贪婪专题

贪婪大陆(线段树题解)

P2184 贪婪大陆用线段树维护一个区间的sum和tag（懒标记）我的第一打，没用上容斥原理显然如果第五个区间也加入第三种，我们再访问3-5有多少种用我下面的代码只能是2种 #include<bits/stdc++.h>using namespace std;typedef long long ll;const int N=1e5+10;#define ls (u<<1)

【D-DCVRP】求解DCVRP改进贪婪算法(三)

一、Held-Harp模型海尔德和卡尔普在1970年提出景点模型，用于求解TSP问题的最优解下界· 该模型同样可以用于DCVRP问题，既有定理1成立。定理1：根据Held-Karp模型使用向量 π = ( 0 , π 1 , π 2 , ⋯ , π n ) \pi=(0,\pi_1,\pi_2,\cdots,\pi_n) π=(0,π1,π2,⋯,πn)改造DCVRP问题中1

剪绳子（动态规划和贪婪算法）

题目：把长度为n的绳子剪成m段（n>1,m>1），每段绳子的长度记为k[1],...k[m]，则每段绳子的长度的最大乘积是多少？例如身子长度为8时，剪成2,3,3三段得到的乘积最大，为18。思路：方法1：动态规划的思想假设长度为n的绳子被剪成若干段后，各段长度的最大乘积为f(n)。一刀下去可能的位置有1,2，...，n-1，j将绳子分为长度为i和n-i的两段，则f(n)=max{f

php关于正则表达式贪婪模式与非贪婪

工作中，我们经常要用到正则表达式去匹配到我们想要的数据，甚至还会把匹配到的数据替换成我们需要的数据。这一切，似乎很难做到，但是如果你会熟练使用正则表达式，这些，就不是个菜了。一、贪婪与非贪婪贪婪模式：可以这样认为，就是在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配，也就是所谓的“贪婪”，通俗点讲，就是看到想要的，有多少就捡多少，除非再也没有想要的了。非贪婪模式：可以这样认

钱也许会让人败坏,但没有钱,败坏的可能性更大VS贪婪的背后是恐惧

诗人纪伯伦，曾经写过一则寓言，说他在漫游四方的时候，曾经在一个岛上见过一个人头铁足怪物，在一刻不停的吃着呢土，喝着海水。纪伯伦在旁边观察良久，然后走过去问，“你从不感到满足吗？你的饥渴永远不会得到消解吗？”那个怪物回答说：“不，我已经满足了，我甚至已经吃喝的很疲倦了，但是我总是担心呐，明天没有泥土可以吃，没有海水可以喝啊。” 第一次看到这个故事的时候，我心里确实是被惊了一下。有的时候不管是他人，还

正则表达式高级规则——四（贪婪与非贪婪）

匹配次数中的贪婪与非贪婪在使用修饰匹配次数的特殊符号时，有几种表示方法可以使同一个表达式能够匹配不同的次数，比如："{m,n}", "{m,}", "?", "*","+"，具体匹配的次数随被匹配的字符串而定。这种重复匹配不定次数的表达式在匹配过程中，总是尽可能多的匹配。比如，针对文本"dxxxdxxxd"，举例如下：表达式匹配结果

Transformer系列：Greedy Search贪婪搜索解码流程原理解析

解码器预测流程简述 Encoder-Decoder这类框架需要在解码器中分别拿到前文已经翻译的输入，以及编码器的输出这两个输入，一起预测出下一个翻译的单词。在训练阶段，一个句子通过右移一位的方式转化为从第二个词到最后一个词的逐位预测任务，一个答案句子通过shift right构造出两个句子分别作为输入和预测目标，如图所示训练shifted right方式训练阶段虽然输入的是完整的句子

