首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用动态规划将球分配到具有给定容量的"箱"中

使用动态规划将球分配到具有给定容量的"箱"中,是一个典型的组合优化问题。动态规划是一种通过将问题分解为子问题来解决问题的方法,它可以帮助我们找到最优解。

在这个问题中,我们需要将球分配到具有给定容量的箱子中,使得箱子的总数量最小。我们可以使用动态规划来解决这个问题。

首先,我们需要定义一个二维数组dp,其中dpi表示将前i个球分配到j个箱子中所需的最小箱子数量。我们可以使用以下递推公式来计算dpi:

dpi = min(dpi-1, dpi-1 + 1)

其中,dpi-1表示将前i-1个球分配到j个箱子中的最小箱子数量,dpi-1 + 1表示将第i个球分配到一个新的箱子中,并且将前i-1个球分配到j-1个箱子中的最小箱子数量加1。

最终的答案是dpn,其中n是球的总数量,k是箱子的总数量。

推荐的腾讯云相关产品:

  1. 腾讯云数据库:提供了MySQL、PostgreSQL、MongoDB等多种数据库产品,可以帮助用户存储和管理数据。
  2. 腾讯云服务器:提供了弹性云服务器、负载均衡、CDN等服务器产品,可以帮助用户构建高可用、高性能的应用架构。
  3. 腾讯云容器服务:提供了Kubernetes、Docker等容器化技术,可以帮助用户快速部署和管理应用。

产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云数据库:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  2. 腾讯云服务器:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  3. 腾讯云容器服务:https://cloud.tencent.com/product/tke
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

学界 | 谷歌推出有界负载一致性哈希算法,解决服务器负载均衡问题

算法 谷歌研究团队把每个客户端想象成一个服务器想象成进球,仔细研究进球随机过程。为了实现进球均匀性,期望所有箱子负载尽量接近平均负载(数量除以箱子数量)。...对于参数ε,谷歌研究团队每个箱子容量上下界设置为平均负载上下(1 +ε)倍。这种容量范围允许设计一个同时满足一致性和均匀性分配算法。 想象一下,在一个圆上覆盖了给定范围数字。...然后每个顺时针移动,并分配到还有剩余容量第一个箱子。 想象一下有6个和3个箱子,使用2个哈希函数来随机循环地分配。...系统有任何更新(增加/删除)时,算法需要重新进行计算分配以保证均匀性。算法巧妙一点在于,确保小范围更新(少量增加/删除)只引起细微分配变化,以满足一致性。...在论文中,谷歌研究团队表明了增加和删除一个引起其他O(1 /ε2)移动。最重要一点是负载上界与系统数量相对独立。 所以即使数量加倍,负载界限也不会改变。

2.2K90

一个框架整合大脑理论 7 三层智能:有目的行为,精确同步外部世界

向后归纳被应用于部分可观察环境,并在[27]主动推理背景下进行了探索。在这项工作动态规划被证明在主动推理方面比传统规划方法更有效。...其次,它与动态规划向后归纳相结合,即从预期终点开始,及时向后推算到当前,以决定下一步做什么[ 24,25,27,30 ] 。...在这项工作实验部分,我们研究并比较了有或没有预期目标状态主动推理代理性能。 为了便于参考,我们没有目标状态主动推理智能体称为溯因智能体,具有预期目标的智能体称为归纳智能体。...数学表达式使用图2符号:红色虚线表示编码哪个100个状态会导致下一个时间点预定状态;在这里,11个时间步骤预期状态(用红色小箭头表示) 3 归纳规划 在这种情况下,我们所说归纳规划让人想起动态规划和相关方案向后归纳概念...换句话说,我们朴素生成模型原则上可以对任何给定世界进行建模(前提是这个世界具有有限数量可以系统地重新审视状态)。

19210
  • AI变身记:不光能有人智能,还要像狗一样“思考”

    利用这些数据,我们可以模拟狗行为和动作规划方式。在多种度量方法下,对于给定视觉输入,我们成功地构建了一个视觉智能体,它能够准确预测并模拟狗行为。...▌方法与模型 为了训练,研究人员使用了一个叫做 Kelp 阿拉斯加雪橇犬,并在其腿部配备了 GoPro 相机,尾部和后备上配备六个惯性测量传感器,一个麦克风以及一个把这些数据绑在一起 Arduino...因此,我们模型也要学会这一点,它可以作为一个独立计算机视觉模型,在一张给定图像找出一个宠物(或一个有足机器人)所能够到达位置。下面我们逐一介绍这三个任务所用到模型结构。...定量分析结果:我们展示了模型识别视频 5 帧数据结果,视频中一个男人开始向一只狗投掷一个。在视频,当飞向那只狗时,狗会向右方移动以躲避飞过来方向。...仅仅使用这 5 帧数据,模型就能够在飞来时准确地预测出狗移动方向。 ▌实验结果 “像狗一样行动”结果: 我们观察了 5 帧视频序列并预测了接下来 5 个动作。

