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DP,Douglas-Peucker算法java实现

基本思路是:对每一条曲线的首末点虚连一条直线,求所有点与直线的距离,并找出最大距离值dmax,用dmax与限差D相比: 若dmax<D,这条曲线上的中...

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基于UDP的网络数据传输测试(Java+Android)

,可以让计算机与Android端通信,在java的控制台上操作Android 5.java控制台、java的GUI、Android界面都只是作为java的一种展现形式,任何一方都可以作为客户端或服务端 1.java控制台与控制台测试? udp发送与接收消息_控制台.png2.java的GUI测试?udp发送与接收消息.png3.java控制台与安卓测试? ds.receive(dp);阻塞式方法。 4:通过数据包的方法获取其中的数据。 DatagramPacket(byte buf = mMsg.getText().getBytes(); DatagramPacket dp = null; try { dp = new DatagramPacket

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    【Leetcode】64. 最小路径和

    java代码public class Solution { public int minPathSum(int grid) { if (grid == null || grid.length == 0) (j == 0) { dp = grid + dp; } else { dp = grid + Math.min(dp, dp); } } } return dp.length - 1]; }}python = 0: dp = grid + dp elif j == 0: dp = grid + dp else: dp = grid + min(dp, dp) print(i: + str(i) + ,j: dp:, , ]i:1,j:2,grid:1,dp:, , ]i:2,j:0,grid:4,dp:, , ]i:2,j:1,grid:2,dp:, , ]i:2,j:2,grid:1,dp:, , ]相关阅读 不同路径【Leetcode】61.旋转链表【java】CyclicBarrier技术文章汇总

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    DP=169 GT:PL:GQ 01:7,0,255:4 01:7,0,255:4 . .2L 601171 . C A 999.00 . DP=154 GT:PL:GQ 01:81,0,141:78 01:42,0,251:39 . .2L 648611 . A T 999.00 . DP=225 GT:PL:GQ 01:52,0,42:47 11:75,21,0:14 . .2L 807373 . A G 106.00 . DP=349 GT:PL:GQ 01:14,0,65:12 01:60,0,42:50 . .2L 816766 . G T 999.00 . DP=411 GT:PL:GQ 01:108,0,45:53 01:7,0,255:6 . .可以看到,X1和X2样本对应的记录都变成了.。

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    递归公式:dp = max(dp, dp - prices); dp = max(dp, dp + prices - fee);本题和动态规划:122.买卖股票的最佳时机II的区别就是第二个公式需要多一个减去手续费的操作 状态转移方程if (nums > nums) dp = max(dp, dp + 1);dp的初始化每一个i,对应的dp(即最长上升子序列)起始大小至少都是是1.确定遍历顺序dp 是有0到i-1各个位置的最长升序子序列 = max(dp, dp + 1); } if (dp > result) result = dp; 取长的子序列} 举例推导dp数组输入:,dp数组的变化如下:? 当时讲的时候并没有说明区间语言上的差别,事实上C++的二维数组在内存地址上是连续的,而Java不是连续的。最近抽空做了实验也证实了这一点,所以单独发文讲解一下。C++中二维数组的内存分布,如图:? Java中的二维数据的内存分布,如图:?

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    2021-05-25:给定一个矩阵matrix,值有正、负、

    i++ { preUnuse := dp preUse := dp if i-1 >= 0 { preUnuse = getMax(preUnuse, dp) preUse = getMax(preUse , dp) } if i+1 < len(matrix) { preUnuse = getMax(preUnuse, dp) preUse = getMax(preUse, dp) } dp = -1 dp = -1 if preUnuse >= 0 { dp = matrix + preUnuse dp = -matrix + preUnuse } if preUse >= 0 { dp = getMax (dp, matrix+preUse) } max = getMax(max, getMax(dp, dp)) } } return max} func getMax(a int, b int) int { if a > b { return a } else { return b }} 执行结果如下: *** 左神java代码

