10 2017 档案
摘要:很早就被概率题和期望题虐得不行了,这次真的不能忍了,怒刷概率dp,学到了很多,都是最基础的,还需日后强化。 下面说一下我个人的总结: 很多概率题总逃不开用dp转移。 期望题总是倒着推过来的,概率是正着推的,多做题就会理解其中的原因 有些期望题要用到有关 概率 或 期望的常见公式或思想 遇到dp转移方
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摘要:转自:http://www.cnblogs.com/yanlingyin/archive/2011/11/12/2246624.html 对于动态规划,我是这样理解的:把待解决的问题分为一个规模较原问题小的子问题、 然后要考虑的就是如何更具这个子问题如何得到原问题的解以及如何解决这个子问题 当然、原
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摘要:15.1-1 由公式(15.3)和初始条件T(0) = 1,证明公式(15.4)成立。 ANSWER: 15.1-2 举反例证明下面的“贪心”策略不能保证总是得到最优切割方案。定义长度为i的钢条的密度为Pi / i,即每英寸的价值。贪心策略将长度为n的钢条切割下长度为i (1 ≤ i ≤ n)的一段
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摘要:整数快速乘法/快速幂+矩阵快速幂+Strassen算法 快速幂算法可以说是ACM一类竞赛中必不可少,并且也是非常基础的一类算法,鉴于我一直学的比较零散,所以今天用这个帖子总结一下 快速乘法通常有两类应用:一、整数的运算,计算(a*b) mod c 二、矩阵快速乘法 一、整数运算:(快速乘法、快速幂)
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摘要:大多数人在高中,或者大学低年级,都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教矩阵。 刚学的时候,还蛮简单的,矩阵加法就是相同位置的数字加一下。 矩阵减法也类似。 矩阵乘以一个常数,就是所有位置都乘以这个数。 但是,等到矩阵乘以矩阵的时候,一切就不一样了。 这个结果是怎么算出来的? 教科书告诉你,计算规则
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摘要:Exercise 4.1-1 返回 A 中最大的一个负数。 Exercise 4.1-2 #include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<set> #include<map> #include<unordered_set>
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摘要:第一章 转自http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4654860.html 思考题 1-1(运行时间的比较)确定时间t内求解的问题的最大规模。 上面是网上提供的答案。 注意点: 1、最左边一列的是关于n的增长情况描述,值得记住的是这些增长的排列顺序,这是非常有用的,啊
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