第一天： 无具体算法。 思维性：囚徒困境、三姬分金、纳什均衡、算法时间复杂度分析…… 第二天：分治法、排序 二分搜索、快速幂、大整数乘法、快速傅里叶变换、归并排序、（稳定的）快速排序、第k大的数 第三天： 分治法、动态规划 最近点对问题、矩阵连乘问题、最长公共子序列问题
multiplying small numbers the numerical errors start to add up and start to propagate.If we are summing together small numbers,the numerical errors are not so serious————————————————版权声明：本文为CSDN博主「-柚子皮-」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA
题解 \(by\;zj\varphi\) 相当于是问是哪一段连乘等于给定的数。 发现连乘的数的个数一定不会很多，最多不会超过 \(20\) 所以可以枚举是多少数连乘，有多少数连乘就开几次方，这样得到的数最多和答案连乘的中间数不会超过 \(5\)，直接暴力即可。 Code #include<bits/stdc++.h> #define ri
动态规划---例题1.矩阵连乘问题 一.问题描述 矩阵A和B可乘的条件是矩阵A的列数等于矩阵B的行数.若A是一个p×q的矩阵，B是一个q×r的矩阵，则其乘积C=AB是一个p×r的矩阵.其标准计算公式为： 计算C=AB总共需要pqr次的数乘. 给定n个矩阵{A1,A2,…,An}.其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1,2,…,n-1
C、矩阵相乘 题目描述 给定n个矩阵{A1,A2,…,An}，及m个矩阵连乘的表达式，判断每个矩阵连乘表达式是否满足矩阵乘法法则，如果满足，则计算矩阵的最小连乘次数，如果不满足输出“MengMengDa“。 输入 输入数据由多组数据组成（不超过10组样例）。每组数据格式如下： 第一行是2个整数n (1≤n
问题： 输入：<A1, A2, ..., An>, Ai是pi -1×pi矩阵 输出：计算A1×A2×...×An的最小代价方法 若A是p×q矩阵，B是q×r矩阵，则A×B的代价是O(pqr) 思路： 我们不妨来设一个Ak，这个位置便是矩阵从i到j最优子问题的位置，然
Description 两个矩阵A(r行s列)和B(s行t列)相乘, 乘法代价为r*s*t. 现给定N(N<=500)个矩阵连乘问题, 请计算最小乘法代价。 Input 第一行输入M(M<=10)表示有M组数据。每组数据第一行输入N，表示矩阵个数；接下来一行输入N个矩阵的行数和列数。 Output 输出M行正整数，第i行表示第i
这个问题用循环就能很容易解决 先拿一个数number接收用户输入的数，一个数定为总数value定义为1 在用while连乘 value *= number，再number -= 1 代码如下 number = int(input("请输入:")) value = 1 while number>=1: value *
1 /* Matrix.h */ 2 3 #pragma once 4 #ifndef MATRIX_H 5 #define MATRIX_H 6 7 class Matrix 8 { 9 public: 10 Matrix(); //构造函数 11 ~Matrix(); //析构函数 12 bool Run(); //运行接口函数 13 private: 14
1.冒泡排序 2.二叉树 3.回溯法 求幂集、四皇后（剪枝） 4.折半查找 分治法 5.阶乘指数 6.fibonacci数列 7.全排列 8.整数划分 9.hanoi 10.快速排序 11.找到第k小 动态规划 12.矩阵连乘 13.最长公共子序列 14.贪心算法 15.回朔法
**给定一个数组A[0,1,…,n-1],请构建一个数组B[0,1,…,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]A[1]…A[i-1]A[i+1]…A[n-1]。不能使用除法。（注意：规定B[0] = A[1] * A[2] * … * A[n-1]，B[n-1] = A[0] * A[1] * … * A[n-2];） 对于A长度为1的情况，B无意义，故而无法构建，因此该情况不会存在。
动态规划与分治法的异同： 相同点：其基本思想都是将待求解问题分解为若干子问题，先求解子问题，再结合这些子问题的解得到原问题的解。 差异点：与分治法不同的是，适合用动态规划法求解的问题经分解得到的子问题往往不是相互独立的。有些问题分解后的子问题往往是重复的，此时若用分支法
矩阵连乘问题 题目信息输入输出测试样例样例1样例2 解答方法一·普通动规方法二·优化的动规 想法自底向上与自顶向下的比较 题目信息 输入 共两行 第一行 N (1<=N<=100)，代表矩阵个数。 第二行有N+1 个数，分别为 q(0), q(1), ..., q(n) (1<=q(k)<=2000), 代表第 k 个矩
