意思就是给出n本书然后要分成k份，每份总页数的最大值要最小。问你分配方案，假设最小值同样情况下有多种分配方案，输出前面份数小的，就像字典序输出从小到大一样的意思。...这里用到贪心的方法，定义f(x)为真的条件是满足x为最大值使n本书分成k份，那么就是求x的最小值。...小于全部值的合，不断的二分再推断是否成立，成立就取左半边，不成立说明太小了就取右半边，写的时候还是没有把二分法理解透彻，我还怕会丢失那个值还特意去保存，其实二分法最后结束得出来的x或y（二个数是相等的）就是每份的最大值...而怎样确定这个最大值是否成立就是用贪心的方法，尽量的往右边拓展直到大于最大值的前一个为止。假设份数还没分完就到最后一个了，那就肯定是成立的。反之，假设份数分完了还没到最后一个那就是不成立。
参考： 算法学习笔记(5)：匈牙利算法 漫谈匈牙利算法 匈牙利算法、KM算法 匈牙利算法（二分图） 通俗易懂小白入门）二分图最大匹配——匈牙利算法 多目标跟踪之数据关联（匈牙利匹配算法和KM算法）...【小白学习笔记】（一）目标跟踪-匈牙利匹配 一、匈牙利算法基本概念 匈牙利算法（Hungarian algorithm），即图论中寻找最大匹配的算法，暂不考虑加权的最大匹配（用KM算法实现）。...一般使用KM算法解决该问题。 6....所以匈牙利算法的思路就是：不停找增广路，并增加匹配的个数。 二、匈牙利算法概述 匈牙利算法主要用来解决两个问题：求二分图的最大匹配数和最小点覆盖数。 1....三、匈牙利算法核心 匈牙利算法的核心就是不停的寻找增广路径来扩充匹配集合M。 我们给出实例来理解。 我们寻找如上图的最大匹配。
本文字数：2000字 阅读本文大概需要：5 分钟 做算法题了，题的难度我们分为“士，尉，校，将”四个等级。这个算法题的模块是篇幅比较小的那种模块。...首先是给出一道题的描述，之后我会用我的想法来做这道题，今天算是算法题的第一道题，先来试试水。...显然，max=5左边的窗口实际上是不必再遍历的了，也就是它不可能会是窗口的最大值。 而 max = 5 右边的 4 有可能会是窗口的最大值吗？...由于窗口还会一直向右移动，所以 max = 5 右边的窗口元素还是有可能是某一个窗口的最大值的。 因此，我们可以用一个双向的队列，来记录有可能成为窗口最大值的下标，注意，这里指的是有可能。...像刚才的 max = 5 前面的 1,3 就不可能成为窗口的最大值了，而右边的4还是有可能成为窗口的最大值的。
问题描述 对于给定整数数组a[],寻找其中最大值，并返回下标。 输入格式 整数数组a[],数组元素个数小于1等于100。...输出格式 输出最大值，及其下标 样例输入 3 3 2 1 样例输出 3 0 import java.util.Scanner; public class Main {
目前用于精确最小化的最快强多项式算法[LSW15]在时间O~（n3⋅EO+ n4）中运行，其中EO表示评估任何集合上的函数的成本。...对于范围为[-1,1]的函数，最佳ε-加法近似算法[CLSW17]在时间O~（n5 / 3 /ε2⋅EO）中运行。在本文中，我们提出了近似子模块最小化的经典和量子算法。...我们的经典结果改进了[CLSW17]的算法并且在时间O~（n3 / 2 /ε2⋅EO）中运行。据我们所知，我们的量子算法首次尝试将量子计算用于子模块优化。...算法在时间O〜（n5 / 4 /ε5/2⋅log（1 /ε）⋅EO）运行。量子结果的主要成分是从时间O（Tn ---√）的支持大小n的任何离散概率分布中采用高概率T独立元素进行采样的新方法。...此问题的先前量子算法具有复杂度O（Tn - √）。