算法导论（八）——动态规划贪婪算法

算法导论（八）——动态规划&贪婪算法【主要参考资料：MIT算法导论视频，《数据结构，算法与应用，c++语言描述》】动态规划方法通常用来求解最优化问题，从可行解中寻找具有最优值的解，得到的是问题的一个最优解(an optimal solution)。求解的问题需具备要素：最优子结构和子问题重叠。算法对每个子问题只求解

matlab-贪婪算法寻找最小覆盖

文章目录一、最小结点集是什么二、贪婪算法实现查找最小结点集代码结果一、最小结点集是什么最小覆盖集（也称为最小点覆盖集）是图论中的一个重要概念，指的是一个节点子集，使得图中的每一条边都与这个子集中的至少一个节点关联。简单来说，最小覆盖集是一个节点集合，它能够“覆盖”或“触及”到图中的每一条边。二、贪婪算法实现查找最小结点集代码 function S = gre

雷军-2022.8小米创业思考-6-互联网七字诀之专注：有所为，有所不为；克制贪婪，少就是多；一次解决一个最迫切的需求

第六章互联网七字诀专注、极致、口碑、快，这就是我总结的互联网七字诀，也是我对互联网思维的高度概括。专注从商业角度看，专注就是要“把鸡蛋尽量放在一个篮子里”。这听起来似乎有些不合理，大家的第一反应可能是“风险会不会太大？”，但事实上，这往往才是正确的选择。在任何时候，任何商业实体的资源都是有限的，将有限的资源投入足够聚焦的业务线中，才可能形成最大化的竞争力，拿出足够好的产品与服务。

GPT-3.5 Turbo 的 temperature 设置为 0 就是贪婪解码？

🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 将 GPT-3.5 Turbo 的 temperature 设置为 0 通常意味着采用贪婪解码（greedy decoding）策略。在贪婪解码中，模型在每一步生成文本时选择概率最高的词元，从而使输出具有确定性。这种方法虽然可以减少结果的随机性，但也可能限制了生成文本的多样性和创造性。然而，

贪婪算法-电塔覆盖城市问题

package ten_algorithm.greedy;import com.sun.deploy.panel.ITreeNode;import sun.plugin2.message.GetAppletMessage;import java.util.*;/*** Author:jinpma* Date :2019/12/28*/public class BroadCastDemo{pu

JavaScript正则贪婪模式和非贪婪模式

以下代码详解了贪婪模式非贪婪模式 <script>var reg = /\d{3,6}/g;var reg1 = /\d{3,6}?/g;var reg2 = /\d+?/g;va

贪婪算法python实现

贪婪算法（Greedy Algorithm）是一种解决问题的策略，它基于一种贪心的思想：在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望最终能够得到全局最优解。其核心思想可以简单概括为“当前局部最优选择”，即在每一步选择中都选择对当前情况最有利的解决方案，而不考虑长远后果。这种贪心策略可能并不总是能够保证得到全局最优解，但在很多情况下，贪心算法能够产生一

00002 贪婪洞窟.003.6：怪物、宝箱和掉落

00002 贪婪洞窟.003.6：怪物、宝箱和掉落怪物的定义在monstersAttribute_X.plist中，各个字段都很容易理解。唯一要说明的是那些攻防属性，它们都是拥有2个元素的数组。元素0用于普通怪，元素1用于精英怪。整理怪物为HTML表格的Swift代码如下： let version = "贪婪洞窟(v1.5.0)" let

00002 贪婪洞窟.003.4：地牢生成

00002 贪婪洞窟.003.4：地牢生成每层地牢由程序根据一定的规则随机生成。生成选项包括：地图大小、普通怪物数量、精英怪物数量、符文数量、密室、箱子、点金、附魔等等。地图大小、怪物、箱子地牢的主要生成规则在level_1.plist、level_2.plist、level_3.plist中定义，它们分别对应普通难度、噩梦难

贪心算法（greedy algorithm，又称贪婪算法）详解（附例题）

目录基本思想一）概念二）找出全局最优解的要求三）求解时应考虑的问题四）基本步骤五）贪心策略选择六）实际应用 1.零钱找回问题2.背包问题3.哈夫曼编码4.单源路径中的Djikstra算法5.最小生成树Prim算法基本思想贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在求解问题时，每一步都选择当前最优解，以期望最终得到全局最优解的算法思想。贪心算法的基本思想可以总结为“每

