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

有没有更有效的方法从给定数量的字典值中提取部分和?

有一个更有效的方法是使用动态规划(Dynamic Programming)来从给定数量的字典值中提取部分和。

动态规划是一种解决复杂问题的算法思想,其核心思想是将问题划分成较小的子问题,并通过保存子问题的解来避免重复计算。在这个问题中,我们可以将给定的字典值看作是一个数组,然后使用动态规划来求解。

具体的步骤如下:

  1. 创建一个布尔型的二维数组dp,dp[i][j]表示是否能够从前i个字典值中选取若干个使其和为j。
  2. 初始化dp数组,对于所有的i和j,dp[i][j]初始值为False。
  3. 将dp[i][0]设置为True,表示可以从前i个字典值中选取0个使其和为0。
  4. 遍历字典值数组,对于每个字典值nums[i],从j=1到目标和target,依次判断以下两种情况: a. 如果j大于等于nums[i],则dp[i][j]等于dp[i-1][j]或者dp[i-1][j-nums[i]]。其中,dp[i-1][j]表示不选取nums[i],dp[i-1][j-nums[i]]表示选取nums[i]。 b. 如果j小于nums[i],则dp[i][j]等于dp[i-1][j]。
  5. 最终,dp[len(nums)-1][target]就表示是否能够从给定数量的字典值中选取若干个使其和为target。

这种方法的时间复杂度为O(n*target),其中n为字典值的数量,target为目标和。通过动态规划,我们可以高效地解决这个问题。

腾讯云提供的相关产品是云函数(Serverless Cloud Function),它可以将您的代码作为云函数部署到云端,实现按需计算和资源自动分配。您可以使用云函数来编写和执行上述动态规划算法,以便更有效地从给定数量的字典值中提取部分和。

更多关于腾讯云函数的信息和介绍,请访问腾讯云函数官方文档:https://cloud.tencent.com/product/scf

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【论文解读】使用有监督和无监督的深度神经网络进行闭环检测

图 1 论文提出的框架概览 在这篇工作中,论文通过忽略掉例如自行车、行人等带有移动属性的物体,从而提升回环检测的效果。在场景特征提取上,使用深度学习的方法提取特征,代替传统人工设计的特征。...通常的回环是利用特征点提取与词袋模型方法进行检测的,但人工设计的特征对光照、视角等因素不具备鲁棒性,导致SLAM系统在复杂环境中的性能下降。...方法介绍 论文的回环检测网络如图1所示,主要分为移动对象检测与特征提取部分、特征存储与相似性比较部分和新场景检测部分。...该层由一个CNN分类器组成,这个分类器有两个作用:其一为将场景中的物体分类成动态或静态两类,另一个作用是从分类器的中间层提取出静态对象的特征。...超级字典:为避免当前帧图像与之前所有帧图像进行比较,提出了超级字典的概念。超级字典只保留相似性较小的少量关键帧,一般少于所有关键帧数量的20%。普通字典:保留所有关键帧。

1.6K20

一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案

这次比赛的数据非常原始,日志信息的raw data,因此原始数据是脏数据。那么,建模第一步必须是数据清洗,异常检测,重复缺失值等。第二步,建模,而这里面的数据并没有给定标签,需要统计曝光量。...特征提取 在extract_feature.py特征提取包括人群定向、投放时段、多值特征的主副键(即两两特征之间的数量统计量,主要是以ID为基础统计,例如f1=aid,f2=uid,k=100,则表示访问该广告最多的前...其中vi是第i维特征的隐向量,而隐向量的长度为k(k≪n),这样二次项的参数数量减少为kn个,远少于多项式模型的参数数量,同时之前样本组合确实造成参数ωj的情况现在可以通过隐向量的方式学习到有效值。...整个模型的运行机制为: key hashing:首先根据输入的问题从知识源中检索出与问题相关的facts,检索的方法可以是至少包含一个相同的实体等多种方法。...Word2Vec模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文,来预测input word。