    13010

    792. Number of Matching Subsequences

    所以我们需要对S进行改造,采用dp表示在S这个位置后,最先出现’a’ ~ ‘z’的下标。这样我们建立了一个O(1)的索引。可以快速匹配word了。这其中还有贪心的思路,还需细细品味。 Java版本: public int numMatchingSubseq(String S, String; for (int i = 0; i < n + 1; ++i) Arrays.fill(dp ; i < 32; ++i) { dp = dp; } dp = j + 2; } int cnt = 0; for (String word : words) { int prv = 0; boolean ok = true; for (int j = 0; j < word.length(); ++j) { int nxt = dp; if (nxt ! Java版本:public int numMatchingSubseq(String S, String[] words) { Map map = new HashMap(); for (char c

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    画解算法:70. 爬楼梯

    时间复杂度:O(logn)第一种思路代码Java版本class Solution { public int climbStairs(int n) { double sqrt_5 = Math.sqrt( 因为再爬1阶就能到第n阶爬上n-2阶楼梯的方法数量,因为再爬2阶就能到第n阶所以我们得到公式dp = dp + dp同时需要初始化dp=1和dp=1时间复杂度:O(n)第二种思路代码Java版本class Solution { public int climbStairs(int n) { int; dp = 1; dp = 1; for(int i = 2; i

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    LCS最长公共子序列最长公共子串 实现 PythonJava

    len(sol_b): return sol_a return sol_b if __name__ == __main__: a = abc print(a) print(LCS(a,a))动态规划DP 矩阵,前面多一行一列0,因为第一排计算需要用到dp, dp之前的代码是多出了直接填写第二行第二列为1,但是也可以没必要,添加的可以参考Java版本的。 def lcs_dp(input_x, input_y): # input_y as column, input_x as row dp = * (len(input_y)+1)) for i in for i in range(1, len(input_x)+1): for j in range(1, len(input_y)+1): if input_x == input_y: # 相等就加一 dp = dp + 1 else: # 不相等 dp = max(dp, dp) for dp_line in dp: print(dp_line) return dp print(lcs_dp(saibh

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    2021-08-04:给定一个字符串str,当然可以生成很多子序列

    ways2(acac) fmt.Println(ret)} func ways2(str string) int { if len(str) == 0 { return 0 } n := len(str) dp := make(int, n) for i := 0; i < n; i++ { dp = make( = 1 } for i := 0; i < n-1; i++ { if str == str { dp = 3 } else { dp = 2 } } for L := n - 3; L >= 0; L-- { for R := L + 2; R < n; R++ { dp = dp + dp - dp if str == str { dp += dp + 1 } } } return dp} 执行结果如下: *** 左神java代码

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    Exception in thread main java.lang.NoClassDefFoundError: UDP_Receive (wrong na me: comraynetUDP

    一.事件经过    今晚学习java网络编程,在eclipse中写了两个个java文件,一个发送端UDP_Send2.java,一个接收端UDP_Receive.java。 *public class UDP_Send2 { public static void main(String buf=line.getBytes(); DatagramPacket dp= new DatagramPacket(buf, buf.length, InetAddress.getByName(192.168.31.190), 10001); ds.send(dp); } ds.close ds.receive(dp)方法是阻塞式方法,线程运行到此处,便停止。没数据就等,有数据接收数据。 ds.receive(dp); 4.通过数据包的方法获取其中的数据。 调用cmd,编译成功,然后执行命令:java  UDP_Receive。

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    画解算法:279. 完全平方数

    解题方案 思路标签:动态规划首先初始化长度为n+1的数组dp,每个位置都为0如果n为0,则结果为0对数组进行遍历,下标为i,每次都将当前数字先更新为最大的结果,即dp=i,比如i=4,最坏结果为4=1+ 1+1+1即为4个数字动态转移方程为:dp = MIN(dp, dp + 1),i表示当前数字,j*j表示平方数时间复杂度:O(n*sqrt(n)),sqrt为平方根代码Java版本class Solution { public int numSquares(int n) { int; 默认初始化值都为0 for (int i = 1; i = 0; j++) { dp = Math.min(dp, dp = function(n) { const dp = .map(_=>0); 数组长度为n+1,值均为0 for (let i = 1; i = 0; j++) { dp = Math.min(dp , dp + 1); 动态转移方程 } } return dp;}; 画解?????????????

