是让目标对象在规定范围内的区域内找到一条从起点到终点的无碰撞安全路径。路径规划中有静态路径规划以及动态路径规划。这里仅针对静态路径规划方法进行简单的介绍,以下路径规划仅...
  • 求大神指点,我这是一篇本科毕业论文,关于算法的,求大神们指教我该怎么写,不需要特别复杂的算法,简单点就好
  • 动态时间规整—DTW算法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-15 19:23:08
    Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别...
  • 新入学的研究生同学最常谈论、也是最关心的话题就是如何对自己的时间进行有效的规划与管理,使自己充实地度过这几年,并能在毕业时找到好的归属。 笔者认为,这一段时间规划和企业的战略规划一样非常重要。只有...
  • (算法理论)动态规划(python)

    千次阅读 2019-07-03 00:39:40
    动态规划 基本思想 若要解一个给定问题,我们需要解其不同部分(即子问题),再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多子问题非常相似,为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次,从而减少计算量: 一旦某个...
  • 文章目录1.序2.动态规划的基本概念[^1]3.动态规划算法的基本思想[^2]4....这篇文章主要介绍动态规划算法的基本思想、使用动态规划算法求解问题的基本步骤、动态规划算法的两个基本要素以及一些经典的动态规划问题。...
  • 动态规划时间复杂度

    万次阅读 2018-05-21 19:54:35
    一、一维动态规划问题 一维动态规划时间复杂度一般有O(n)和O(n^2)两种,时间复杂度取决于状态转移方程。 1.如果第i个状态的确定需要利用前i-1个状态,即dp[i]由dp[i-1],dp[i-2],...,dp[0]决定,那么此时的时间复杂度...
  • 数学建模中的规划问题

    千次阅读 多人点赞 2019-08-26 16:21:32
    数学建模中的规划问题*规划算法综合概述*规划的基本概念规划的分类方法(了解)求解规划的基本方法*线性规划*线性规划模型的建立线性规划求解*非线性规划*非线性规划模型的建立非线性规划求解*整数规划*整数规划的...
  • 同步动态规划是基础:一次性更新所有的S的value。异步动态规划分集中常见类型: in-place 动态规划: 不对上一周期的value进行备份,直接使用这一周期的value(当然,本周期的value本来就是上一周期优化的结果,...
  • 机器人路径规划_蚁群算法

    万次阅读 2015-12-17 16:24:02
    机器人路径规划_蚁群算法 原理 蚁群算法是模拟自然界中蚂蚁的觅食行为而形成的一种群体智能化算法。蚂蚁个体之间信息的传递是通过一种称为信息素的化学物质进行的。蚂蚁在寻找食物的过程中会释放一定量的信息...
  • DTW动态规划调整

    千次阅读 2017-02-02 15:55:34
    DTW是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。1 DTW方法原理 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为...
  • 动态规划-时间规整算法

    千次阅读 2015-01-22 09:25:50
    DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。
  • 动态时间规整算法(DTW)是最近接触的一种提取时间序列模板方法。本文主要是一些自己的学习记录,并适当地加入自己的理解。若有见解不一致之处,欢迎交流。 1 动态时间规整(DTW)基本思想  先从单词语音时间...
  • 本文介绍如何使用动态规划的思想,寻找矩阵序列连乘的最优时间复杂度。
  • 时间管理_个人计划表

    千次阅读 2020-06-09 10:28:19
    一、时间管理 我们高估了自己一天可以做的事情,也低估了自己一个月,一年可以做的事情 确定目标,有规划是提升效率的关键 二、计划表
  • 时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW) AlchemyLee 2020-11-07 11:14:55 1881 收藏 27 文章标签: 算法 python 版权 车辆路径规划问题是运筹学中经典的NP难问题,本文将选取其变种问题,结合实际生产中遇到的...
  • 软件实施工程师职业规划

    万次阅读 多人点赞 2018-06-27 10:12:59
    知识是日新月异的,与时俱进,活到老学到老,你往往需要在知识上走在客户的前面,有时候你要向客户学习,要学的东西永远太多,想要成为一名优秀的实施顾问,时间管理是要掌握的,如何合理的安排时间、有效利用时间是一门大学...
  • 线性规划模型详解及实际应用反思

    万次阅读 多人点赞 2018-09-02 18:49:45
    一、线性规划的定义  线性规划一般用于求解最优化问题。线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最 小的问题。该方法在建立方程时非常简单快速,但不利于人工计算。但随着计算机技术...
  • 四足机器人 2.建模和步态规划

    万次阅读 2019-08-09 11:24:45
    是该腿处于支撑相的时间与步态周期的比。 连续静步态规划 a.迈步顺序 四足机器人共有6种非奇异静步态迈步顺序,4-2-3-1(下图)为稳定裕度最优的迈步顺序。 在机器人进行摆动足运动过程中,其躯干匀速向前...
  • 流水线调度最优问题(装配线调度问题)动态规划 O(n)时间(线性时间)   问题描述:有二条流水线,每条流水线都有n个站,流水线1,2站j的处理功能相同,但处理时间可能不同,每个站都有一个处理时间,而且从一条...

空空如也

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