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 ---- 日拱算法，接着冲~~ 题目： 给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值。...示例: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 --...滑动窗口的最大值 题解： 第一反应 有时候搞不太懂力扣对于难度等级的判定，此题为“困难”？...用长度为 k 的数组去遍历 nums 就可以了，每次拿到它的最大值，然后push进结果数组中，再返回不就行了？...res.push(Math.max.apply(null, stack)) } return res }; 提交看看，结果报错“超出时间限制” QAQ 噢噢，再回看算法
爬山算法是人工智能算法的一种，特点在于局部择优，所以不一定能够得到全局最优解，尽管效率比较高。...使用爬山算法寻找序列最大值的思路是：在能看得到的局部范围内寻找最大值，如果当前元素已经是最大值就结束，如果最大值仍在前面就往前移动到该最大值位置（往上爬），重复上面的过程。...如果原始数据的大小和分布类似于下面的图，那么从右往左爬的话就可以找到全局最大值，并且能节省一些时间。...而如果从左往右爬的话无法找到全局最大值，只能找到局部最大值，除非把“邻域”定义的非常大，但是如果邻域定义的非常大的话有时候会严重影响算法效率。 ?...#由于切片是左闭右开区间，所以howFat必须大于1 assert howFar>1, 'howFar must >1' #从列表第一个元素开始爬 #如果已经到达最后一个元素，或者已找到局部最大值
input 转移概率常数 % lamda input 局部搜索参数 % xl input x最小值 % xu input x最大值...% yl input y最小值 % yu input y最大值 % sants output 输出蚁群 下面计算函数的状态转移概率，进行局部搜索和全局搜索...绘制函数图像函数： functionplotobjfun(xl, xu, yl, yu, step) % 绘制函数图像 % xl input x最小值 % xu input x最大值...% yl input y最小值 % yu input y最大值 % step input 采样距离 [x,y] = meshgrid(xl:step:xu,
这里使用蚁群算法求函数的最大值，函数是： f = -(x.^4 + 3*y.^4 - 0.2*cos(3*pi*x) - 0.4*cos(4*pi*y) + 0.6); 步骤如下： 初始化参数。
反事实遗憾算法是一种自我演绎的AI模型。本质是两个AI代理人互相对抗，从头开始学习游戏。...这个算法令人兴奋的是，随着游戏的进行它将越来越接近游戏的最佳策略，即纳什均衡。它已经在许多游戏和领域证明了自己，最有趣的是扑克特别是无限德州扑克。这是我们目前拥有的最好的扑克AI算法。...遗憾匹配 遗憾匹配（RM）是一种寻找最大限度地减少对游戏每个步骤决策遗憾的算法。顾名思义，它从过去的行为学习告知未来决策，通过赞同它后悔以前没有采取的行为。 在这个模式中，既有积极的遗憾和消极的遗憾。...在本教程中，我们将编写一个实现RM算法完猜拳游戏的简单程序。我们假设读者有Python编程语言的基础知识，最好是接触过Numpy。 我们首先导入本程序所需的模块。...return np.random.choice(RPS.actions, p=strategy) # p refers to 'probability' “update_strategy”函数与遗憾匹配算法的核心思想一致
plot3(ant_x(i),ant_y(i),tau(i),'k*'); hold on; Macro = zeros(1,ant); end fprintf('蚁群搜索开始(找最大值...ant tau(i) = (1-rou)*tau(i) + Macro(i); end T = T + 1; end hold off; fprintf('蚁群搜索到的最大值点
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> #include<cstring> using...
