引言 在文章 学习协同过滤推荐 \w 100行Python代码 中,介绍了基于物品的协同过滤推荐,根据 user-item 评分矩阵,找出与给定 item 评分最接近的物品,作为推荐结果。 在本文中,把书籍名称看作单词,以用户喜欢的书籍看作句子,利用 word2vec 模型构建了一个书籍的向量空间。对给定书籍,找出与其距离最近的书籍,作为推荐结果。 本文用 Python 60 行代码实现了一个 Demo,得到每本书籍在向量空间的表示,输出基于书籍的协同过滤推荐结果。 word2vec 简介 word2
某天KID利用飞行器飞到了一个金银岛上,上面有许多珍贵的金属,KID虽然更喜欢各种宝石的艺术品,可是也不拒绝这样珍贵的金属。但是他只带着一个口袋,口袋至多只能装重量为w的物品。岛上金属有s个种类, 每种金属重量不同,分别为n1, n2, ... , ns,同时每个种类的金属总的价值也不同,分别为v1,v2, ..., vs。KID想一次带走价值尽可能多的金属,问他最多能带走价值多少的金属。注意到金属是可以被任意分割的,并且金属的价值和其重量成正比。
动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,将问题分解为互相重叠的子问题,通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划来解是比较有效的。
假设编号分别为a,b,c,d,e的五件物品,重量分别是2,2,6,5,4,价值分别是6,3,5,4,6,现在有一个承重为10的背包,如何装入物品具有最大价值?
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大家好,我是山月。本篇文章帮你了解一些在裸机上的命令以及如何查看指标。本篇文章正在参加掘金的征文活动,大家可以在原文中打开地址给我点个赞。
记得几年前,项目组里有个测试需求,就是每次(频率不大)系统(非核心)发版本后,要验证一下 URL 地址是否可正常访问,不关心里面的内容,只关心能访问即可,那时候还特意写了个自动化脚本来验证这些 URL 地址是否可正常打开。
js有一个sort排序函数,使用array.sort(function)传入排序函数就可以很做到排序
在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并、快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者。无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码。 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1、定义
在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并、快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。
Mimic: A Gameboy emulator written in Rust that can be played on the command line
14年以上开发经验,对client和server开发都有着深刻认知,现在依然每周都在学习数学。
周五公司技术交流群的同事发现的一个网页小游戏,然后链接直接甩到了群里,本着好奇的心态打开看看,没想到还是个宝藏
算法中使用递归可以很简单地完成一些用循环实现的功能,比如二叉树的左中右序遍历。递归在算法中有非常广泛的使用, 包括现在日趋流行的函数式编程。
新增新闻数据-财经资讯接口;最新资讯:主要返回最近几个小时的国内国际新闻。最新数据:主要返回最新发布的国际国内财经数据。
瀑布流布局是前端领域中一个很常见的需求,由于图片的高度是不一致的,所以在多列布局中默认布局下很难获得满意的排列。
但其实「多重背包」并没有这么常见,以至于在 LeetCode 上我都没找到与「多重背包」相关的题目。
我有一箩筐的鸡蛋,我可以给你两个。 我有一栋一百层的楼,我想让你站在第一百层,以最少的次数帮我测出来鸡蛋最多扔到哪一层不会碎。 你放心扔,如果没碎,不用去捡,我直接补给你一个。 事成之后,这张支票你随便填。
看完前面四篇关于背包问题的文章,你会发现背包问题其实也不过如此,而且它们之间有很多相似的地方,本篇文章就来揭开它们面纱,将背包问题彻底搞定。
从状态定义我们发现,常规的分组背包问题对物品组的考虑是“线性“的(从前往后考虑每个物品组)。
这是 LeetCode 上的「1449. 数位成本和为目标值的最大数字」,难度为 「困难」。
其实就是在 0-1 背包问题的基础上,增加了每件物品可以选择「有限次数」的特点(在容量允许的情况下)。
但对于「组内」物品而言,由于最多只能选一件物品,因此对于成本相同的多件物品,我们应当只保留价值最大的物品,从而让总的物品数量变少。
这是 LeetCode 上的「1049. 最后一块石头的重量 II」,难度为「中等」。
今天将练习「树形背包」问题,今天的练习题是一道学习「树形背包/有依赖的背包」问题必做的入门题。
由于 LeetCode 没有与「分组背包求最大价值」相关的题目,因此我们使用「分组背包求方案数」来作为练习篇。
有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品都有无限个(也就是可以放入背包多次),求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的,因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。
在最开始讲解 多重背包 时,我们就提到了「多重背包」的一维空间优化,无法优化时间复杂度。
背包问题是在给定的一组物品中选择物品放入背包,使得物品的总价值最大化,同时限制背包的容量。
如果你还没看过,我十分建议你抽时间去学习一下。因为 路径问题 里教到的「经验解法」和「技巧解法」将会贯穿我们之后的所有「动态规划专题」系列。
完全背包:有N种物品和一个容量为V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。
背包问题是计算机科学中一个重要的组合优化问题,动态规划是解决该问题的高效算法技术。本篇博客将重点介绍背包问题的动态规划解法,包括状态定义、状态转移方程、边界条件和状态转移过程,并通过实例代码演示动态规划算法的实现,每行代码都配有详细的注释。
高级0-1背包问题:已知n个物品,每种物品对应有重量 weight和价值 value两个属性,给定一个背包可以装入物品的最大重量为 maxWeight,求满足最大重量限制的情况下,背包中装入物品的总价值最大是多少?
之前我们已经体统的讲解了01背包和完全背包,如果没有看过的录友,建议先把如下三篇文章仔细阅读一波。
背包问题可以说是一个老生常谈的问题,通常被用作面试题来考查面试者对动归的理解,我们经常说学算法,初学者最难理解的就是 “二归”,一个叫递归,另一个叫动归。
使用Loading分为2种情况,第一种是使用一些组件库自带的loading,另一种是使用我们自己写的loading,现分开介绍使用方法
在 上一讲 中我们说到,多重背包问题无法像完全背包那样,通过一维空间优化来降低时间复杂度。
在上一题 322. 零钱兑换 中,我们求的是「取得特定价值所需要的最小物品个数」。
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