80230
  • Deep Learning论文笔记之K-means特征学习

    这个约束和K-means的差不多,但它允许多于一个非零值。在保证s(i)简单的基础上,可以更准确的描述x(i)。...为了建立一个“完备complete”的字典(至少有256个类中心的字典),我们需要保证有足够的用以训练的patches,这样每个聚类才会包含一定合理数量的输入样本。...图c展示的是从经过白化后的图像patches学习到的聚类中心。 实现whitening白化一个比较简单的方法是ZCA白化。我们先对数据点x的协方差矩阵进行特征值分解cov(x)=VDVT。...例如a_old=1,新的值为5,那么a_new=0.5*5+0.5*a_old=3,也就是a_new会跳到3而不是一下子跳到5,当然还取决于前面的权值0.5,看我们更信任新值还是历史值。...5、构建深度网络 在上面一个章节中,我们是先从一些无标签数据中随机提取一些patches,然后用k-means来学习其中的特征,得到一个字典。

    1.1K70

    机器学习算法之K-means特征学习

    这个约束和K-means的差不多,但它允许多于一个非零值。在保证s(i)简单的基础上,可以更准确的描述x(i)。...为了建立一个“完备complete”的字典(至少有256个类中心的字典),我们需要保证有足够的用以训练的patches,这样每个聚类才会包含一定合理数量的输入样本。...图c展示的是从经过白化后的图像patches学习到的聚类中心。 实现whitening白化一个比较简单的方法是ZCA白化。我们先对数据点x的协方差矩阵进行特征值分解cov(x)=VDVT。...例如a_old=1,新的值为5,那么a_new=0.5*5+0.5*a_old=3,也就是a_new会跳到3而不是一下子跳到5,当然还取决于前面的权值0.5,看我们更信任新值还是历史值。...5、构建深度网络 在上面一个章节中,我们是先从一些无标签数据中随机提取一些patches,然后用k-means来学习其中的特征,得到一个字典。

    66240

    机器学习算法之K-means特征学习

    这个约束和K-means的差不多,但它允许多于一个非零值。在保证s(i)简单的基础上,可以更准确的描述x(i)。...为了建立一个“完备complete”的字典(至少有256个类中心的字典),我们需要保证有足够的用以训练的patches,这样每个聚类才会包含一定合理数量的输入样本。...图c展示的是从经过白化后的图像patches学习到的聚类中心。 实现whitening白化一个比较简单的方法是ZCA白化。我们先对数据点x的协方差矩阵进行特征值分解cov(x)=VDVT。...例如a_old=1,新的值为5,那么a_new=0.5*5+0.5*a_old=3,也就是a_new会跳到3而不是一下子跳到5,当然还取决于前面的权值0.5,看我们更信任新值还是历史值。...5、构建深度网络 在上面一个章节中,我们是先从一些无标签数据中随机提取一些patches,然后用k-means来学习其中的特征,得到一个字典。

    1.4K50

    如何在深度学习结构中使用纹理特征

    为了让深度学习在基于纹理的数据上更好地工作,需要有一种方法,可以从图像中提取纹理特定的特征,并将其传递给全连接层,同时保留全局特征。...从给定的织物纹理中,假设使用纹理分析技术提取给定图像的局部特征(LF)。相同的局部模式在整个图像中重复。在这张织物图像中,三个提取的局部特征的特征几乎是相同的。...与全局特征相比,提取这些局部特征将更有帮助,因为局部特征在定义给定织物中存在的纹理类型时更有希望,从而更好地区分“纹理类型”类。 在纹理分析中,我们重点研究了纹理的识别和提取方法。...更好地理解纹理分析方法有助于我们确定最适合特定纹理类型的技术,以及如何将该方法应用于给定的图像,以提取纹理特征。...每种纹理提取技术能够提取的纹理特征类型不同,因此没有一种“通用的”纹理提取方法。 由于纹理是图像的局部属性,因此这些技术的工作原理是突出给定图像的局部特征。

    2.4K30

    6,特征的提取

    我们将简要介绍一些常用的特征提取方法: 字典加载特征:DictVectorizer 文本特征提取: 词频向量(CountVectorizer) TF-IDF向量(TfidfVectorizer,TfidfTransformer...) 特征哈希向量(HashingVectorizer) 图像特征提取: 提取像素矩阵 一,字典加载特征 用python中的字典存储特征是一种常用的做法,其优点是容易理解。...但是sklearn的输入特征必须是numpy或scipy数组。可以用DictVectorizer从字典中加载特征转换成numpy数组,并且对分类特征会采用独热编码(one-hot)。 ?...二,文本特征提取 1,字频向量(CountVectorizer) 词库模型(Bag-of-words model)是文字模型化最常用方法,它为每个单词设值一个特征值。...利用HashingVectorizer的n_features设置可以将特征数量降至任意我们想要的范围。但是由于碰撞可能发生,有些特征的值会由于碰撞累加得过高产生偏差。

    1.1K31

    什么是表征学习?

