【运筹学】第三、四、六、八章:运输问题,目标规划、图与网络分析和动态规划共计3条视频,包括:3.运输问题、4.目标规划问题、6.图与网络分析、8.动态规划等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
6.【dijkstra】给你n个点、m条无向边的图,每条边都有长度d和花费p 要求输出起点到终点的最短距离及其花费,如果最短距离有多条路线,则输出花费最少的。 7.【贝尔曼福德】一行两个整数,N为景点,M为行数,每行a b d表示经典a和b之间单向路径长度,问最长路径 8.修改di...
两个问题:一个建立有效的状态机,二是给定一个状态机后,地址字串的匹配算法 而在自然语言的处理中,字串的需要进行模糊匹配,这种基于概率的有限状态机和离散的马尔科夫链基本上等效 3.全球导航和动态规划(Dynamic Programming): i.模型化: 将地图映射为加权图:两节点间距离用弧长来代替,即是权重;导航的问题即模型化...
如果删掉一条垂直缝,那么图像就窄了一个像素,在缩小的图像上再找,再把它删了,不断这样做直到你满意。下面的图显示了在处理过程中所找到的最优缝隙。 不禁要问,怎样找到些最不重要的像素。就是用动态规划,像素的重要性由能量函数衡量,这个能量函数可以是图像的梯度(人对边缘比较敏感),或者是Harris角点量度,或者...
智能算法——地图和本地搜索的最基本技术有限状态机和动态规划
轩轩小学生讲编程 之 动态规划2: 传球问题比按摩师更容易一些,返回来讲这个问题,是顺便理一下树形图和列表法的思路,打好基础爱玩积木的轩轩 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多3448 1 4:18 App 【Scratch】教你做一个Scratch简易小游戏 2212 1 8:39 App scratch少儿编程高度还原沙威玛传奇...
动态规划基本方程的直观理解 如下图所示,在搜索树中,每个节点有两个属性:状态sk和最优值f∗(sk)。其中,状态由前一层的状态和决策共同决定(有点像前向计算);最优值由决策和后一层的最优值共同决定(有点像反向传播)。 边界条件就是叶子节点的最优值f∗(sk),由于叶子节点没有后一层,因此其最优值是根据...
_dynamic_programming_quantization(self, image_array): 动态规划量化,将彩色图像颜色量化为指定数量的颜色。 (二)初始化参数 在创建一个彩色图像压缩类的时候需要传入以下三个参数,进行参数的初始化。 n_clusters:聚类数,用于 KMeans 算法,指定图像中的颜色数量。
今天高考,当年我就是一个辣鸡,现在还是一个辣鸡,祝高考的个个清华北大 。辣鸡的我决定继续更新Python教程,今天就开始了八十五、Python | Leetcode数据结构之图和动态规划算法系列。 如果把基础的数据结构与算法都自己亲自实现一遍,那么你已经比 90% 的 Python 程序员更优秀了。
9.9递归和动态规划(七)——实现很多图片编辑软件都支持的“填充颜色”功能,/***功能:实现很多图片编辑软件都支持的“填充颜色”功能。*给定一个屏幕(以二维数组表示,元素为颜色值)、一个点和一个新的颜色值,将新颜色填入这个店的周围区域,知道原来的颜色值全都改变