一、🏔斐波那契数列(递归VS动态规划) 1、🐒斐波那契数列——递归实现(python语言)——自顶向下 2、🐒斐波那契数列——动态规划实现(python语言)——自底向上 二、🏔动态规划算法——思想简介 1、🐒DP算法思想 2、🐒DP算法——解决问题的基本特征 3、🐒DP算法——解决问题的基本步骤 4、🐒求解例子—...
python中dp的用法 python中ddt python中第三方模块-ddt ddt安装命令通过pip install ddt 进行安装 ddt方法讲解: ddt.ddt装饰类。在脚本嘴上方进行导入ddt框架后,可以使用装饰类ddt,来装饰自定义的测试用例,被ddt装饰的类可以直接使用ddt测试框架 ddt.data :用来拆分data的数据。通常data中包含的每一个值都会作为一个...
代码(Python3) class Solution: def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: m, n = len(text1), len(text2) # dp[i][j] 表示 text1[..i] 和 text2[..j] 的最长公共子序列的长度 dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] for i in range(m)...
动态规划在Python中的应用场景有哪些? DP:树DP [maxn][maxn]; vectors[maxn]; void tree_dp(int n,int f) { int len=s[n].size(); dp[n][1]=v...;j--) { for(int k=1;k<=j;k++) dp[n][j+1]=max(dp[n][j+1],dp[n][j+1...{ v[0]=0; memset(dp,0,sizeof(dp));...
代码(Python3) class Solution: def rob(self, nums: List[int]) -> int: n: int = len(nums) # 如果只有一个数,那么必定是选择这个数 if n == 1: return nums[0] # dp[i] 表示从 nums[..=i] 中选择的数的最大和 dp: List[int] = [0] * n # nums[..=0] 中只能选择 nums[0] ...
Word Break 动态规划DP Python解法 思路 我们采用动态规划的方法解决,dp[i]表示字符串s[:i]能否拆分成符合要求的子字符串。...我们可以看出,如果s[j:i]在给定的字符串组中,且dp[j]为True(即字符串s[:j]能够拆分成符合要求的子字符串),那么此时dp[i]也就为True了。...代码 def wordBreak(self, s, ...
python学习之路——DP算法初试 这次的题目是这样的: 假设有一个6*6的棋盘,每个格子里面有一个奖品(每个奖品的价值在100到1000之间),现在要求从左上角开始到右下角结束,每次只能往右或往下走一个格子,所经过的格子里的奖品归自己所有。问最多能收集价值多少的奖品。
CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1' python train.py 或者使用Python代码设置: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 将模型和数据移到GPU:在将数据和模型发送到GPU之前,需要确保它们都是CUDA张量。可以使用.cuda()方法将模型和数据移到GPU上: model = model.cuda() data, label = data.cuda(...
CUDA_VISIBLE_DEVICES='2,7' python train.py 步骤二:将模型移至GPU 在将数据并行之前,需要将模型移至主GPU(通常是第一个可见的GPU)。这可以通过调用.cuda()方法实现: model = model.cuda() 步骤三:构建DP模型 使用torch.nn.DataParallel构建数据并行模型。将原始模型作为参数传递给DataParallel,并指定要使用的...
一、斐波那契数列(递归VS动态规划) 1、斐波那契数列——递归实现(python语言)——自顶向下 递归调用是非常耗费内存的,程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n),当n很大时,程序运行很慢,甚至内存爆满。 2、斐波那契数列——动态规划实现(python语言)——自底向上 动态