题目： 分析： 考虑最暴力的暴搜，怎么才能优化呢？ 如果我们确切地知道第k大的路径权值和有多大，那么在dfs里面加一个限制就可以求出所有前k大的路径了。 很显然答案是满足单调性的。 可以二分一个答案，dfs一遍，看满足这个答案的有多少条路径，如果超过k条，就往大的走。 最后把二分出来的答案跑一遍df ...
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2019-10-05 12:50:50
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由推导可知，递推公式为 f(n) = f(n-1) + f(n-2) 迭代法： 递归： 递归优化（保存结果，剪枝）： ...
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2019-10-03 10:34:15
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1. CART分类树算法的最优特征选择方法 2. CART分类树算法对于连续特征和离散特征处理的改进 3. CART分类树建立算法的具体流程 4. CART回归树建立算法 5. CART树算法的剪枝 6. CART算法小结 7. 决策树算法小结在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算... ...
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2019-10-01 14:37:01
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``` n = 4 # 以4皇后举例 result = [] # 放置互斥的列、左斜线、右斜线信息 cols= set() pie = set() na = set() def dfs(row, state): if row >= n: result.append(state) for col in... ...
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2019-09-30 16:38:49
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枚举有什么好写的~(￣▽￣)~ 枚举算法是我们在日常中使用到的最多的一个算法，它的核心思想就是:枚举所有的可能。 枚举法的本质就是从所有候选答案中去搜索正确的解,使用该算法需要满足两个条件：(1)可预先确定候选答案的数量；(2)候选答案的范围在求解之前必须有一个确定的集合。 没有剪枝，没有优化，没有 ...
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2019-09-27 01:22:03
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以作者的水平为准 基础算法：枚举——>倍增 差分(前缀和)——>二维 贪心 分治：归并排序(逆序对) 二分答案 二分查找 快速排序——>离散化 递归/递推 搜索：深搜(所有方案)，宽搜(最优解) DFS优化：迭代 最优性剪枝/可行性剪枝/搜索顺序 记忆化搜索 折半搜索 A*/IDA* BFS优化：双 ...
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2019-09-26 23:47:06
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1 public TreeNode pruneTree(TreeNode root) { 2 dfs(root,null,-1); 3 return root; 4 } 5 6 public void dfs(TreeNode cur, TreeNode fa, int left) { 7 if (... ...
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2019-09-25 12:09:56
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一、题目 二、思路 1、dfs 实验要求用多种思路完成，所以一开始就沿用了上一个实验马走棋盘的思路，添加了邻接矩阵来记录有向网的权值。总体思路还是DFS遍历搜索。 过程剪枝： 1、因为要求为最短路径，而一般情况总会存在多条可行路径，在判断过程中需要走过每一条路径才能知道该路径的长度，但如果已知一条可 ...
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2019-09-23 22:09:32
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George took sticks of the same length and cut them randomly until all parts became at most 50 units long. Now he wants to return sticks to the origina ...
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2019-09-22 15:06:27
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