精华内容
下载资源
问答
  • 在线性情况下,在原始问题中,从满足所有约束的每个次优点开始,存在一个移动的方向的空间,从而增加了目标函数。沿任何这样的方向移动可以消除候选解一个或多个约束之间的松弛。候选解决方案的不可行值是超过一...

    SVM原始问题也称为Primal problem

    在线性情况下,在原始问题中,从满足所有约束的每个次优点开始,存在一个移动的方向的子空间,从而增涨了目标函数。沿任何这样的方向移动可以消除候选解和一个或多个约束之间的松弛。候选解决方案的不可行值是超过一个或多个约束的值。

    在对偶问题中,对偶向量乘以确定约束条件的约束条件。在对偶问题中改变对偶向量等效于修改原始问题中的上限。寻求最低的上限。也就是说,对偶向量被最小化以消除约束的候选位置和实际最优位置之间的松弛。对偶向量的不可行值太低。它将一个或多个约束的候选位置设置在排除实际最优值的位置。

    展开全文
  • 连续子序列的最大 前言 分治算法的核心思想是将一个规模很大的问题化简为n个规模较小的问题,这些子问题虽然...子问题应与原问题拥有同样的结构,或者拥有同样的形式。只有这样,才能利用递归解决子问题。 问...

    连续子序列的最大和

    • 前言
      • 分治算法的核心思想是将一个规模很大的问题化简为n个规模较小的问题,这些子问题虽然独立而不同,但是问题的本质是一致的,从而达到分而治之的目的。
      • 首先通过“分”将问题分解为n个子问题,再将子问题一步步分解,知道达到最小的子问题。这时,“治”子问题再利用子问题的解推导总问题的解。
      • 子问题应与原问题拥有同样的结构,或者拥有同样的形式。只有这样,才能利用递归解决子问题。
    • 问题描述
      • 给定一个列表数据,其中数据可正可负,找出和最大的子列表的和,子列表不能为空。
    • 问题分析
      • 这类题其实用DP也是一种解题思路,当然也是分治的经典问题。
      • 看一个例子,输入列表如下。
        • [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
        • 按照分治的思路,最大子列表有可能在左子列表、右子列表或左子列表和右子列表之间。我们需要做的就是找到左子列表的最大子列表的和、右子列表的最大子列表的和、左子列表与右子列表之间的子列表的最大和,再进行比较。
        • 如何找到左子列表与右子列表的最大子列表的和呢?分治的想法是:让左左子列表与右子列表的子列表回答这个问题就好了,此时此刻不需要知道答案,只需要知道答案有三种可能。
        • 现在需要做的是找到第三种可能,也就是左子列表与右子列表之间的子列表的最大和。设一个中点,遍历中点左边的值,跟踪记录已经遍历过的值的总和,取这些总和的最大值;同样的方法遍历中点右边的值。最后,左边的最大值加上右边的最大值加上中点值就是想要的值。
        • 那么如何找第一种可能,也就是左子列表的最大和。其实,对待左子列表的方式和对待列表一样,还是有三个可能,第一个与第二个不关心,第三个按照上面的做法寻找。
        • 如何找到第二种可能与上面一致。
        • 按照这个一步步分解的思路,其实,最后左右子列表都各有一个值,结果为三种可能最大的。最终,根据子问题推到了大问题的三种可能值,最终得到答案。
    • 代码
      •   # -*-coding:utf-8-*-
          def LSS(array):
          
              if array == []:
                  return
          
              if len(array) == 1:
                  return array[0]
          
              cut = len(array) // 2  # 设置中点
              left_sum = LSS(array[: cut])
              right_sum = LSS(array[cut:])
          
              # 从中点开始分别左右遍历查值
          
              left_middle_sum = 0
              max_l = 0
              right_middle_sum = 0
              max_r = 0
              for i in range(cut-1, -1, -1):
                  left_middle_sum += array[i]
                  max_l = max(left_middle_sum, max_l)
              for j in range(cut+1, len(array), 1):
                  right_middle_sum += array[j]
                  max_r = max(right_middle_sum, max_r)
          
              return max(left_sum, right_sum, max_l+max_r+array[cut])
          
          
          if __name__ == '__main__':
              array = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]
              rst = LSS(array)
              print(rst)
        
