前言 在动态规划中存在一些路径问题很值得深究。比如给出一个二维的表格，到达特定位置时想要表达出的状态是什么，如何通过迭代方程得到的。重点就是将题目的信息转换为动态方程解的过程。 本篇博客记录一些路径问题的相关动态规划题目，便于后续我的复习与归纳整理。一、不同路径Ⅱ题目链接：力扣（LeetCode）官网-全球极客挚爱的技术成长平台题目解析： 题目让我们求出从左上角到右下角存在多少不同的路径，并且是一个二维的表格。可以基本确定是一个动态规划的题目。老规矩，先确定我们想要表示的状态是什么。 根据经验，我们一般选取dp表中的某位置：以此为结尾，表示....或者以此为开头，表示.
今天给大家分享几种常用的推荐算法及其各自优缺点。个性化推荐（推荐系统）经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中，推荐系统都是核心组件之一。推荐算法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐算法包括：基于内容推荐基于行为协同过滤推荐基于关联规则推荐基于效用推荐基于知识推荐基于上下文推荐基于深度学习的推荐组合推荐基于内容的推荐基于内容的推荐（Content-basedRecommendation）是信息过滤技术的
智能优化算法应用：基于减法平均算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于减法平均算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.减法平均算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用减法平均算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn称为传感器节点的感知半径，感知半径与
目录0简述1点云轮廓提取原理2点云轮廓提取应用3算法步骤4代码实现5结果展示0简述点云轮廓提取/边界提取，对于扫描物信息化提取、矢量化等都具有很重要的意义。扫描物体轮廓不仅包含位置和形状信息，而且可作为一种先验形状信息推断其结构以辅助三维模型重建，因此轮廓提取一直都是一个研究的热点。由于扫描对象形状复杂多样、点云数据具有分布不规则和密度不均等特性，以及传感器扫描模式不同和场景中其他地物遮挡等多种因素的影响，自动、准确地提取轮廓仍然具有较大的挑战。本篇通过一种基于邻域三角形距离算法介绍点云轮廓边界提取的实现。1点云轮廓提取原理点云轮廓提取通过分析点云中每个点的邻域关系，提取点云表面的轮廓线。其原
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
实验内容：采用除留余数法实现哈希表的创建，任意采用一种处理冲突的方法解决冲突，计算哈希表的平均查找长度。编程实现以下功能：已知一组关键字(19,14,23,1,68,20,84,27,55,11,10,79)，哈希函数定义为：H(key)=keyMOD13,哈希表长为m=16。实现该哈希表的散列，并计算平均查找长度（设每个记录的查找概率相等）。（1）哈希表定义为定长的数组结构；（2）使用线性探测再散列或链地址法解决冲突；（3）散列完成后在屏幕上输出数组内容或链表；（4）输出等概率查找下的平均查找长度；（5）完成散列后，输入关键字完成查找操作，要分别测试查找成功与查找不成功两种情况。算法设计思路
目录今日知识点：基于涂色问题的组合数求所有数的最大公约数阶乘质因数分解哥德巴赫猜想越狱找朋友全部相同 方形tax 越狱监狱有n个房间，每个房间关一个犯人，有m种宗教，一个犯人信仰一种。如果相邻的房间犯人信仰同一种宗教就会越狱。问有多少种可能发生越狱输入23输出：6思路：直接反正做：把总情况数减去不会发生越狱的情况数。总情况数是m^n。不会发生越狱的情况数是m*(m-1)^(n-1)。因为只有第一个人可以随意信仰宗教，其余人只需要和上一个人的不同即可。反正就是高中学过的涂色问题#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;c
智能优化算法应用：基于协作搜索算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于协作搜索算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.协作搜索算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用协作搜索算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn称为传感器节点的感知半径，感知半径与
数学建模预测算法大全为什么我们需要学习预测类算法:概括性的预测类模型与算法:具体的预测类模型与算法:线性回归模型：时间序列模型：非线性回归模型：机器学习算法：为什么我们需要学习预测类算法:当涉及到数学建模时，常常需要我们预测未来事件或趋势的发展，这就用到了预测模型和算法。下面我将介绍一些常见的数学建模预测类模型和算法。概括性的预测类模型与算法:线性回归模型线性回归是最基本的回归方法之一，它是一种用于建立自变量与因变量之间线性关系的模型。线性回归模型可以用于预测风速、流量等连续变量的变化。时间序列模型时间序列模型是一种重要的预测模型，它通常用于分析随时间变化的数据。该模型将时间作为独立变量，用来
二叉树中的深搜深搜1.计算布尔二叉树的值2.求根节点到叶节点数字之和3.二叉树剪枝4.验证二叉搜索树5.二叉搜索树中第K小的元素6.二叉树的所有路径深搜深度优先遍历（DFS，全称为DepthFirstTraversal），是我们树或者图这样的数据结构中常用的⼀种遍历算法。这个算法会尽可能深的搜索树或者图的分支，直到一条路径上的所有节点都被遍历完毕，然后再回溯到上一层，继续找⼀条路遍历。在二叉树中，常见的深度优先遍历为：前序遍历、中序遍历以及后序遍历。因为树的定义本身就是递归定义，因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。并且前中后序三种遍历的唯一区别就是访问根节点的时机不
