我一直试图把一个数组分成两个不相交的非空子集,这样它们的和是相等的。
eg. A = {1,2,3,6,88,55,29}
one possible answer = 1+2+3 and 6
我读过麻省理工学院关于平衡分区问题的教程,但是我的约束是不同的。我不需要考虑整个集合A(这意味着A1 U A2会产生A是不必要的)。另外一个问题是N的极限,每个元素最多有100个不同的元素(<= 100 )。
我也读过与我的问题相关的帖子,但是我什么也得不到。
My present Algo --
p[1][a[0]] = 1
for i = 2 to n
for j = 0 to
的文档提供了一个使用缓存实现动态编程技术计算斐波纳契数字的示例:
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
我见过这种用于解决各种编程难题的方法。它是否具有与“标准”迭代动态规划方法相同的时间/空间复杂性,例如:
def fib(n):
if n < 2:
return n
dp = [0]*(n+1)
dp[1] = 1
for i in range(2 , n+1):
我正在处理一个动态规划问题,这个问题需要在T期内销售一个产品,并使实际销售总量最大化。产品总数为N,I计划在不同时期( n0、n1、⋯、nT−1和∑ni=N )销售部分产品,但实际销售金额Si和销售价格Pi则是基于以下公式。假设α=0.001和π=0.5
初始化P=0。那么对于i=0,1,…计算新Pi=⌈0.5∗(Pi+ni)⌉At时间i我们出售Si =⌈(1−αP^π)*ni⌉products
例如,假设我们已经知道所有时期的$n_i$,则交易将低于
P = 0
T = 4
N = 10000
alpha = 1e-3
pi = 0.5
S =
由于OOP很好地抽象化了实现,所以我仍然会问某个操作在使用它时具有什么样的时间复杂性。
示例: Collection.min的文档
/**
* Returns the minimum element of the given collection, according to the
* <i>natural ordering</i> of its elements. All elements in the
* collection must implement the <tt>Comparable</tt> interface.
* F
我有以下问题要解决:给定一个数N和1<=k<=N,计算(1,.,k)与N相加的可能和数(如果N=3和k=2,(1,1,1)是一个有效和),但不能计算置换(例如,如果N=3和k=2,计数(1,2)和(2,1)为一个单解)。我已经实现了下面的递归Python代码,但是我想找到一个更好的解决方案(可能是使用动态编程?)。它似乎类似于,但附加了不计算排列的约束。
def find_num_sums_aux(n, min_k, max_k):
# base case
if n == 0:
return 1
count = 0
给定n个要出售的苹果和一个n个整数的“价格”数组,使得价格表示i+1苹果可以是sold.Compute的价格,这是我们可以选择的任意组合出售n个苹果的最大收益。
示例:给出8个苹果和价格数组如下:-
{1,5,8,9,10,17,17,20}
i.e.price of 1 apple = $1
total selling price of 2 apples = $5, etc.
最大的收入将来自销售2+6个苹果,总共5+ 17 =22美元。
我有一个简单的递归解决方案,但我想知道我们能达到的最佳时间复杂度是什么?是否有适用动态规划或记忆的范围?
谢谢!
你好,我一直在练习算法和数据结构,我解决了这一powerset函数,但它看起来我的解决方案太慢了。以下是代码:
def subsets(array):
set = [array]
n = len(array)
for i in range(n):
tmp_subsets = subsets(array[:i] + array[i+1:])
for subset in tmp_subsets:
if subset not in set:
set.append(subset)
r
在声明时,除了一个变量外,所有变量都已定义,我试图找到表达式的laplace逆:
from numpy import *
import mpmath as mp
p0 = 1
E = 2
c= 3
L = 4
x = 2.5
t = linspace(1,5,10)
ulaplace = []
def U(s):
return(c*p0*(-exp(L*s/c) + exp(s*(L + 2*x)/c))*exp(-s*x/c)/(E*s**2*(exp(2*L*s/c) + 1)))
for ti in t:
ulaplace.append(mp.invertlaplac
我必须为这个问题编写多项式时间算法,如果左边的数字与右边的数字不匹配,则应该说接受或拒绝。您也可以对数字进行分组,示例如下
X&Y.&N=和where X, Y, and N can be any integer
Case 1: 4 & 6 & 10 = 14 , accepts
So case 1 accepts because first number and the third number together sum up to 14.
Case 2: 4 & 6 & 10 = 8 rejects
Case 3: 4 &