区分一维和二维一维和二维的区分，并不是体现在数组的维数上！！！而是体现在概念上：二维指的是下标体现了两个方面：物品的选择关于背包容量一维指下标仅代表：背包的容量一维和二维的代码二维dp[i][j]表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，背包价值总和最大是dp[i][j]//weight数组的大小就是物品个数for(inti=1;i一维dp[j]表示背包容量为j所能放的最大价值为dp[j]for(inti=0;i=weight[i];j--){//遍历背包容量dp[j]=max(dp[j],dp[j-weight[i]]+value[i]);}}二维优化到一维关于一维的遍历顺序

本题为3月14日23上半学期集训每日一题中B题的题解题面题目描述已知原数列\(a_1,a_2,\cdots,a_n\)中的前1项，前2项，前3项，...，前n项的和，以及后1项，后2项，后3项，...，后n项的和，但是所有的数都被打乱了顺序。此外，我们还知道数列中的数存在于集合S中。试求原数列。当存在多组可能的数列时，求字典序最小的数列。输入第1行，一个整数n。第2行，\(2\timesn\)个整数，注意：数据已被打乱。第3行，一个整数m，表示S集合的大小。第4行，m个整数，表示S集合中的元素。输出输出满足条件的最小数列。样例输入51257791213141441245样例输出11525提示数

本题为3月14日23上半学期集训每日一题中B题的题解题面题目描述已知原数列\(a_1,a_2,\cdots,a_n\)中的前1项，前2项，前3项，...，前n项的和，以及后1项，后2项，后3项，...，后n项的和，但是所有的数都被打乱了顺序。此外，我们还知道数列中的数存在于集合S中。试求原数列。当存在多组可能的数列时，求字典序最小的数列。输入第1行，一个整数n。第2行，\(2\timesn\)个整数，注意：数据已被打乱。第3行，一个整数m，表示S集合的大小。第4行，m个整数，表示S集合中的元素。输出输出满足条件的最小数列。样例输入51257791213141441245样例输出11525提示数

之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f

之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f