    60640

    AI躯体模型、内稳态控制原理

    简介:大脑在身体功能假设你是一个初学者,正在学习玩躲避。你和其他玩家站在一起, 分成两队,当游戏开始时,你需要从中间一堆捡起一个大充气球,并用它击中另一队成员。...此外,他们没有代谢效率作为目标,而是讨论了体内平衡,即身体变量固定调节 具有固定误差容差。...相反,它只需要一个大脑和一个内脏感觉周围神经系统行为,就好像容量曲线参数(描述任何给定状态对意外干扰适应能力)与当前生理状态位置一起在大脑上发出信号相应容量曲线。...不同生理需求(例如,核心体温与血糖水平)可以被相加、相减、比较等。通过比较当前状态与任意给定维度上工作点距离,并按容量曲线增益进行缩放。...回到躲避例子将为这些想法奠定基础。在躲避比赛,肌肉需要比休息时更多氧气和葡萄糖。

    19930

    再看最著名 NP 问题之 TSP 旅行商问题

    背包问题(Knapsack Problem) :给定一组物品,每个物品有一个重量和一个价值,以及一个背包容量限制,找到一种方式来放入物品,使得它们总价值最大化,但总重量不超过背包容量。...由于 TSP 重要性和难解性,它在实际应用具有广泛应用,例如物流规划、电路设计、制造工艺优化等领域。...算法从第一个城市开始,然后通过贪婪选择最近未访问城市,直到所有城市都被访问。 动态规划 动态规划是解决 TSP 问题一种高效方法,它可以用来找到全局最优解。...动态规划核心思想是根据之前计算结果来计算当前最短路径长度,逐步构建出整个dp数组。最后通过查找dp数组最短路径来找到全局最优解。...总结 本篇介绍了对 NP 问题引入、如何使用不同算法来解决旅行推销员问题(TSP),展开说明了贪婪算法、动态规划和回溯法,使用JavaScript语言进行了简单实现。

    99030

    动态规划背包问题】那就从 0-1 背包问题开始讲起吧 ...

    前言 今天是我们讲解「动态规划专题」「背包问题」第一天。 在这个愉快周五,我们正式吹起「DP 背包问题」号角 ? ? ~ 前不久我们刚结束「动态规划专题」首个系列:路径问题。...如果你还没看过,我十建议你抽时间去学习一下。因为 路径问题 里教到「经验解法」和「技巧解法」将会贯穿我们之后所有「动态规划专题」系列。...你也先可以尝试做做,也欢迎你向我留言补充,你觉得与背包相关 DP 类型题目 ~ 背包问题本质 背包问题是「动态规划经典一类问题,背包问题本质上属于组合优化「 完全问题」。...既然本质上是一个无法避免「穷举」问题,自然会联想到「动态规划」,事实上背包问题也同时满足「无后效性」要求。 这就是为什么「背包问题」会使用动态规划」来求解根本原因。...今天我们要讲的是「背包问题」 01背包问题。 「01背包」是指给定物品价值与体积(对应了「给定价值与成本」),在规定容量下(对应了「限定决策规则」)如何使得所选物品总价值最大。

    1K10

    为AI配备目标;强化学习是最低智能行为,昆虫和哺乳动物在第几层?

    这种行为,我们称之为有意行为,通常需要某种形式向后归纳[22, 23] ,类似于动态规划[24‑27]那种:即从预期目标状态开始,向后进行,归纳当前事态,以便计划向目标状态迈进。...向后归纳被应用于部分可观察环境,并在[27]主动推理背景下进行了探索。在这项工作动态规划被证明在主动推理方面比传统规划方法更有效。...其次,它与动态规划向后归纳相结合,即从预期终点开始,及时向后推算到当前,以决定下一步做什么[ 24,25,27,30 ] 。...在这项工作实验部分,我们研究并比较了有或没有预期目标状态主动推理代理性能。 为了便于参考,我们没有目标状态主动推理智能体称为溯因智能体,具有预期目标的智能体称为归纳智能体。...随后部分使用数值研究来提出一系列要点。第二部再现了体外神经元网络打乒乓经验行为。至关重要是,这种行为纯粹是从朴素神经元网络开始自由能最小化过程中出现

    16610

    某小区监控系统改造设计方案,非常详细,文末word直链下载!