    • 运行结果
    • 补充说明
      • 具体代码可以查看我的Github,欢迎Star或者Fork
      • 参考书《你也能看得懂的Python算法书
    展开全文
  • 最大的序列和问题

    2014-12-17 22:47:35
    参考:数据结构与算法分析——Java语言描述 ...给定整数 A1,A2,……AN (可能有负数),求这个整数序列的最大...(书假定如果所有整数为负数,则最大的序列的为0。我们这里去掉了这个假定,算法1算法2只需

    http://blog.csdn.net/zhutulang/article/details/7505785


    参考:数据结构与算法分析——Java语言描述

    (美) Mark Allen Weiss

    给定整数 A1,A2,……AN  (可能有负数),求这个整数序列的最大子序列和。(原书假定如果所有整数为负数,则最大的子序列的和为0。我们这里去掉了这个假定,算法1和算法2只需要把maxSum初始设为 a[0] 即可,算法3做了些修改

    例如:-2 ,11,-4,13,-5,-2, 答案为 20(从A2--A4)

    算法1 :

    算法1是一种比较容易想到的方法。我们可以这样想,这个子序列可能从第1个元素开始,也有可能从第2、第3、……个元素开始。我们初始假设最大的子序列和 maxSum 是第一个元素。然后分别从第1、第2、………个元素开始计算子序列和,并和当前的和 maxSum 比较,如果大于 maxSum,就将此子序列和赋值给maxSum。

    代码如下:

    [java] view plaincopy
    1. //算法1  
    2.     public int maxSubSum1(int []a){  
    3.           
    4.         int thisSum=0,maxSum=a[0];  
    5.         for(int i=0;i<a.length;i++)  
    6.         {  
    7.               
    8.             thisSum=0;  
    9.             for(int j=i;j<a.length;j++)  
    10.             {  
    11.                 thisSum+=a[j];  
    12.                 if(thisSum>maxSum){  
    13.                     maxSum=thisSum;  
    14.                 }  
    15.             }  
    16.               
    17.         }  
    18.         return maxSum;  
    19.     }  


     算法2:

     如图:

    我们可以把这个整数数列分成前后两部分。那么最大的子序列和可能出现在三处:前半部分某子序列(设其和为maxLeft),后半部分某子序列(设其和为maxRight),中间部分某子序列(设其和为maxCenter)。前两种情况可以通过递归求解。第三种情况,我们通过分析可知,这种情况下的最大和可以通过求出前半部分的最大和(包含前半部分的最后一个元素)以及后半部分的最大和(包含后半部分的第一个元素)而得到。

    代码如下:

    [java] view plaincopy
    1. //算法2  
    2.     public int maxSubSum2(int []a,int left,int right){  
    3.           
    4.           int maxSum=a[0];  
    5.             
    6.           if(left==right){  
    7.               if(a[left]>maxSum)  
    8.                 maxSum=a[left];  
    9.           }else{  
    10.               int center=(left+right)/2;  
    11.                
    12.             //左半部分最大子序列和  
    13.               int maxLeft=maxSubSum2(a,left, center);  
    14.               //右半部分最大子序列和  
    15.               int maxRight=maxSubSum2(a, center+1, right);  
    16.                 
    17.               //求左半部分包含最后一个元素的最大和  
    18.               int maxLeftBorder=a[center],leftBorderSum=0;  
    19.               for(int i=center;i>=left;i--){  
    20.                     
    21.                   leftBorderSum+=a[i];  
    22.                     
    23.                   if(leftBorderSum>maxLeftBorder){  
    24.                         
    25.                       maxLeftBorder=leftBorderSum;  
    26.                         
    27.                   }  
    28.               }  
    29.                 
    30.             //求右半部分包含第一个元素的最大和  
    31.               int maxRightBorder=a[center+1],rightBorderSum=0;  
    32.               for(int j=center+1;j<=right;j++){  
    33.                     
    34.                   rightBorderSum+=a[j];  
    35.                   if(rightBorderSum>maxRightBorder){  
    36.                         
    37.                       maxRightBorder=rightBorderSum;  
    38.                   }  
    39.               }  
    40.               //横跨前后两部分的最大子序列和  
    41.               int maxCenter=maxLeftBorder+maxRightBorder;  
    42.                 
    43.               maxSum=Math.max(maxCenter,Math.max(maxLeft, maxRight));  
    44.                 
    45.           }  
    46.           return maxSum;  
    47.               
    48.     }  