贪婪算法（集合覆盖问题） - Python实现

集合覆盖问题假设你办了个广播节目，要让全美50个州的听众都能收听的到。为此，你需要决定在哪些广播台播出。在每个广播台播出都需要支付费用，因此你力图在尽可能少的广播台播出。现有广播台名单如下：广播台覆盖的州Koneid, nv, utKtwowa, id, mtKthreeor, nv, caKfournv, utKfiveca, az 每个广播台都覆盖特定的区域，不同广播台的覆盖区域可能

java中，正则表达式的使用（最普通使用，Group，贪婪模式）

目录 0.最普通的使用 1.正则表达式有Group功能。 2.正则表达式中的贪婪模式，非贪婪模式（*？） 3.find() 与 matches() 之间的区别 ↓循环获取所有文件 ↓文件内部内容读取操作 Files.lines 这个方法是java8中，新增加的方法。 Stream 构造类时，指定泛型，传递到方法中使用。 ■扩展 1.正则表达式中^的用法用法一: 限定开

PCL点云使用贪婪三角化进行曲面重构

一、PCL点云平滑和法线估计题目：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247486705&idx=1&sn=ca333d7bb12b7c226270e98d0003a789&chksm=97d7e966a0a06070a8dba605966016d227d7a6cad786498070d9e1b8cea8747470a4

启发式搜索(Informed Search)-贪婪算法GBS+A*算法

目录写在前面一、启发式搜索和启发式函数二、贪婪算法（贪婪最佳优先搜索）greedy best-first search （GBS）三、A*搜索（结合UCS和GBS） A*搜索算法结束的条件是什么？怎么判证明A* 树搜索的最优性？（这个容易出证明题）四、怎么选择一个好的启发式函数写在前面我们之前几篇博客都是在讨论无信息搜索，包括深度

使用贪婪算法解决作业调度问题

对于贪婪算法的基本思想是，在给定判断条件下，如果每次选择当下能够得到的最佳回报的选项，在很多情况下，这么做使无法实现最优解的，但是贪婪算法要能产生最优解，那他所对应的问题必须是具有特定的递归结构的。而在某种条件的判断下选取出来最优方案之后，问题的规模就会变小，但是性质使不会发生+变化的，也就是说在+做出当前选择之后，问题的规模就会变小，但使用原来的方法所做出的选择依然是可以得到最优解。所以说贪

算法快学笔记（十五）：贪婪算法与NP完全问题

1. 贪婪算法 1.1 算法思路贪婪算法的思想很简单：每步都采取最优的做法，以教室调度为例进行说明该算法步骤。假设有以下课表，希望将尽可能多的课程安排在同一个教室：由于不同课的开始与结束时间存在冲突，所以不可能把所有课放在一个教室上。使用贪心算法的解决思路如下：选出结束最早的课，它是上的第一堂课。此时选择美术课接下来选择第一堂课结束后才开始的课。同样，你选择结束最早的课，这

Greedy Gift Givers　贪婪的送礼者 USACO 模拟

1002: 1.1.2 Greedy Gift Givers　贪婪的送礼者时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB提交: 9 解决: 9[提交] [状态] [讨论版] [命题人:外部导入] 题目描述 1.1.2 Greedy Gift Givers 贪婪的送礼者（gift1.pas/c/cpp）题目描述对于一群（NP个）要互送礼物的朋友，GY要确定每个人送

正则表达式之贪婪模式讲解

没有注意过贪婪模式和非贪婪模式的含义查看这篇文章参考 https://stackoverflow.com/questions/5319840/greedy-vs-reluctant-vs-possessive-quantifiers 关于正则表达式入门参考正则表达式30分钟入门教程摘抄 A greedy quantifier first matches as much

为什么贪婪的 GPU需要快速的对象存储？

一个链条的力量取决于其最薄弱的环节 - 同样，您的AI/ML基础设施的速度也只有您的最慢组件那么快。如果您使用GPU训练机器学习模型，那么您的薄弱环节可能是您的存储解决方案。结果就是我所说的“饥饿GPU问题”。饥饿GPU问题发生在您的网络或存储解决方案无法快速向您的训练逻辑提供训练数据，以至于无法充分利用您的GPU时。症状相当明显。如果您在监控您的GPU，那么您会注意到它们从未接近充分利用