    其视频监控系统设计和改造在整个小区改造具有极为重要地位。...由于面临用户数量众多,系统设备可靠性是个非常重要指标。同时,用户层次和素质参差不齐,导致系统在使用过程误操作现象。因此,要求系统具有较强容错性和自检功能。...本项目的安全防范系统供电设计为由变配电间引出,由总配电柜再分多路至各区域分配电,每个分配电负责一定区域设备供电,室外配电具有防水功能。...数字硬盘录像接入到小区中心局域网,管理人员或物业可通过在电脑上安装相应视频客户端软件,可以任意调看系统任意一路图像。...结束语 以上是我们针对小区要求所作关于视频监控系统方案设计.作为弱电智能化专业公司,我们乐意为用户提供具有当代世界先进水平视频监控系统, 并以我司拥有的一支技术精良、经验丰富工程技术人员为基础

    80820

    谷歌提出从图像中学习世界强化学习新方法

    AlphaGo 根据已知游戏规则,在虚拟棋盘上想象出一系列动作。然而,为了在未知环境利用规划(如在仅给定像素作为输入情况下控制智能体),智能体必须从经验中学习规则或动态变化情况。...之前不学习环境模型智能体通常需要上述数据 50 倍尝试才能达到同样性能。 PlaNet 工作原理 PlaNet 在给定图像输入情况下学习动态模型,并利用该模型进行高效规划以收集新经验。...学习到潜在动态模型:在潜在动态模型,利用编码器网络(灰色梯形)输入图像信息整合到隐藏状态(绿色部分)。然后隐藏状态向前投影,以预测未来图像(蓝色梯形)和奖励(蓝色矩形)。...我们使用具备确定转移(deterministic transition)和随机转移(stochastic transition)组件潜在动态模型和多步变推断目标函数 latent overshooting...在仅有像素观测结果情况下,我们智能体可解决具备接触动态、部分可观测性、稀疏奖励难题连续控制任务,这些任务难度超过使用学得模型进行规划之前研究任务难度。

    46820

    生物躯体稳态控制第一原理

    此外,他们没有代谢效率作为目标,而是讨论了体内平衡,即身体变量固定调节 具有固定误差容差。...相反,它只需要一个大脑和一个内脏感觉周围神经系统行为,就好像容量曲线参数(描述任何给定状态对意外干扰适应能力)与当前生理状态位置一起在大脑上发出信号相应容量曲线。...不同生理需求(例如,核心体温与血糖水平)可以被相加、相减、比较等。通过比较当前状态与任意给定维度上工作点距离,并按容量曲线增益进行缩放。...这种动态发生在神经系统所有层次,允许神经系统使用体感预测误差作为反馈来确认或修正运动表现;它还能让神经系统分辨 reafferent (自身原因)来自 exafferent (外部引起)感觉信号。...回到躲避例子将为这些想法奠定基础。在躲避比赛,肌肉需要比休息时更多氧气和葡萄糖。

    41720

    普林斯顿算法讲义(四)

    .txt 母撞击 15 个金字塔 diffusion.txt 从裂缝一侧扩散粒子 diffusion2.txt 从一个四之一处扩散粒子 diffusion3.txt brownian.txt...二图匹配到最大流。BipartiteMatchingToMaxflow.java 通过问题归约为最大流,在二图中计算最大基数匹配。在最坏情况下,每次增广都会增加匹配基数。...QSoptSolver.java 解决了 LP 格式线性规划问题,例如 beer.lp。 Matlab 包含优化工具线性规划求解器。...解决此问题一种方法是使用查找(消除所有权重小于给定阈值边)并解决结果二部完美匹配问题。 中国邮递员问题。...使用动态规划,可以将其减少到 2^N。最佳下界 = N。计算复杂性本质 = 尝试找到匹配上界和下界。 电路复杂性。 还有其他定义和衡量计算复杂性方法。