    算法3:

    这种算法效率最高。thisSum每加一个元素后,判断它是否大于 maxSum ,如果大于则 maxSum=thisSum 。判断 thisSum是否小于0,如果小于0,那么说明计算到当前这个位置上的子序列的和是个负数。thisSum=0的效果就相当于把子序列的起始位置推进到当前这个子序列的最后一个位置+1,开始一个新的子序列了。

    代码如下:

    [java] view plaincopy
    1. //算法3  
    2.     public int maxSubSum3(int []a){  
    3.           
    4.         int maxSum=a[0],thisSum=0;  
    5.         for(int i=0;i<a.length;i++){  
    6.               
    7.             thisSum+=a[i];  
    8.             if(thisSum>maxSum){  
    9.                   
    10.                 maxSum=thisSum;   
    11.             }  
    12.             if(thisSum<0){  
    13.                   
    14.                 thisSum=0;  
    15.             }     
    16.         }  
    17.         return maxSum;  
    18.     }  

    展开全文
  • ABAQUS提供了程序二次开发接口(user subroutine),在此基础上可以开发用户自定义单元(UEL/VUEL)、用户自定义材料(UMAT/VUMAT)以满足研究需要。安装ABAQUS、VS、IVF之后,还需要手动建立软件之间的关联,希望程序...

    e19c80c0b99539f697d45c8f8ad91d02.png

    ABAQUS提供了子程序二次开发接口(user subroutine),在此基础上可以开发用户自定义单元(UEL/VUEL)、用户自定义材料(UMAT/VUMAT)以满足研究需要。安装ABAQUS、VS、IVF之后,还需要手动建立软件之间的关联,希望子程序能够被调用、计算正常进行。然而貌似建立关联之后,却常遇到不能顺利计算,甚至不能通过verification of user subroutine的困扰,让人手足无措。

    这篇文章,是我在实践过程中(基于ABAQUS6.11、6.14,以及VS2013、IVF 2013)积累、总结出的几类常见的比较头疼的问题,力求图文并茂(点击图片可清晰),希望可以让大家尽快解决二次开发工具中的问题、避免烦忧,把精力放在有趣的研究上。欢迎转载、引用,请注明出处~

    3f3d122e9be521c2d277e608c02021ee.png

    0f4c5d9f70a9be4116ca7b6bca2c04c8.png

    082814d8ac33baf037d3c454436d8d07.png

    9db4c043ae8e971802ef1e0a0773d757.png
    展开全文
  • 最长公共序列问题和动态规划

    千次阅读 2018-01-28 19:31:17
    可以注意到,序列不要求所选的字母连续,只要求是按次序组成就好 这是子串的一个区别 最长公共序列定义 最长公共序列(L ongest C ommon S equence) 简称为LCS,下同 直观明了,就是两个序列的共有...
  • 报表里是没有页眉页脚的,这个是水晶报表这么做的,不要问我为什么,呵呵变通方法可以这样:控制报表每页显示数目,假设为10行每页,只是做一下说明,不要设置公式注意设置的行数最好基本上能打印到页面的底部...
  • 前言  这几天一直在读Weiss的数据结构书(Data Structures and Algorithm Analysis in...最大子数组和问题书翻译为“最大的序列和问题”)实际上我去年夏天暑假在家刷学院OJ的时候就见过,后来秋天开算法课,...
  • 题:给定一个数组,其中元素有正,也有负,找出其中一个连续序列,使最大; 不想说明什么,我们数据结构老师第一节课就给我们讲这个,以前给实现过一个暴力算法版的算法复杂度O(n2),现在实现一个动态规划版...
  • 数组 定义为数组中的一个连续序列。 请你返回 arr 中 所有奇数长度数组的 。 思路: 例: 输入:arr = [1, 4, 2, 5, 3] 输出:58 解释:所有奇数长度数组它们的为: [1] = 1 [4] = 4 [2] = 2 [5] ...
  • Kadane's algorithm与数组最大和问题 关于求子数组最大问题 Leetcode题链接:53.Maximum Subarrayhttps://leetcode.com/problems/maximum-subarray/ Given an integer array nums, find the contiguous ...
  • 给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], ...1、确认原问题和子问题 原问题为第n个索引之前具...
  • 数组 定义为数组中的一个连续序列。 请你返回 arr 中 所有奇数长度数组的 。 示例 1: 输入:arr = [1,4,2,5,3] 输出:58 解释:所有奇数长度数组它们的为: [1] = 1 [4] = 4 [2] = 2 [5] = 5 [3] =...
  • 问题描述 ...分别求出3中最大子序列:完全在左序列,完全在右序列,横跨两个序列(两个序列边界最大序列相加)->找出这3个子序列中的最大值。 #include<bits/stdc++.h> using namesp
  • 前言  这几天一直在读Weiss的数据结构书(Data Structures and Algorithm Analysis in C:...最大子数组和问题书翻译为“最大的序列和问题”)实际上我去年夏天暑假在家刷学院OJ的时候就见过,后来秋天开算法课,
  • 这道题解法很多,最经典的就是动态规划。 状态是数组下标i,状态对应的值是以i为终点的连续最大和,用一个DP...原问题和子问题的关系也即———转移方程是: DP[i] = array[i] (DP[i-1]&gt;0) || DP[i-1] ...
  • 说明:列表指的是列表中索引(下标)连续的元素构成的列表;列表中的元素是int类型,可能包含正整数、0、负整数;...如题,对于列表a,假设元素a[i]为所求子列表的最后一个元素,则所求子列表有两种情况: ...
  • 最长公共序列问题

