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以最低成本找到等于总和的子集的算法

是经典的背包问题，可以使用动态规划算法来解决。具体步骤如下：

定义问题：将问题抽象为背包问题，背包容量为总和的一半，物品的重量为各个子集的和，物品的价值为各个子集的和的负值。
创建动态规划表：创建一个二维数组dp，dp[i][j]表示在前i个物品中是否存在一种组合，使得它们的和等于j。初始化dp数组为False。
初始化边界条件：dp[0][0]为True，表示前0个物品的和为0的情况下存在一种组合。
动态规划转移方程：对于每个物品i，遍历背包容量j从0到总和的一半。如果dp[i-1][j]为True，表示前i-1个物品已经可以组成和为j的组合，那么dp[i][j]也为True。如果dp[i-1][j-nums[i-1]]为True，表示前i-1个物品已经可以组成和为j-nums[i-1]的组合，那么加上第i个物品后，和为j的组合也存在。
最终结果：遍历dp[n][total/2]，其中n为物品的个数，total为所有子集的和。如果存在dp[n][total/2]为True，则表示存在一种组合使得它们的和等于总和的一半，否则不存在。

这个算法的时间复杂度为O(n*total/2)，其中n为物品的个数，total为所有子集的和。在实际应用中，可以根据具体情况进行优化，例如使用滚动数组来减少空间复杂度。

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相关搜索:PHP中的一种算法，用于选择前N个元素的子集，这些元素的总和为X阈值使用javascript reduce过滤对象数组，以找到最低的计算统计数据在Python矩阵中，考虑到选择列的成本，如何选择每行一次并获得最低总和？在没有数学模块的情况下找到以2为基数的算法如何从给定的产品及其性能中找到最低成本？如何以最小的时间复杂度找到sum等于k的最长子集(powerset)的长度？如何在php中找到每个子集的总和？如何在R中找到某些行的总和，以获得每行的总计？如何在SQL中找到员工工资总和大于或等于10000的部门？如何改进代码以找到满足特定条件的n样本向量子集？

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【动态规划算法练习】day17

请你找出并返回 strs 的最大子集的长度，该子集中最多有 m 个 0 和 n 个 1 。如果 x 的所有元素也是 y 的元素，集合 x 是集合 y 的子集。...，最多提供j个员工时的计划数 //初始化利润为0时的dp表 for(int j = 0;j <= n; ++j)//无论人数是多少，我们都可以找到一个空集的方案...因此j要大于等于group[i]) { for(int k = minProfit;k >= 0; --k)//利润可以等于0，但是正常情况下利润是不小于...组合总和 Ⅳ 1.题目简介 377. 组合总和 Ⅳ 给你一个由不同整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。...请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。题目数据保证答案符合 32 位整数范围。

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【算法专题】回溯算法

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Machine Learning笔记——单变量线性回归

代价函数（Cost function）对于θ0和θ1取不同的值时，对应得到的线性回归函数也随之变化。代价函数的定义：代价函数有叫做平方误差函数或损失函数或者是成本函数。...对于学习优化算法，我们最终的目标，就是找到最优的处理算法。也是线性回归的目标函数。...假设将θ1初始化在局部最低点，如图所示：局部最优点的导数等于0，因为导数是切线的斜率，此时的直线的斜率为0，所以导数项ddθ1T(θ1)等于0。...Batch梯度下降算法意味着每一步的梯度下降，都遍历了整个训练集的样本，所以在梯度下降中，当计算偏导数的时候，总是计算总和。...而线性回归的损失函数为凸函数，有且只有一个局部最小，则这个局部最小一定是全局最小。所以线性回归中使用批量梯度下降算法，一定可以找到一个全局最优解。

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【愚公系列】2023年12月五大常用算法(二)-回溯算法

在实际应用中，需要根据具体问题的特点来选择合适的算法，或者对回溯算法进行优化，以提高算法的效率。...数独问题：给定一个9×9的数独，要求填充数字，使得每行、每列和每个3×3宫中的数字都是1到9，并且不能重复。组合总和问题：给定一个无序数组和一个目标数，找出所有可能的组合，使得它们的和等于目标数。...子集和问题是指给定一组正整数和一个目标数，求能否从给定的正整数中选取任意个数使其和等于目标数的问题。...例如，输入集合 ({3, 4, 5}) 和目标整数 (9) ，解为 ({3, 3, 3}, {4, 5}) 回溯算法的基本思路是从一组可能的解中一步一步地逐个尝试，并在尝试过程中剪枝，以达到找到最优解的目的...在子集和问题中，回溯算法的核心是遍历所有可能的子集，对于每个子集判断其和是否等于目标数。

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数据科学特征选择方法入门

模型的特征数量越少，复杂性越低。为了强制系数为零，加在成本函数上的惩罚项取β项的绝对值，而不是平方，当试图最小化成本时，它可以抵消函数的其余部分，导致β等于零。 ? ?...另一种常用的特征选择建模方法是决策树，它可以是回归树，也可以是分类树，具体取决于响应变量是连续的还是离散的。该方法基于某些特征在树中创建拆分，以创建一个算法来查找正确的响应变量。...关键词汇：特征：一个x变量，通常是数据集中的一列特征选择：通过选择要使用的特征子集来优化模型包装方法：尝试具有不同特征子集的模型并选择最佳组合正向选择：逐个添加特征以达到最佳模型逆向选择：逐个删除特征以达到最佳模型...嵌入式方法：在模型创建过程中选择和调整功能子集岭回归：一种改进的最小二乘回归，通过对成本函数应用lambda项来惩罚具有膨胀β系数的特征。...拉索回归：类似于岭回归，但不同的是，添加到成本函数的lambda项可以强制β系数为零。决策树：一种非参数模型，利用特征作为节点来分割样本，以正确地对观测进行分类。

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划分为k个相等的子集（难度：中等）

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那么只要找到集合里能够出现 sum / 2 的子集总和，就算是可以分割成两个相同元素和子集了。本题中我们要使用的是01背包，因为元素我们只能用一次。...首先，本题要求集合里能否出现总和为 sum / 2 的子集。那么来一一对应一下本题，看看背包问题如果来解决。...背包的体积为sum / 2 背包要放入的商品（集合里的元素）重量为元素的数值，价值也为元素的数值背包如何正好装满，说明找到了总和为 sum / 2 的子集。背包中每一个元素是不可重复放入。...如果dp[i] == i 说明，集合中的子集总和正好可以凑成总和i，理解这一点很重要。...返回可以通过上述方法构造的、运算结果等于 target 的不同表达式的数目。

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学会这14种模式，你可以轻松回答任何编码面试问题

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