    14110

    动态规划解决背包问题

    例如 :装 音响 价格3000 或者装 吉他和电脑 价值3500 这道题我们可以用动态规划算法来解决 动态规划算法介绍: 1.动态规划 算法核心思想是:大问题划分成小问题进行解决,从而一步步获取最优解处理算法...2.动态规划算法与分治算法类似,其基本思想也是将带求解问题分解成若干个子问题,然后从这些子问题解得到原问题解。...3.与分治算法不同是,适合用于动态规划求解问题,经分解得到子问题往往不是互相独立(即下一个子阶段求解是建立在上一个子阶段基础上,进行进一步求解); 4.动态规划可以通过填表方式来逐步推进,...得到最优解; 动态规划算法解决背包问题 背包问题是指一个给定容量背包,若干个具有一定价值和重量物品,如何选择物品放入背包使物品价值最大,其中又分为01背包和完全背包(完全背包指的是每种物品有无限件可用...即对于给定n个物品,设v[i]、w[i]分别为第i个物品价值和重量,c为背包容量。再令v【i】[j]表示在第i个物品能够装入容量为j背包最大价值。

    31610

    「精挑细选」精选优化软件清单

    优化问题,在本例是最小化问题,可以用以下方式表示 给定:一个函数f:一个{\displaystyle \to}\to R,从某个集合a到实数 搜索:A一个元素x0,使得f(x0)≤f(x)对于A所有...优化软件使用要求函数f用合适编程语言定义,并在编译或运行时连接到优化软件。优化软件将在A中提供输入值,实现f软件模块提供计算值f(x),在某些情况下,还将提供关于函数附加信息,如导数。...FEATool Multiphysics 功能多物理- FEA GUI工具MATLAB FICO Xpress 整数、线性、二次和非线性规划。 FortMP -整数、线性和二次规划。...LINDO -(线性、交互式和离散优化器)用于线性规划、整数规划、非线性规划、随机规划和全局优化软件包。“什么最好!”Excel外接程序使用LINDO执行线性、整数和非线性优化。...全局优化与附加工具。 MATLAB -优化工具线性、整数、二次和非线性问题;多极大值、多极小值、非光滑优化问题;模型参数估计与优化。

    5.7K20

    论文推送 | 耦合动态时空图模型和深度强化学习城市物流配送规划问题求解框架

    在该方法使用时空动态图模型以捕捉城市物流配送规划任务动态特征,利用时序模型提取物流车辆时序特征,并结合多头注意力模型选择候选客户、优化物流车辆行驶路线。...在该方法,本研究在编码器中使用动态时空图模型对客户和物流车辆行驶信息进行动态编码,并在解码器利用时序模型和多头注意力模型确定候选客户、优化物流车辆行驶路线,通过编码器和解码器不断交互,完成城市物流配送规划问题...具体来说,本研究使用一维卷积核客户空间位置 映射到 维度节点编码 。客户物流信息 和交通信息 也使用一维卷积将其映射到dh维度特征编码 和 。...首先,解码器使用一维卷积对物流车辆信息 进行处理 ,其中车辆信息 、 和 分别表示物流车辆位置、容量和出发时间。...图4展示了各个方法在在不同场景下型图,型图越小、越短,说明方法优化结果越好,越稳定。在所有方法,DRLDSTG始终显示出最小和最短型图,表明该方法具有最好优化性能。

    11710

    开发 | 谷歌开源强化学习深度规划网络 PlaNet

    然而,这种具有「黑箱」性质方法往往需要数周模拟交互,经过反复试验与试错才能完成学习,由此限制了在现实应用。 与此相对是,基于模型强化学习试图让智能体习得现实世界日常运行规律。...我们在社区开源了相关代码: 开源网址:https://github.com/google-research/planet PlaNet 工作原理 简单来说,PlaNet 能在给定图像输入情况下习得动态模型...潜在动态学习模型:在潜在动态学习模型,输入图像信息通过编码器网络(灰色梯形)集成到隐藏状态(绿色)。然后隐藏状态再向前映射以预测未来图像(蓝色梯形)与奖励(蓝色矩形)。...万能智能体前 5 帧视为上下文语境来推断任务和状态,并在给定一系列动作情况下准确预测往后 50 个步骤。 结论 我们研究结果展示了用来建立自主强化学习智能体动态学习模型前景。...我们建议往后研究可以重点放在如何使其通过更高难度任务来习得更精确动态学习模型,比如在 3D 环境和现实世界机器人任务。一个可能该研究进一步取得突破因素是 TPU 处理能力。

    57720

    【学术】强化学习系列(上):关于强化学习,你需要知道重要知识点

    例如,想象一个控制数据中心温度系统。有启发性反馈似乎没有多大意义,任何给定时间步长,你如何告诉你算法在每个组件正确设置是什么? 评估反馈更有意义。...然而,如果我们只知道位置,而不知道它速度,它状态就不再是具有马尔可夫性。目前状态并没有总结过去所有的状态,我们需要从之前步骤得到信息来开始构建一个正确模型。...强化学习问题正式化 现在我们有了许多我们需要构建块,然后我们应该看看强化学习中使用术语。最重要组成是agent和环境。一个agent存在于某些有间接控制环境。...通过回顾我们马尔可夫决策,agent可以选择在给定状态下采取哪些操作,这对所看到状态有很大影响。但是,agent并不能完全控制环境动态。因为环境在接收到这些动作后,会返回到新状态和回报。...我们还将探索一些简单而有效动态规划解决方案。

