方程的解 方程$Ax = b$的解可以表示为：特解 + 通解的形式。 求特解的方法为：将所有自由变量的值设为$0$ 解的一般性讨论 设$A$为一个$m \times n$矩阵，\(R(A) = r\)，显然$r \leq \min(m,n)$。 若$r = n$，则称$A$是一个列满秩矩阵；若$r ...
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2021-03-18 14:02:24
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图论最短路：Floyd 多源最短路的处理方法，主要思想为dp； 时间复杂度O(n^3); a[i][j]:邻接矩阵储存图； dp[i][j]：从i点到j点的最短距离； 转移方程： 选取k点，dp[i][j]=min(dp[i][k]+dp[k][j],dp[i][j]); 直接贴核心代码： 1 fo ...
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2021-03-08 14:05:48
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先考虑暴力dp： 设$f_{i,j}\(表示经过\)(i,j)$的概率，可以通过枚举$f_{a,b}$（$a,b$是$D$倍数）统计答案。 递推方法：\(f_{i,j}=Af_{i,j-1}+Bf_{i-1,j}\) 把一斜行写成生成函数形式：设$F_=\sum f_{j,i-j}x^j$ 转移方程 ...
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2021-03-04 13:28:34
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麻雀虽小，五脏俱全。让我们从线性方程组开始，探索二阶行列式的奥秘吧！ 一、解方程组 标准二元一次方程组 首先定义两个二元一次方程的方程组标准式如下： \[ \left\{\begin{matrix} \tag{1} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 = b_1 \\ a_{21}x_1 + ...
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2021-03-04 13:05:03
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动态规划一般都是求最值问题，或者该问题的本质是求最值。 动态规划的本质是穷举，根据dp本身的定义写出状态转移方程，各个状态会有自己的范围，那就从中选出最大值，选择的方法是都试一遍找最大值。 动态规划思考与书写的流程： 1.根据题目想明白 状态 & 选择 & 结果 结果往往指的是题目要求的东西，比如说 ...
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2021-03-02 11:46:25
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带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果 API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver="auto", norma ...
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2021-02-19 13:28:20
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题意 $a_$以及$b_i$都是$0/1$ 方法 异或运算可以看成是不进位的加法，因此直接高斯消元即可 代码 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> using namespace std; const int N = 110 ...
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2021-02-18 13:19:39
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题意 给定$n \times (n + 1)$的线性方程组的增广矩阵，求方程的解。 代码 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath> using name ...
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2021-02-18 13:16:05
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高斯消元解线性方程组 时间复杂度：O(\(n^3\)) https://www.luogu.com.cn/problem/P3389 题意：给定一个线性方程组，对其求解。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const char nl = '\ ...
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2021-02-17 14:54:53
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##\(\text{Solution}\) 我们设 \(dp_i\) 表示编号为 \(i\) 的节点到达该树叶子节点的最小花费，那么显然我们有以下的转移方程： \(dp_i=\begin{cases}0&i \text{ is leaf}\\\min\limits_{j \in child_s}\l ...
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2021-02-17 14:47:56
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