n,m=map(int,input().split()) v=[0 for i in range(0,n+1)] w=[0 for i in range(0,n+1)] dp=[[0 for i in range(0,m+1)] for i in range(0,n+1)] for i in range(0,n): v[i],w[i]=map(int,input().split()) for i in range(0,n): for j in range(0,m+1...
1、生成一个列表1-num,进行列表的煸历 2、质数的定义是除了 1 和 数字本身不能被其他 数字整除,则概数为质数 """ s1 = [] def zhinum(num): for i in range(2,num): if num % i == 0 : return False else: return True print( [i for i in range(2,101) if zhinum(i)]) 执行结果: ...
n =len(weights)# 获取物品的数量dp = [0] * (max_weight +1)# 初始化动态规划数组,dp[j]表示承重为j时的最大总价值foriinrange(n):# 遍历每个物品forjinrange(max_weight, weights[i]-1, -1):# 逆序遍历每个承重ifj >= weights[i]:# 如果当前物品的重量不超过当前承重jdp[j] =max(dp[j],...
七、图像的形变与缩放 1、改变图片尺寸resize 2、按比例缩放rescale 3、旋转rotate 4、图像金字塔 八、对比度与亮度调整 1、gamma调整 2、log对数调整 3、判断图像对比度是否偏低 4、调整强度 九、直方图与均衡化 1、计算直方图 2、绘制直方图 3、彩色图片三通道直方图 4、直方图均衡化 十、CLAHE 三、各种imread...
dp[0]=1;dp[1]=2 #初始值 for i in range(2,n): dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]#递归式:状态转移方程 return dp[n-1] >>> g11(10) 89 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 二、二维DP ①求方案数 问题2.1 描述:在m*n的方格纸上,一只蚂蚁从左上角(1,1)移动到右下角(m,...
m = int(input()) n = int(input()) f = [0] * (m + 1) for i in range(n): v = int(input()) for j in range(m, v - 1, -1): f[j] = max(f[j], f[j - v] + v) print(m - f[m]) # 求的是剩余空间 2. 二维费用问题# 2.1 收服小精灵# 2.1.1 问题描述# ...
dp, dw = predator_prey_system(0, np.array([P, W])) 现在变量dp和dw分别保存了种群P和W在我们的网格中每个点开始时将如何演变的“方向”。我们可以使用matplotlib.pyplot中的quiver例程一起绘制这些方向: fig, ax = plt.subplots()ax.quiver(P, W, dp, dw)ax.set_title("Population dynamics for two...
dp = [[0] * (Vbag + 1) for _ in range(num+1)] ap = [[0] * (Vbag + 1)] * (num + 1) print(ap == dp) # weight = n # value = weight weight = [0, 2, 3, 4, 5] value = [0, 3, 4, 5, 6] for i in range(1, num + 1): ...
在这里是 1 就符合 # mat[r_][c_] = flag ## 痕迹标记 --这是在原图上标记,也为了区分岛屿 dfs(r_, c_) ## 递归搜索 for i in range(n): for j in range(n): if mat[i][j] == 1: dfs(i, j) flag += 1 hist1 = dp(mat) # 保留历史记录 1 # @ 淹没 def submerge(): for...
def uniquePaths(self, m, n): dp=[] for i in range(n):#初始化 dp.append([0]*m) for i in range(n): dp[i][0]=1 dp[0]=[1]*m for i in range(1,n): for j in range(1,m): dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1] ...