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学算法以来一直就不懂的一个问题
yzx714
2011-08-12 05:48:28
才学DP的时候老师问我们如果01背包的容量很大的话该怎么办?
当时就没有人回答得起来,现在也是…………网上也没有查到资料,大家有什么看法?
PS:所谓很大是指容量超过了一千W啊这么大,反正你O(M)的数组开不下。
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学算法以来一直就不懂的一个问题
才学DP的时候老师问我们如果01背包的容量很大的话该怎么办? 当时就没有人回答得起来,现在也是…………网上也没有查到资料,大家有什么看法? PS:所谓很大是指容量超过了一千W啊这么大,反正你O(M)的数组开不下。
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liutengfeigo
2011-08-13
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深搜.
yzx714
2011-08-13
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[Quote=引用 10 楼 hpsmouse 的回复:]
0-1背包问题是NP难问题的证明
[/Quote]谢楼上两位。我想想对于一个NP难问题如果01背包的伪多项式时间算法不适用的话,也只能搜索了。只能根据具体情况来优化搜索了,又是考RP的活
鼠
2011-08-13
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0-1背包问题是NP难问题的证明
yzx714
2011-08-12
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全TM的不看题,大家回答得认真点嘛
quwei197874
2011-08-12
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google“9种bp解法”
Michael_Xie
2011-08-12
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这完全是算法的问题,跟空间无关,算法不行的话再多的空间也是无事无补。
需要找到一个优化算法来解决。
kennyzxi
2011-08-12
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你用new开辟啊,在堆上开辟,使用完记得用delete释放。
nand库路泽
2011-08-12
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关于堆内存的方面确实一直值得深究!!
yzx714
2011-08-12
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[Quote=引用 1 楼 jsjliuxing 的回复:]
开辟堆内存
[/Quote]一千万的malloc也开不下啊,来个无限的就更别说了……都有内存限制啊。
需要更根本的solution啊
motzyd
2011-08-12
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用堆内存,new int[100000]
jsjliuxing
2011-08-12
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开辟堆内存
每天
一个
算法
(简单)
此篇文章的目的是在于建立
一个
可以协同配合的工作流,我希望对于
一个
算法
的理解包含以下内容:详尽的分析,程序的结构,代码。文章中包含前两个部分,然后在本地完成代码。编写代码是否需要再附上结构,很难说,我现在想的是只加上主干,再附上
一个
链接即可对于
一个
大数,直接处理往往是很复杂的。通常,使用因式分解对大数进行拆分,对每
一个
质因数进行处理自然数通常可以写成质因数相乘的形式模式识别:需要移动左右两头的
问题
可以考虑双指针题目:给你
一个
字符串 s,由若干单词组成,单词前后用一些空格字符隔开。
如何通俗理解EM
算法
如何通俗理解EM
算法
前言 了解过EM
算法
的同
学
可能知道,EM
算法
是数据挖掘十大
算法
,可谓搞机器
学
习或数据挖掘的基本绕不开,但EM
算法
又像数据结构里的KMP
算法
,看似简单但又貌似不是一看就
懂
,想绕开却绕不开的又爱又恨,可能正在阅读此文的你感同身受。
一直
以来,我都坚持
一个
观点:当你
学
...
目标跟踪
算法
——KCF入门详解
一直
以来没有很想写这个,以为这个东西比较简单,还算是比较容易理解的
一个
算法
,但是在知乎上回答过
一个
问题
之后就有朋友私信我一些关于细节的东西,我
一直
以为关于细节的东西大家可以自己去理解,大家都是想快速了解这个,那我就厚脸皮了在这写一下自己的见解了,如果有写的不详细或者大家想了解的东西没写到的都可以留言,我给补充上去。———————————————————————————————————————————
独家|一文读
懂
优化
算法
一、前言 模拟退火、遗传
算法
、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的
问题
上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理
学
中固体物质的退火过程,遗传
算法
借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程,神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密,比如模拟退火和遗传
算法
为神经网络提供更优良的
学
习
算法
提供了思路。把它们有机地综合在一起,取长补短,性能将更加优良。 这几种智能
算法
有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序,尤其是人工...
“反向传播
算法
”过程及公式推导(超直观好
懂
的Backpropagation)
自己
学
习机器
学
习,深度
学
习也有好长一段时间了,
一直
以来都想写点有价值的技术博客,以达到技术分享及记录自己成长的目的,奈何之前
一直
拖着,近来算是醒悟,打算以后不定时写一写博客,也算是作为自己不断
学
习,不断进步的记录。既然是写博客,希望自己的博客以后要做到“准确、生动、简洁、易
懂
”的水平,做到对自己、对读者负责,希望大家多交流,共同进步! 言归正传,想起当时自己刚入门深度
学
习的时候,当时对神经网络的“...
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