    2021-04-03 16:29:06
    给定两个字符串 text1 text2,返回这两个字符串的最长 公共序列 的长度。如果不存在 公共序列 ,返回 0 。 一个字符串的 序列 是指这样一个新的字符串:它是由字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除...
  • 问题描述:(题目稍微做了下变动) 主线程启动10个子线程并将表示子线程序号的变量地址作为参数传递给线程。子线程接收参数 --> 全局变量++ -> 输出参数全局变量。 要求: 1.线程输出的线程...
  • 这也是一道关于动态规划比较经典的题目,也就是将原问题分成一个个子问题, 用一个二维数组 dp[i][j]表示S1字符串中前i个字符S2字符串中前j个字符分别组成的最长公共序列,而其中就等于 max(dp[i-1][j],dp[i][j-...
  • 项目中遇到一种需求,竖向滑动的列表中的item要有一种类型是可以左右滑动的横向列表item,我首先想到的就是外面的列表里面的横向滑动的item都用recyclerview来实现,解决下滑动冲突应该就没问题,顺着思路就开始写...
  • 给定一个整数数组,找到一个最接近于零的数组。返回第一个最右一个指数。你的代码应该返回满足要求的数组的起始位置结束位置 数据保证任意数的都在[-231, 231-1]范围内 样例 1: 输入: [-3,1,1,-3,5...
  • 通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 特征: 最优子结构性质: 当问题的最优解包含了其子问题的最优解时,称该问题具有最优子...
  • 动态规划(简称dp),是一种在数学丶管理科学丶计算机科学丶经济学和生物信息学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题,动态...
  • 今天是算法与数据结构专题26篇文章,我们来看看一个新的博弈论模型——Nim取子问题。 这个博弈问题非常古老,延续长度千年之久,一直到20世纪初才被哈佛大学的一个数学家找到解法,可见其思维的难度。但是这个问题...
  • 最长递增序列问题

    2015-05-11 14:22:25
    最长递增序列问题:在一列数中寻找一些数,这些数满足:任意两个数a[i]a[j],若i 设dp[i]表示以i为结尾的最长递增序列的长度,则状态转移方程为: dp[i] = max{dp[j]+1}, 1 这样简单的复杂度为O(n^2),其
  • 目录 70.爬楼梯 120.三角形最小路径 ...动态规划:将原问题拆解成若干子问题,同时保存子问题的答案,使得每个子问题只求解一次,最终获得原问题的答案 因此我们在做动态规划问题时,可以先思考他的记忆化搜索...
  • * 求最大序列 * @param a * @return */ public static int maxSubSum(int[] a ){ int maxSum = 0,thisSum = 0; int length = a.length; for (int i = 0; i &lt; length; ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,644
精华内容 1,457
关键字:

原问题和子问题