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查询Tags标签： cost，共有 168条记录-
算法设计与分析：动态规划
目录3-2 编辑距离问题描述算法描述关键代码结果分析3-5 乘法表问题问题描述算法描述关键代码结果分析3-7 汽车加油行驶问题问题描述算法描述关键代码结果分析 3-2 编辑距离 问题描述 设A和B是2个字符串。要用最少的字符操作将字符串A转换为字符串B。这里所说的字符操作包括…
2021/12/5 11:18:18 人评论 次浏览 -
杭电ACM 3790：最短路径问题C++解法的代码
在内容过程中，将写内容过程中重要的内容收藏起来，下面的内容内容是关于杭电ACM 3790：最短路径问题C++解法的内容，希望能对大伙有些好处。 #include #include #include using namespace std; #define MAX 1002 #define inf 999999 int map[MAX][MAX],cost[MAX][MAX]; i…
2021/12/4 14:17:14 人评论 次浏览 -
杭电ACM 3790：最短路径问题C++解法的代码
在内容过程中，将写内容过程中重要的内容收藏起来，下面的内容内容是关于杭电ACM 3790：最短路径问题C++解法的内容，希望能对大伙有些好处。 #include #include #include using namespace std; #define MAX 1002 #define inf 999999 int map[MAX][MAX],cost[MAX][MAX]; i…
2021/12/4 14:17:14 人评论 次浏览 -
回归，逻辑回归，线性判别的python实现-DataWhale吃瓜教程-task02
回归分析 最小二乘法和极大似然估计 :思路不同推出同一个公式 最小二次法是均方误差最小化进行模型求解，极大似然估计则是利用了联合分布及似然函数 得到公式 $ E_{(w,b)}= $ 利用最优化的思路当$ E_{(w,b)}= $最小时w,b的值 求解方法包括梯度下降法，根据推到公式直接解…
2021/11/25 1:11:46 人评论 次浏览 -
回归，逻辑回归，线性判别的python实现-DataWhale吃瓜教程-task02
回归分析 最小二乘法和极大似然估计 :思路不同推出同一个公式 最小二次法是均方误差最小化进行模型求解，极大似然估计则是利用了联合分布及似然函数 得到公式 $ E_{(w,b)}= $ 利用最优化的思路当$ E_{(w,b)}= $最小时w,b的值 求解方法包括梯度下降法，根据推到公式直接解…
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今年最佳最短路题
题目链接 J. Jinping Trains 题目大意 给出一张无向图，每条有向边表示一条铁路，通过这条路的时间为t，到每个站点（节点）都会停靠，每列车都有一个发车时间点x，有一个发车频率f，即每f分钟发一辆车，一个乘坐价值c，求出1-n最短的交通时间并且路费尽量小。 思路解析 我…
2021/11/24 23:40:22 人评论 次浏览 -
今年最佳最短路题
题目链接 J. Jinping Trains 题目大意 给出一张无向图，每条有向边表示一条铁路，通过这条路的时间为t，到每个站点（节点）都会停靠，每列车都有一个发车时间点x，有一个发车频率f，即每f分钟发一辆车，一个乘坐价值c，求出1-n最短的交通时间并且路费尽量小。 思路解析 我…
2021/11/24 23:40:22 人评论 次浏览 -
力扣746题（使用最小花费爬楼梯）
746、使用最小花费爬楼梯 基本思想： 动态规划 具体实现： 1、确定dp数组以及下标的含义 dp[i]：到达第i个台阶所花费的最少体力为dp[i] 第一步一定要花费 2、确定递推公式 有两个途径可以得到dp[i]，一个是dp[i-1]，一个是dp[i-2] dp[i] = min(dp[i-1]+dp[i-2])+cost[i] …
2021/11/23 23:12:25 人评论 次浏览 -
力扣746题（使用最小花费爬楼梯）
746、使用最小花费爬楼梯 基本思想： 动态规划 具体实现： 1、确定dp数组以及下标的含义 dp[i]：到达第i个台阶所花费的最少体力为dp[i] 第一步一定要花费 2、确定递推公式 有两个途径可以得到dp[i]，一个是dp[i-1]，一个是dp[i-2] dp[i] = min(dp[i-1]+dp[i-2])+cost[i] …
2021/11/23 23:12:25 人评论 次浏览 -
吴恩达《神经网络和深度学习》第三周编程作业—用一层隐藏层的神经网络分类二维数据
吴恩达《神经网络和深度学习》—用一层隐藏层的神经网络分类二维数据 1 安装包2 数据集3 简单Logistic回归4 神经网络模型4.1 定义神经网络结构4.2 初始化模型的参数4.3 循环4.3.1 前向传播4.3.2 计算成本4.3.3 后向传播4.3.4 使用梯度下降算法实现参数更新 4.4 集成4.5 预…
2021/11/12 12:40:32 人评论 次浏览 -
吴恩达《神经网络和深度学习》第三周编程作业—用一层隐藏层的神经网络分类二维数据
吴恩达《神经网络和深度学习》—用一层隐藏层的神经网络分类二维数据 1 安装包2 数据集3 简单Logistic回归4 神经网络模型4.1 定义神经网络结构4.2 初始化模型的参数4.3 循环4.3.1 前向传播4.3.2 计算成本4.3.3 后向传播4.3.4 使用梯度下降算法实现参数更新 4.4 集成4.5 预…
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【UE4 C++】A*寻路算法
前言参考 维基百科——A*搜索算法 虽然可以用BFS，DFS进行搜索，但是对于复杂地形来说，搜索成本会比较高。 其他寻路算法还有：Dijkstra算法、 JPS/JPS寻路算法，有兴趣可以再搜相关资料 实现版本 4.26 原创地址 cnblogsA*寻路算法核心A*算法的估算函数为：F(n) = G(n) +…
2021/11/6 11:40:14 人评论 次浏览 -
【UE4 C++】A*寻路算法
前言参考 维基百科——A*搜索算法 虽然可以用BFS，DFS进行搜索，但是对于复杂地形来说，搜索成本会比较高。 其他寻路算法还有：Dijkstra算法、 JPS/JPS寻路算法，有兴趣可以再搜相关资料 实现版本 4.26 原创地址 cnblogsA*寻路算法核心A*算法的估算函数为：F(n) = G(n) +…
2021/11/6 11:40:14 人评论 次浏览 -
迪克斯特拉算法
参考：算法图解# 在未处理的节点中找到开销最小的节点 def find_lowest_cost_node(costs, processed):lowest = float("inf")lowest_cost_node = Nonefor node in costs:cost = costs[node]if cost < lowest and node not in processed:lowest = costlowest_…
2021/11/1 14:09:51 人评论 次浏览 -
迪克斯特拉算法
参考：算法图解# 在未处理的节点中找到开销最小的节点 def find_lowest_cost_node(costs, processed):lowest = float("inf")lowest_cost_node = Nonefor node in costs:cost = costs[node]if cost < lowest and node not in processed:lowest = costlowest_…
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