    84781

    动态规划路径问题】强化忽略「状态定义」&「转移方程」来求解 DP 「技巧解法

    给定一个 网格和一个起始坐标为 ,你可以移到相邻单元格内,或者往上、下、左、右四个方向上移动使穿过网格边界。 但是,你最多可以移动 次。 找出可以移出边界路径数量。...其中「技巧解法」是我上一节教你,今天我们也将使用这种解法解决本题。 来强化我们对「技巧解法」熟练度。 动态规划 由于我们「技巧解法」是「记忆化搜索」翻译成「动态规划」。...代表当前所在位置, 代表最多移动次数,返回值代表路径数量。 重点放在 DFS 函数签名「可变参数」与「返回值」。这和我们【动态规划「状态定义」强关联。...帮助你加强对【动态规划「技巧解法」掌握。 如果你已经认真学过 路径问题第八讲,但是还是觉得本题难以入手,也没有关系。 我教给你都是【动态规划通解,真正理解掌握往往需要多重复。...最后,我十建议你 路径问题 系列每一讲多看几遍,这些内容不仅仅是「路径问题」相关题解,更是【动态规划】问题通用解决方案。

    36220

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (216)-- 算法导论16.2 3题

    讯飞星火: 在这个问题中,我们可以使用动态规划方法来求解。...这个算法时间复杂度是O(n log n),其中n是物品数量。 360智脑: 在这种情况下,我们可以使用动态规划方法来解决这个问题。动态规划是一种复杂问题分解成更小子问题来求解方法。...需要从这些物品中选择一部,使得背包内物品总价值最大,同时不超过背包容量。 当商品重量递增序与价值递减序完全一样时,这个问题具有特殊性质,即背包物品按照重量和价值都是递增排列。...这样性质使得我们可以使用动态规划算法来高效求解。 动态规划算法基本思想是大问题分解为小问题,然后逐个解决这些小问题,最后将它们解合并起来解决原来大问题。...天工: 对于给定0-1背包问题变形,即商品重量和价值都是按递增递减顺序排列,我们可以使用动态规划方法来解决这个问题。

    9220

    超越 Sora 自动学习完整世界模型结构

    人们可以使用负变自由能提供边际可能性来评估可能性——任何给定图像都是一个数字。边际可能性可以理解为任何后续分类有效性(从模型角度来看)。...这具有潜在重要性,因为它允许我们使用贝叶斯模型简化进一步优化关于变自由能模型:见5 公式。 例如,我们可以问,当狄利克雷计数设置为零时,模型证据是增加还是减少。...当呈现给定数字类样式时,这正是上一节说明步骤。因为我们处理动态,所以这个演示必须是静态结果;例如连续呈现一次或多次静态视觉图像。...在这个例子,需要主动学习来学习或块排列之间精确动态或转移概率。在汉诺塔问题中,有少量堆叠在少量塔上。问题是在一个人只能将顶部从一个塔移动到另一个塔约束下,重新排列成目标配置。...规划深度增加到4可以性能提高大约85%,而规划深度为5可以确保100%性能。 九个位置每一个17。目标是随机选择,以涵盖简单(一步)和困难(五步)问题。

    10210

    一个智能体打天下:谷歌、DeepMind重磅推出PlaNet,数据效率提升50倍

    然而,要在未知环境利用规划 (例如仅像素作为输入来控制机器人),智能体必须从经验中学习规则或动态。...PlaNet 解决了各种基于图像控制任务,在最终性能上可与先进 model-free agent 竞争,同时平均数据效率提高了 5000%。研究团队发布源代码供研究社区使用。...PlaNet 工作原理 简而言之,PlaNet 学习了给定图像输入动态模型 (dynamics model),并有效地利用该模型进行规划,以收集新经验。...猎豹跑步任务:包括难以准确预测地面接触,要求模型预测多个可能未来。 杯子接球任务:它只在被接住时提供一个稀疏奖励信号。这要求准确预测很远未来,并规划一个精确动作序列。...这一研究是第一个使用学习模型进行规划,并在基于图像任务上优于 model-free 方法案例。

    64640
    领券