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document...
boykov跟kolmogorkov与2001年提出的一种新的最大流最小割算法，该算法基于增广路算法，通过扩展，标记，更新被标记的节点，形成新的搜索树，并不断重复。
做出科学决策或设计出高效算法的前提之一是理性。理性的一个性质就是你的选择必须有一致性。比如你认为芒果比苹果好吃，苹果比橘子好吃，那么我可以推导出，你认为芒果比橘子好吃。...做出科学决策或设计高效算法的前提之二是具备完善的信息。例如美团要计算餐馆到你家的最优路径，那么它一定掌握了从餐馆到你家的所有线路，以及掌握当时的交通状况，但人生决策却时常无法做到信息的完备性。...好在还真有一个试用于人生不确定性的决策依据，那就是把”人生“的后悔最小化。
例子：Input: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], and k = 3Output: [3,3,5,5,6,7]题目解释：即给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值...如果队列头超出滑动窗口范围，则删除队列头 这样能始终保证队列头为当前的最大值，而且从队头到队尾为递减的序列！现在进一步举例说明为什么要这么做，以及为什么这样做能找到每个滑动窗口中的最大值。...，此时以3为结尾的滑动窗口[-3, 5, 3]内的最大值为队首元素5.遍历数组的第七个元素为6，因为6分别大于3、5，因此3、5依次出队，然后6从队尾进队。...此时以6为结尾的滑动窗口[5, 3, 6]内的最大值为6.遍历数组数组的第八个元素为7，因为7大于6，因此6出队，然后7从队尾进队，此时以7为结尾的滑动窗口[3, 6, 7]内的最大值为7.java代码如下...(i >= k-1) res[i+1-k] = nums[q.peekFirst()]; } return res; }}好了，今天的算法刷题到此为止讲述完毕
返回滑动窗口中的最大值。...可以发现，如果扫描区间末尾，在已经遍历过的数之中，一个数 a 在 b 前面，并且 a 还比 b 小，那么 a 在之后的区间里永远无法成为最大值。...最后队首元素就是当前区间的最大值。 分块法 试想如果我们将数组划分为相同大小的若干块，每一块中最大值都是知道的话，那么要求区间最大值，只需要看它在哪几块里就行了。 那么块的大小应该设成多少呢？...那么我们只需要知道 i 到它那块末尾元素中最大值，以及 j 到它那块开头最大值就行了，两个部分合并求最大值就是区间的最大值了。...如果块大小小于 k ，那么就会出现区间横跨了好几块，那么还得遍历中间块的最大值。极端情况下如果块大小为 1 ，那么就等于暴力求解。
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> using namespace std; int...
算法介绍 之前做过最大值最小值滤波基本上复杂度是非常高的，因为涉及到遍历w*h的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的最大和最小值。...80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf ，讲的就是O(1)实现最大最小值滤波，所以希望与大家一起分享这个算法...算法原理 具体的想法和细节可以查看论文，注意到作者给出了算法的伪代码： ?...在这里插入图片描述 关于最大最小值滤波 上面的算法是对一个序列进行求长度为w的一维窗口的最大最小值，我们只需要把2维的Mat看成2个一维的序列，分别求一下然后综合一下2个维度的结果即可。...我们最后可以发现整个最大最小值滤波的算法复杂度和滤波的半径没有任何关系，确实是一个很优雅的算法。
来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶最大值最小值滤波算法，这个算法可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的最大值或者最小值，也即是说可以让最大最小值滤波算法的复杂度和半径无关...尽管可以使用sse优化，但速度仍然快不了多少（后面会介绍这个算法的SSE优化）。...它介绍了一个最大最小值滤波的优化方法，使得这两个滤波器算法的复杂度可以和滤波半径无关。 3. 算法原理 算法的核心原理如下图所示： ?...算法伪代码 其实算法也是比较好理解的，即动态维护一个长度为（滤波窗口大小）的单调队列，然后可以在任意位置获取以当前点为结束点的滤波窗口中的最大值或者最小值。 4....我们最后可以发现整个最大最小值滤波的算法复杂度和滤波的半径没有任何关系，这确实是一个很优雅高效的算法。
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