    在机器学习中,特征学习或表征学习[1]是学习一个特征的技术的集合:将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。...然而,在我们现实世界中的数据例如图片,视频,以及传感器的测量值都非常的复杂,冗余并且多变。那么,如何有效的提取出特征并且将其表达出来就显得非常重要。...监督特征学习 监督特征学习就是从被标记的数据中学习特征。大致有一下几种方法。...监督字典学习 总体来说,字典学习是为了从输入数据获得一组的表征元素,使每一个数据点可以(近似的)通过对表征元素加权求和来重构。字典中的元素和权值可以通过最小化表征误差来得到。...通过L1正则化可以让权值变得稀疏(例,每一个数据点的表征只有几个非零的权值)。 监督字典学习利用输入数据的结构和给定的标签(输出)来优化字典。

    1.5K20

    竞赛经验 | 一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案

    特征提取 在extract_feature.py特征提取包括人群定向、投放时段、多值特征的主副键(即两两特征之间的数量统计量,主要是以ID为基础统计,例如f1=aid,f2=uid,k=100,则表示访问该广告最多的前...,以二维多项式组合为例,其公式如下: 其中,n代表样本的特征数量,xi是第i个特征‍‍的值,ω0、ωi、ωij是模型参数。...kn个,远少于多项式模型的参数数量,同时之前样本组合确实造成参数ωj的情况现在可以通过隐向量的方式学习到有效值。...整个模型的运行机制为: key hashing:首先根据输入的问题从知识源中检索出与问题相关的facts,检索的方法可以是至少包含一个相同的实体等多种方法。...Word2Vec模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文,来预测input word。

    62810

    一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案

    特征提取 在extract_feature.py特征提取包括人群定向、投放时段、多值特征的主副键(即两两特征之间的数量统计量,主要是以ID为基础统计,例如f1=aid,f2=uid,k=100,则表示访问该广告最多的前...其中vi是第i维特征的隐向量,而隐向量的长度为k(k≪n),这样二次项的参数数量减少为kn个,远少于多项式模型的参数数量,同时之前样本组合确实造成参数ωj的情况现在可以通过隐向量的方式学习到有效值。...整个模型的运行机制为: key hashing:首先根据输入的问题从知识源中检索出与问题相关的facts,检索的方法可以是至少包含一个相同的实体等多种方法。...Word2Vec模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文,来预测input word。...总结 本文详细介绍了冠军方案中涉及到的各个子模型的原理和用途,包括如何提取特征、提取了什么特征以及提取特征的意义。

    76720

    Transformers 4.37 中文文档(三十三)4-37-中文文档-三十三-

    更确切地说,语言名称到语言 ID 映射在 model.config.lang2id 中(这是一个字符串到整数的字典),语言 ID 到语言名称 映射在 model.config.id2lang 中(整数到字符串的字典...更准确地说,语言名称到语言 ID映射在model.config.lang2id中(这是一个字符串到整数的字典),语言 ID 到语言名称映射在model.config.id2lang中(整数到字符串的字典...更确切地说,语言名称到语言 ID映射在model.config.lang2id中(这是一个字符串到整数的字典),语言 ID 到语言名称映射在model.config.id2lang中(整数到字符串的字典...更准确地说,语言名称到语言 ID映射在model.config.lang2id中(这是一个字符串到整数的字典),语言 ID 到语言名称映射在model.config.id2lang中(整数到字符串的字典...更准确地说,语言名称到语言 ID映射在model.config.lang2id中(这是一个字符串到整数的字典),语言 ID 到语言名称映射在model.config.id2lang中(整数到字符串的字典

