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【MySQL】数据库函数通关教程上篇(聚合、数学、字符串、日期、控制流函数)

💁个人主页:黄小黄的博客主页❤️支持我:👍点赞🌷收藏🤘关注🎏格言:一步一个脚印才能承接所谓的幸运本文来自专栏:MySQL8.0学习笔记本文参考视频:MySQL数据库全套教程欢迎点击支持订阅专栏❤️写在前面 本文将mysql数据库中函数的相关知识进行了总结,并提供案例供大家吸收学习。需要注意的是对于聚合函数、数学函数、字符串函数、日期函数只需要会使用并熟悉即可,想不起来的时候可以在本文中查询相应的函数。对于控制流函数,在实际查询的时候使用频率还是比较高的,需要重点掌握。特别地,自mysql8.0开始新增了窗口函数,新技术还是需要学习的,在下篇中你可以学习到窗口函数包括序号函数、开窗聚合函数、分布

数学建模:数据相关性分析(Pearson和 Spearman相关系数)含python实现

  相关性分析是一种用于衡量两个或多个变量之间关系密切程度的方法。相关性分析通常用于探索变量之间的关系,以及预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。在数学建模中,这是常用的数据分析手段。  相关性分析的结果通常用相关系数来表示,相关系数的取值范围为-1到1,其中1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示没有相关性。我们常用的相关系数包括:Pearson相关系数:用于衡量两个连续变量之间的线性关系。取值范围在-1到1之间,其中-1表示完全负相关,1表示完全正相关,0表示无线性关系。Spearman等级相关系数:用于衡量两个变量之间的单调关系,不要求变量呈线性关系。对于等级或顺序数据更为适用

算法沉淀——动态规划之完全背包问题(leetcode真题剖析)

算法沉淀——动态规划之完全背包问题01.【模板】完全背包02.零钱兑换03.零钱兑换II04.完全平方数完全背包问题是背包问题的一种变体,与01背包问题不同,它允许你对每种物品进行多次选择。具体来说,给定一个固定容量的背包,一组物品,每个物品有重量和价值,目标是找到在背包容量范围内,使得背包中的物品总价值最大的组合。相较于01背包问题,完全背包问题允许对每个物品进行多次选择,即每个物品都有无限件可用。动态规划解法:定义状态:通常使用二维数组dp[i][j]表示在前i个物品中,背包容量为j时的最大总价值。状态转移方程:考虑第i个物品,可以选择放入背包或者不放入。如果选择放入,那么总价值为dp[i

Python 动态规划 实现机器人躲避障碍物获取最短路径

Python动态规划实现力扣问题:实现机器人躲避障碍物获取最短路径。要设计一种算法来寻找机器人从左上角移动到右下角的路径,可以使用动态规划来解决这个问题。下面是一种可能的算法:创建一个处理机器人运动的函数find_path,函数接受一个矩阵grid作为参数,用于表示机器人移动的网格环境,该矩阵一个由0和1组成的二位列表,其中0表示空位置,1表示障碍物。创建一个大小为r*c与网格相同的二维列表dp,并将起点的路径数目初始化为1,用于存储从左上角到每个网格点的路径状态,为后面的路径搜索和动态规划求解提供基础。初始化dp[0][0]为1,表示机器人已经位于左上角。遍历第一行和第一列的网格点:如果当前

【UAV三维路径规划Matlab代码】基于猎食者算法HPO实现复杂城市地形下无人机三维航迹避障规划

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法   神经网络预测   雷达通信    无线传感器    电力系统信号处理       图像处理       路径规划   元胞自动机    无人机 🔥内容介绍随着无人机技术的飞速发展,无人机在城市环境中执行任务的需求日益增长。然而,复杂城市地形对无人机三维路径规划提出了巨大挑战,需要考虑障碍物避障和能量最优等因素。本文提出了一种基于猎食者算法(HPO)的无人机三维路径规划算法

Day46- 动态规划part14

一、最长公共子序列题目一:1143.最长公共子序列1143.最长公共子序列给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ,返回 0 。一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串:它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。例如,"ace" 是 "abcde" 的子序列,但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]代表text1中前i个字符与text2中前j个字符的最长公

2024.02.03动态规划基础之暴力DP

课堂内容了解动态规划(DynamicProgramming,DP)及其解决的问题、根据其设计的算法及优化。动态规划是一种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。由于动态规划并不是某种具体的算法,而是一种解决特定问题的方法,因此它会出现在各式各样的数据结构中,与之相关的题目种类也更为繁杂。动态规划与其它类型的递推的确有很多相似之处,学习时可以注意它们之间的异同。最长上升子序列问题(LIS)纯暴力:O(2n)O(2^n)O(2n)暴力dp:fi=max{fj+1},jfi​=max{fj​+1},ji,aj​ai​时间效率O(n2)O(n^2)O(n2)二分:构造上升目标数组:

数学建模总结(四)——灰色关联分析

 专栏文章数学建模总结(一)——MATLAB快速入门数学建模总结(二)——层次分析法的理解与运用数学建模总结(三)——TOPSIS优劣解距离法​​​​​​​数学建模总结(四)——灰色关联分析一、方法简介(背景综述) 1.系统分析对于一些抽象系统来讲(经济系统,生态系统,社会系统,教育系统等等),要分析一个指标就需要考虑多方面的因素,而在众多的因素中,哪些是主要因素,哪些是次要因素;哪些因素对系统发展影响大,哪些因素对系统发展影响小;哪些因素对系统发展起推动作用需强化发展,哪些因素对系统发展起阻碍作用需加以抑制等等,这些就是系统分析法的主要思想。2.系统分析的方法和不足之处系统分析的方法主要有回

【动态规划】最长子串问题汇总(四)最长公共上升子序列

系列文章目录【动态规划】最长子串问题汇总(一)最长上升子序列【动态规划】最长子串问题汇总(二)最长连续上升子序列【动态规划】最长子串问题汇总(三)最长公共子序列【动态规划】最长子串问题汇总(四)最长公共上升子序列【动态规划】最长子串问题汇总(五)最长连续公共子序列【动态规划】最长子串问题汇总(六)归纳对比目录系列文章目录文章目录前言一、题目描述二、输入输出样例三、算法分析前言在练习算法的过程中,发现各种子序列问题容易混淆,问题通常是连续,公共,上升(递增)三词随意组合,本系列就最长子串(子序列)问题进行归纳对比一、题目描述给定两个字符串(仅包含小写字母),求其最长公共上升子序列长度二、输入输出

【动态规划专栏】专题四:子数组问题--------最大子数组和&&环形子数组的最大和

本专栏内容为:算法学习专栏,分为优选算法专栏,贪心算法专栏,动态规划专栏以及递归,搜索与回溯算法专栏四部分。通过本专栏的深入学习,你可以了解并掌握算法。💓博主csdn个人主页:小小unicorn⏩专栏分类:动态规划专栏🚚代码仓库:小小unicorn的代码仓库🚚🌹🌹🌹关注我带你学习编程知识专题一题目一来源题目一描述算法原理1.状态表示2.状态转移方程3.初始化4.填表顺序5.返回值代码实现题目二来源题目二描述算法原理1.状态表示2.状态转移方程3.初始化4.填表顺序5.返回值代码实现题目一来源本题来源为:Leetcode152.乘积最大子数组题目一描述给你一个整数数组nums,请你找出数组中乘积