问题描述小蓝和小桥是两位年轻的建筑师，他们正在设计一座新的城市。在这个城市中，有N条街道，每条街道上都有M个位置可以建造房屋(一个位置只能建造一个房屋)。建造一个房屋的费用为1元，小蓝和小桥共有K元的建造预算。现在，他们想知道，一共有多少种建造方案，满足以下要求：·在每条街道上，至少建一个房屋。·建造的总成本不能超过K元。由于方案数可能很大，他们只需要输出答案对10°+7取模的结果。输入格式一行三个整数N,M(1≤N,M≤30)和K(1≤K≤N·M),分别表示街道数、街道的位置数和预算。输出格式一个整数，表示满足条件的建造方案数对10⁹+7取模的结果。样例输入235样例输出8我的答案：一、信息
第一部分---子图和补图1.生成子图：点集合不变，边集合是原图的边集合的子集2.导出子图：点集合是原图点集合的非空子集V，然后再在原图的边集合中找到两个端点均在点集合V中的边元素，并将这些边元素称成一个新的边集合，得到的这个边集合就是导出子图的边集合（点集合V和得到的新的边集合组成的新图是原图G的子图，被称为V导出的原图的子图，简称为V的导出子图）1.一个图G可以是自身的子图，生成子图和导出子图2.判断一个原图的子图是否是导出子图的方法：将子图中缺少的点在原图中删去，然后再将由于删去了点后少掉了一个端点的线给去掉，如果子图和这个修改后的原图相等的话，则这个子图就是原图的导出子图，否则就不是3.
文章目录前言1.涉及的核心配置文件与启动文件1.1demo01_gazebo.launch1.2nav06_path.launch1.3nav04_amcl.launch1.4nav05_path.launch1.5move_base_params.yaml1.6dwa_local_planner_params.yaml2.调参时的一些经验与心得2.1DWA算法流程2.2对costmap的参数进行调整2.3前向模拟3.dwa_planner代码详解3.1算法流程3.1.1第一步3.1.2第二步3.1.3第三步3.1.4第四步3.1.5第五步3.1.6第六步3.1.7第七步3.1.8第八步3.1
算法沉淀——动态规划之回文串问题01.回文子串02.最长回文子串03.分割回文串IV04.分割回文串II05.最长回文子序列06.让字符串成为回文串的最少插入次数01.回文子串题目链接：https://leetcode.cn/problems/palindromic-substrings/给你一个字符串s，请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。子字符串是字符串中的由连续字符组成的一个序列。具有不同开始位置或结束位置的子串，即使是由相同的字符组成，也会被视作不同的子串。示例1：输入：s="abc"输出：3解释：三个回文子串:"a","b","c"示例
意义将二维dp降为一维dp原理对于背包问题其实状态都是可以压缩的。假设：value数组表示物品价值，wight数组表示物品重量，i是物品，j是背包容量。在使用二维数组的时候，递推公式：dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]);其实可以发现如果把dp[i-1]那一层拷贝到dp[i]上，表达式完全可以是：dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i][j-weight[i]]+value[i]);与其把dp[i-1]这一层拷贝到dp[i]上，不如只用一个一维数组了，只用dp[j]（一维数组，也可以理解是一个滚动数组）。这就
算法沉淀——动态规划之子序列问题01.最长递增子序列02.摆动序列03.最长递增子序列的个数04.最长数对链01.最长递增子序列题目链接：https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence/给你一个整数数组nums，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。示例1：输入：nums=[10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是[2,3,7,101]，因此长度为
🎬慕斯主页：修仙—别有洞天 ♈️今日夜电波：宙でおやすみ 1:02━━━━━━️💟────────2:45 🔄 ◀️ ⏸ ▶️ ☰ 💗关注👍点赞🙌收藏您的每一次鼓励都是对我莫大的支持😍目录解题步骤及思路1、状态表示（重要）2、状态转移方程（最难的一步）3
最近几年，基于Transformer的架构在多种任务上都表现卓越，吸引了世界的瞩目。使用这类架构搭配大量数据，得到的大型语言模型（LLM）等模型可以很好地泛化用于真实世界用例。尽管有如此成功，但基于Transformer的架构和LLM依然难以处理规划和推理任务。之前已有研究证明LLM难以应对多步规划任务或高阶推理任务。为了提升Transformer的推理和规划性能，近些年研究社区也提出了一些方法。一种最常见且有效的方法是模拟人类的思考过程：先生成中间「思维」，然后再输出响应。比如思维链（CoT）提示法就是鼓励模型预测中间步骤，进行按步骤的「思考」。思维树（ToT）则使用了分支策略和评判方法，让
AI影响之一是让业余数学家也能做出贡献。数学下一次文化转变在于AI生成的证明是否会被接受。很快会有个AI聊天机器人坐在你旁边。当你完成证明时，他可以回答问题，帮你解释每一步。在Quantamagazine最新长达七千字的访谈中，陶哲轩如是说。除此之外，他还谈到了数学本质、“好的”数学研究的构成要素，以及如何应对新技术的出现。作为菲尔兹奖、数学突破奖、麦克阿瑟奖等多个奖项的获得者，陶哲轩目前已累计撰写300多篇研究论文，覆盖傅里叶分析、偏微分方程、组合学、数论、数据科学、随机矩阵等多个领域，还被誉为数学界的莫扎特。而这些研究成果背后，还有强大的技术工具加以辅助。像之前的互联网、计算机辅助证明软件
近年来，全国赛的题目中，多多少少都有些数据，而且数据量总体来说呈不断增加的趋势，这是由于在科研界和工业界已积累了比较丰富的数据，伴随大数据概念的兴起及机器学习技术的发展，这些数据需要转化成更有意义的知识或模型。所以在建模比赛中，只要数据量还比较大，就有机器学习的用武之地。1. MATLAB机器学习概况机器学习(MachineLearning)是一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程。机器学习是指一套工具或方法，凭借这套工具和方法，利用历史数据对机器进行“训练”进而“学习”到某种模式或规律，并建立预测未来结果的模型。机器学习涉及两类学习方法（如图1）：有监督学习，主要