    28910

    学界 | 从文本挖掘综述分类、聚类和信息提取等算法

    文本挖掘近年来颇受大众关注,是一项从文本文件中提取有效信息的任务。本文将对一些最基本的文本挖掘任务与技术(包括文本预处理、分类以及聚类)做出阐述,此外还会简要介绍其在生物制药以及医疗领域的应用。...因此,设计出能有效处理各类应用中非结构化文本的方法就显得便迫在眉睫。...文本信息提取(Information Extraction from text,IE):信息提取是从非结构化或半结构化文档中自动提取信息或事实的任务。...如果我们考虑训练集中 K 个最邻近的值为一个标签,那么该方法被称为 k 近邻分类并且这 k 个邻近值最常见的类就可以作为整个集群的类,请查看 [59, 91, 113, 122] 了解更多 K 近邻方法...NER 不能像字典一样简单地做一些字符串的匹配工作就行,因为 a) 字典通常是不全的且不会包含给定的实体类型的命名实体的所有形式。

    2.6K61

    【人工智能】Transformers之Pipeline(十六):表格问答(table-question-answering)

    为了减轻完整逻辑形式的收集成本,一种流行的方法侧重于由符号而不是逻辑形式组成的弱监督。然而,从弱监督中训练语义解析器会带来困难,此外,生成的逻辑形式仅用作检索符号之前的中间步骤。...在本文中,我们提出了 TaPas,一种无需生成逻辑形式的表格问答方法。TaPas 从弱监督中进行训练,并通过选择表格单元格并可选地将相应的聚合运算符应用于此类选择来预测符号。...TaPas 扩展了 BERT 的架构以将表格编码为输入,从从维基百科爬取的文本段和表格的有效联合预训练中进行初始化,并进行端到端训练。...2.4.2 pipeline对象使用参数 ​​​​​​​ table(pd.DataFrame或Dict)——Pandas DataFrame 或字典,将转换为包含所有表值的 DataFrame。...接受以下值: True或'drop_rows_to_fit':截断为参数指定的最大长度max_length ,或模型可接受的最大输入长度(如果未提供该参数)。这将逐行截断,从表中删除行。

    31910

    零售行业的交叉销售数据挖掘案例(python案例讲解)

    从第一条交易数据中,我们可以看到顾客购买了苹果和香蕉,但是没有买面包、牛奶和奶酪。每个特征只有两个可能的值,1或0,表示是否购买了某种商品,而不是购买商品的数量。...有时候,还需要对支持度进行规范化,即再除以规则有效前提下的总数量。我们这里只是简单统计规则应验的次数。...计算方法为首先统计当前规则的出现次数,再用它来除以条件(“如果”语句)相同的规则数量。...: 同理,检测sample[4]的值是否为1,就能确定顾客有没有买香蕉。...字典的键是由条件和结论组成的元组,元组元素为特征在特征列表中的索引值,不要用 实际特征名,比如“如果顾客购买了苹果,他们也会买香蕉”就用(3, 4)表示。

    2K10

    Transformers 4.37 中文文档(二十)

    这包括从序列中提取特征,例如,对音频文件进行预处理以生成 Log-Mel Spectrogram 特征,从图像中提取特征,例如,裁剪图像文件,但也包括填充、归一化和转换为 NumPy、PyTorch 和...从特征提取器实例化一种类型的 FeatureExtractionMixin,例如 SequenceFeatureExtractor 的派生类。...保存 pad()和特征提取器特定的__call__方法的输出。 此类派生自 Python 字典,可用作字典。...保存 pad()和特定特征提取器__call__方法的输出。 这个类是从一个 Python 字典派生而来的,可以作为一个字典使用。...将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。 支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。

    36110

    .| Mol-CycleGAN:基于Graph的分子生成优化模型

    2 方法 Mol-CycleGAN: 首先将分子分为两个集合X和Y, 对于X、Y的要求是分别不具有和具有某种所需分子特性,例如X中的分子无活性,Y中的分子有活性,训练模型完成从X到Y的转换G,从而进行分子优化...logP使用在JT-VAE模型中的惩罚公式,即对于分子m而言,惩罚logP表示为logP(m)-SA(m),训练数据从ZINC数据集上提取,而DRD2任务使用随机森林分类算法在ECFP分子指纹上训练,活性数据从...集合Y的分子至少包含以下SMATRS中的一个:'[!#1] Cl','[!#1] F','[!#1] I','C#N',而集合X不包含这些。在该实验中选择的SMARTS指示卤素部分和腈基。...(4)任务四:DRD2受体的活性影响 使用Mol-CycleGAN从非活性分子中创建活性分子,其中DRD2(多巴胺受体D2)被选作生物学靶标。具有注释活性的化合物从ChEMBL25中提取目标。...1 4 实验 根据上述四个子任务进行相关实验, (1)结构转换实验 在下表中,显示了分子结构转换任务的成功率。改变芳香环的数量比改变卤素部分的存在更加困难。 ?