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    2020-02-24:arr是面值数组,其中的值都是正数且没有重复

    dp是二维数组。有代码。 return ans }} func minCoins2(arr = make( = 0 for j := 1; j = 0; index-- { for rest := 0; rest = 0 && dp = INT_MAX { dp = getMin(dp, dp]+1) } } } return dp}func getMin(a int, b int) int { if a < b { return a } else { return b }} 执行结果如下: *** 左神java代码 评论

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    动规五部曲分析如下:确定dp数组以及下标的含义dp: 凑成目标正整数为i的排列个数为dp确定递推公式dp(考虑nums)可以由 dp](不考虑nums) 推导出来。 因为只要得到nums,排列个数dp],就是dp的一部分。 dp数组如何初始化因为递推公式dp += dp]的缘故,dp要初始化为1,这样递归其他dp的时候才会有数值基础。至于dp = 1 有没有意义呢? + 1, 0); dp = 1; for (int i = 0; i = 0 && dp < INT_MAX - dp]) { dp += dp]; } } } return dp; }}; C++测试用例有超过两个树相加超过 但java就不用考虑这个限制,java里的int也是四个字节吧,也有可能leetcode后台对不同语言的测试数据不一样。总结求装满背包有几种方法,递归公式都是一样的,没有什么差别,但关键在于遍历顺序!

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    2021-08-10:给定一个正数数组arr,返回arr的子集不能累加

    sum, set) process(arr, i+1, sum+arr, set)} func unformedSum2(arr min = getMin(min, arr) } boolean dp N := len(arr) dp := make(bool, N) for i := 0; i < N; i++ { dp = make( 0 dp = true } dp] = true for i := 1; i < N; i++ { for j := 1; j = 0 { dp = dp || (dp]) } else { dp = dp || (false) } } } for j := min ; j range2+1 { return range2 + 1 } else { range2 += arr } } return range2 + 1} 执行结果如下: *** 左神java代码

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    Leetcode-Medium 322. Coin Change

    此时如果我们取了个硬币5,显然dp=dp+1=dp+1,那么此时dp+1是最小值吗? 不一定,因为如果取一枚金额为10的硬币就足够了,此时dp=dp+1=0+1=1.所以我们需要在取me某一枚硬币之后,需要更新当前dp的值。 dp=min(dp,dp+1)另外我们需要初始化dp,假设每一个硬币的面额都大于amount,此时我们是找不出硬币组合的,那么dp=-1,显然我们不能初始化所有值为-1(负数小于任何正数),我们应该初始化一个 dp=min(dp,dp+1) if dp==amount+1: return -1 return dp参考资料Python DP Solution -- Coin Change - LeetCode Coin Change Java – Bear熊 – Medium Coin Change 硬币找零 - Grandyang - 博客园 LeetCode 322.

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    2021-02-11:如何求出两个字符串的最大公共子序列长度?

    := make(int, str1Len) for i := 0; i < str1Len; i++ { dp = make( == str2 { dp = 1 } for i := 1; i < str1Len ; i++ { if str1 == str2 { dp = 1 } else { dp = dp } } for j := 1; j < str2Len; j++ { if str1 == str2 { dp = 1 } else { dp = dp } } for i := 1; i < str1Len; i++ { for j := 1; j < str2Len; j++ { if str1 = = str2 { dp = 1 + dp } else { dp = getMax(dp, dp) } ret = getMax(ret, dp) } } return ret} func getMax (a int, b int) int { if a > b { return a } else { return b }} 执行结果如下: *** 左神java代码 评论

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