提出了一种基于动态规划的中文专有名词自动切分方法。该方法首先对大量通用形式的专有名词进行统计分析,根据用字出现的位置和频率计算估价值。然后,将中文专有名词切分问题转化为决策树求解最优解问题,并利用动态规划算法选取估价值最优的切分路径。实验结果表明,该方法切分速度快,准确率高,在中文姓名切分任务中表现优异。
基于动态规划的中文专有名词切分方法
相关推荐
动态规划算法实现
使用 Python 实现动态规划算法
解决优化问题
算法与数据结构
14
2024-05-13
搜索与动态规划的本质比较
从上面的分析可以看出,动态规划可以被视为搜索的一种记忆化优化。动态规划通过保存搜索时重复计算的状态,以空间换取时间。记忆化搜索通常是自顶向下求解,而我们通常编写的动态规划则是自底向上的方法。因此,动态规划本质上是记忆化搜索的一种非递归形式。
算法与数据结构
24
2024-08-17
动态规划01背包问题
动态规划的 01 背包问题,属于那种一上手就觉得“啊原来是这么回事”的算法题。逻辑挺清晰的,方式也比较实用,适合练手也适合做项目里边的资源限制计算。你可以想象:有一堆物品,每个都有重量和价值,背包容量就那么大,你得想办法装出最高价值。用一个二维数组dp[i][j]去保存“前 i 个物品、容量 j”的最优解,一步步推就行了。嗯,思路有点像玩俄罗斯方块,放得好才值钱。
算法与数据结构
0
2025-07-01
动态规划初探及其应用案例.pdf
动态规划初探及其应用案例.pdf
算法与数据结构
20
2024-08-28
Matlab数学建模教程动态规划详解
动态规划简介
动态规划是一种优化技术,通常用于解决最优化问题,例如寻找最小成本或最大效益的决策序列。通过将复杂问题分解成一系列子问题,并应用最优子结构来达到全局最优解。MATLAB在此过程中的强大数值计算能力,极大简化了动态规划的实现。
动态规划在MATLAB中的应用场景
动态规划广泛应用于资源分配、路径规划、库存控制等数学建模场景。MATLAB可以通过定义状态、决策、状态转移方程(价值函数)和边界条件等步骤,来实现动态规划的高效计算。例如,经典的背包问题可以用MATLAB编程求解:定义一个二维数组(价值矩阵),填充每个元素以表示放入物品的最优价值。
动态规划的实现步骤
定义状态:用数组或矩
算法与数据结构
15
2024-10-28
状态压缩类型动态规划问题分析
样例中的状态压缩类型动态规划问题,看似简单但挺有意思的,方式与广场铺砖问题类似,主要是通过**状态压缩**来优化方案。用二进制表示状态是一个常见的技巧,不仅可以减少空间复杂度,还能提高运行效率。就像那道 t2×3 地板铺法问题,使用动态规划可以把它变得挺高效。这里有些相关文章给你参考,不妨看看哦,能够你更好理解这一技术的应用。毕竟,动态规划不仅仅是解题技巧,它还是多复杂问题背后的支撑力量。嗯,如果你有类似的状态压缩问题,可以尝试参考这些资源,提升效率。
算法与数据结构
0
2025-06-15
数学建模获奖论文整理动态规划
动态规划是一种强大的优化工具,广泛应用于数学建模中,尤其在解决复杂问题时表现出极高的效率和准确性。本文主要基于“数学建模获奖论文整理:动态规划”这一主题,深入探讨动态规划在数学建模中的核心概念、应用场景及具体实施步骤。动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是通过分解问题为子问题来求解最优解的方法。它适用于那些具有重叠子问题和最优子结构特征的问题,能够避免重复计算,提高效率。在数学建模中,动态规划常用于处理多阶段决策过程,如资源分配、路径规划、网络优化等。动态规划的核心思想是“记忆化”和“自底向上”或“自顶向下”的求解策略。自底向上是从最简单的基本问题开始,逐步解决更复杂的
算法与数据结构
0
2025-07-03
从搜索到动态规划的应用探索
搜索技术的进步,从有序的状态空间节点中寻找问题解决方案,涵盖了深度优先搜索和广度优先搜索策略,优化搜索成为高级枚举的重要手段。
算法与数据结构
15
2024-07-29
状态压缩动态规划解决放置问题
在放置操作中,每一行有 w 个位置,因此每行状态可表示为 0 到 2^w - 1 的整数。
当前行的状态 s 由前一行状态 s' 转换而来。对于该行位置 j,状态转换规则如下:
若前一行位置 j 为 0,则该位置可以竖放,状态转换:0 -> 1
若前一行连续两个位置为 0,则这两个位置可以横放,状态转换:00 -> 00
若前一行位置 j 为 1,则该位置不可再放,状态转换:1 -> 0
算法与数据结构
10
2024-05-19