问题引入 代码实现 //问题:矩阵连乘 //日期:2021/2/1 //编码:高万禄 #include<iostream> using namespace std; #define N 1000//最多N-1个矩阵 int matrix_data[N]; int mul_num[N][N],strategy[N][N]; //发现策略信息 void matrix_mul(int&matrix_num){ //置空信息矩阵
动态规划之矩阵连乘问题 1. 问题描述 给定\(n\)个矩阵\({A_1, A_2,\ldots,A_n}\)，其中\(A_i\)与\(A_{i+1}\)是可乘的\((i = 1, 2,\ldots, n - 1)\)，矩阵\(A_i\)的维数为\(p_{i-1}*p_i, i=1, 2,\ldots,n\)。考察这\(n\)个矩阵的连乘积\(A_1A_2\ldots A_n\)。要求通过添加括号使得
给定一个数组 A[0,1,...,n-1]，请构建一个数组 B[0,1,...,n-1]，其中 B 中的元素 B[i]=A[0]A[1]...A[i-1]A[i+1]...A[n-1]，不能使用除法。规定 B[0] = A[1] * A[2] * ... * A[n-1]，B[n-1] = A[0] * A[1] * ... * A[n-2]。对于 A 长度为 1 的情况，B 无意义，故而无法构建，因此该情况不会存
#include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 20 void MatrixChain(int p[N],int n,int m[N][N],int s[N][N]){ int i,j,t,k; int r; //记录相乘的矩阵个数变量 for(i=1;i<=n;i++){ m[i][i]=0; //当一个矩阵相乘时，相乘次数为 0 }
dp经典问题之矩阵连乘问题 问题描述 思路分析 这个问题很明显可以用递归的思路的思考，先把连乘的矩阵分成两部分,分别递归地算出左边部分连乘需要的乘法次数和右边部分连乘需要乘法次数，最后计算两部分连乘的结果相乘的需要的乘法次数，求和得出需要的乘法总数。 A1* A2*A3
我的LeetCode：https://leetcode-cn.com/u/ituring/ 我的LeetCode刷题源码[GitHub]：https://github.com/izhoujie/Algorithmcii LeetCode 面试题66. 构建乘积数组 题目 给定一个数组 A[0,1,…,n-1]，请构建一个数组 B[0,1,…,n-1]，其中 B 中的元素 B[i]=A[0]×A[1]×…×A[i-1]×A[i+1]
白天什么也没学，晚上才终于拿着笔，对着代码，写写画画，终于看明白是怎么计算的了。 以这6个矩阵连乘作为例子 A1 A2 A3 A4 A5 A6 30*35 35*15 15*5 5*10 10*20 20*25 1 首先，要明白两个矩阵相乘所需要做的乘法次数： 2 由于连乘的矩阵必须满足，前一个矩阵的列数=后一
1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 int const M=7; 4 void MATRIX_CHAIN_ORDER(int *p,int Length,int m[][M],int s[][M]) 5 { 6 int q,n=Length-1; 7 for(int i=1;i<=n;i++) m[i][i]=0;//只有一个矩阵时，无需计算 8 for(int l=2;l<=n;l+
/** * @des 一个数的最小因子的连乘 * 2*2*2*2*2*2*5*5*5*5*5*5*=1000000 * @param a */ private static void min(int a) { int b =a; StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(); int i = 2; while (true) {
1 #include <stdio.h> 2 int main() 3 { 4 int n,i=2; 5 scanf("%d",&n); 6 printf("%d=",n); 7 8 while(n!=1) 9 { 10 if(n%i==0) 11 { 12 printf("%d",i); 13
朴素贝叶斯 联合概率 P(A,B) = P(B|A)*P(A) = P(A|B)*P(B)将右边两个式子联合得到下面的式子： P(A|B)表示在B发生的情况下A发生的概率。P(A|B) = [P(B|A)*P(A)] / P(B) 直观理解一下这个式子，如下图，问题A在我们知道B信息之后概率发生了变化(图片来自于小白之通俗易懂的贝叶斯
推导下述正态分布均值的极大似然估计和贝叶斯估计。 数据x1,x2,…,xn来自正态分布N(μ,σ2)，其中σ2已和。 (1)根据样本x1,…,xn写出μ的极大似然估计。 (2)假设μ的先验分布是正态分布N(0,τ2)，根据样本x1,…,xn写出μ的Bayes估计。 先求极大似然估计Maximum Likelyhood Esti