    69250

    Python数据结构与算法笔记(4)

    一个简单的方法是从原始哈希值位置开始,然后以顺序方式移动槽,直到遇到第一个空槽。注意,可能需要回到第一个槽(循环)以查找整个散列表。...当发生冲突时,项仍然放在散列表的正确槽中。随着越来越多的项哈希到相同的位置,搜索集合中项的难度增加。 ? 实现map抽象数据类型: 字典是一种关联数据类型,可以在其中存储键值对,该键用于查找关联的值。...如果键已经在map中,那么用新值替换旧值 get(key)给定一个键,返回存储在map中的值或None del使用del map[key]形式的语句从map中删除键值对 len()返回存储在map中的键值对的数量...in返回True对于key in map语句,如果给定的键在map中,否则为False 字典的一个很大的好处是,给定一个键,我们可以非常快速地查找相关的值。...选择排序与冒泡排序有相同数量的比较,也是O(n^2),但是由于交换数量的减少,选择排序通常在基准研究中执行更快。

    1.6K10

    GEE基础学习-reduceRegion()方法简介

    // Image.reduceRegion example 本例子只起到一个在指定范围内,进行最大值的筛选,本文用的是SRTM数据中的DEM筛选最大的例子: 最终代码显示和给出的高程数据 计算图像区域的简单缩减...缩减是采用任意数量的输入(例如给定区域中图像的所有像素)并计算一个或多个固定输出的任何过程。 结果是一个包含计算值的字典,在本例中是该区域中的最大像素值。...此示例显示如何将生成的字典打印到控制台,这在开发和调试脚本时很有用,但在较大的工作流中,您可能会改为使用. Dicitionary.get() 从字典中提取您需要的值以用作其他函数的输入。...输入需要reduce的图像,在本例中为 SRTM 高程图。 使用计算最大像素值的减速器缩小给定区域内的图像。 我们还指定了执行计算的空间分辨率,在本例中为 200 米。...使用计算最大像素值的缩减器缩小给定区域内的图像。

    37910

    【文本检测与识别白皮书-3.2】第一节:基于分割的场景文本识别方法

    )及中级视觉特征(Gordo,2015)等算法被用于提取更鲁棒的文本图像视觉特征表达。...除了建模更加复杂精密的特征提取阶段(Liu 等,2018b) 和合成背景复杂的文本数据(Fang 等,2019;Wu 等,2019)外,一个简单且直接的方法是将文本从复杂的背景中剥离。...尽管传统的图像二值化方法(Casey 和Lecolinet,1996)针对文档图像具有较好的处理性能,但这类方法很难处理自然场景文本复杂多变的字体风格和多种环境噪声干扰。...图像超分辨率算法能够根据给定低分辨率的图像有效输出对应的较高分辨率的图像,降低后续识别网络的识别难度。...在未来的领域研究中,背景擦除的图像预处理算法与相对简单的特征提取器的结合也许是改善复杂背景的自然场景文本识别算法识别性能的有效方案。

    82230

    Python 正则表达式

    然后从模式对象上调用各种正则查询方法。这样做的优点是:由于模式已经编译了,所以后续的查询速度会更快。...\d*") 查询方法 查询方法有两种形式,第一种是re模块的函数,这些函数需要接受一个模式字符串。第二种就是从编译好的模式对象上调用,这样不需要模式字符串了。...re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0),和sub方法类似,不过返回元组(新字符串,替换的数量)。 re.purge(),清除正则表达式缓存。...groups,正则表达式中捕获组的数量。 pattern,返回模式字符串。 groupindex,返回(?P)形式的命名组和组编号键值对组成的字典。...匹配对象 上面提到的很多方法都返回匹配对象。匹配对象包含了一些方法和属性,方便我们进行查询。 最常用的就是group函数,它会返回指定组对应的字符串。下面的例子就查询了给定数据中的数据量和每页的条数。

    1K100
    领券