Suche senden
Hochladen
05 динамическое программирование
•
Als PPT, PDF herunterladen
•
3 gefällt mir
•
1,532 views
Fedor Tsarev
Folgen
Лекция 5 спецкурса "Олимпиадное программирование"
Weniger lesen
Mehr lesen
Bildung
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 46
Jetzt herunterladen
Empfohlen
04 динамическое программирование - основные концепции
04 динамическое программирование - основные концепции
Fedor Tsarev
Лекция №15. Методы программирования. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки...
Лекция №15. Методы программирования. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки...
Nikolay Grebenshikov
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
Mikhail Kurnosov
Лекция 12: Методы разработки алгоритмов. Динамическое программирование. Жадны...
Лекция 12: Методы разработки алгоритмов. Динамическое программирование. Жадны...
Mikhail Kurnosov
Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
Mikhail Kurnosov
Слайды для моего выступления для участников Летней Проектной Академии в детском лагере Звездный, Абакан, 20 августа 2014 г.
Программирование: от сложного к простому
Программирование: от сложного к простому
Nikolay Grebenshikov
Амортизационный анализ (amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)
Mikhail Kurnosov
Анализ эффективности алгоритмов
Лекция 1. Анализ эффективности алгоритмов
Лекция 1. Анализ эффективности алгоритмов
Mikhail Kurnosov
Empfohlen
04 динамическое программирование - основные концепции
04 динамическое программирование - основные концепции
Fedor Tsarev
Лекция №15. Методы программирования. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки...
Лекция №15. Методы программирования. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки...
Nikolay Grebenshikov
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
Лекция 11: Методы разработки алгоритмов
Mikhail Kurnosov
Лекция 12: Методы разработки алгоритмов. Динамическое программирование. Жадны...
Лекция 12: Методы разработки алгоритмов. Динамическое программирование. Жадны...
Mikhail Kurnosov
Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
Лекция 11. Методы разработки алгоритмов
Mikhail Kurnosov
Слайды для моего выступления для участников Летней Проектной Академии в детском лагере Звездный, Абакан, 20 августа 2014 г.
Программирование: от сложного к простому
Программирование: от сложного к простому
Nikolay Grebenshikov
Амортизационный анализ (amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)
Лекция 1. Амортизационный анализ (amortized analysis)
Mikhail Kurnosov
Анализ эффективности алгоритмов
Лекция 1. Анализ эффективности алгоритмов
Лекция 1. Анализ эффективности алгоритмов
Mikhail Kurnosov
Лекция №16. Поиск подстрок. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки данных"
Лекция №16. Поиск подстрок. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки данных"
Nikolay Grebenshikov
Лекция 2: Абстрактные типы данных. Алгоритмы сортировки
Лекция 2: Абстрактные типы данных. Алгоритмы сортировки
Mikhail Kurnosov
Факторизационные модели, модели разложения матриц для коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах. В презентации рассматриваются теоретические аспекты и алгоритмы. С доклада на спецсеминаре "Machine Learning & Information Retrieval" в Школе Анализа Данных Яндекса.
Факторизационные модели в рекомендательных системах
Факторизационные модели в рекомендательных системах
romovpa
Алгоритмы сортировки
Лекция 2. Алгоритмы сортировки
Лекция 2. Алгоритмы сортировки
Mikhail Kurnosov
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Mikhail Kurnosov
Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized algorithms
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Mikhail Kurnosov
Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Mikhail Kurnosov
ЛЕКЦИЯ 5. Метод конечных разностей (параллельные алгоритмы в стандарте MPI) Курс "Параллельные вычислительные технологии" (ПВТ), осень 2015 Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики Пазников Алексей Александрович к.т.н., доцент кафедры вычислительных систем СибГУТИ http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov/teaching
Лекция 5. Метод конечных разностей (параллельные алгоритмы в стандарте MPI)
Лекция 5. Метод конечных разностей (параллельные алгоритмы в стандарте MPI)
Alexey Paznikov
Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Mikhail Kurnosov
Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Mikhail Kurnosov
чернякова г.в.
чернякова г.в.
sharikdp
Л5 Байесовские алгоритмы
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
Technosphere1
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
Technosphere1
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Mikhail Kurnosov
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
Computer Science Club
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Лектор - Владимир Гулин Проблема проклятия размерности. Отбор и выделение признаков. Методы выделения признаков (feature extraction). Метод главных компонент (PCA). Метод независимых компонент (ICA). Методы основанные на автоэнкодерах. Методы отбора признаков (feature selection). Методы основанные на взаимной корреляции признаков. Метод максимальной релевантность и минимальной избыточности (mRMR). Методы основанные на деревьях решений. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана" Лектор - Павел Нестеров Нейросетейвой автоэнкодер. Стохастические и рекурентные нейронные сети. Машина Больцмана и ограниченная машина Больцмана. Распределение Гиббса. Алгоритм contrastive divergence для обучения РБМ. Сэмплирование данных из РБМ. Бинарная РБМ и гауссово-бинарная РБМ. Влияние регуляризации, нелинейное сжатие размерности, извлечение признаков. Semantic hashing. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение" Лектор - Владимир Гулин Ключевые идеи бустинга. Отличия бустинга и бэггинга. Алгорим AdaBoost. Градиентный бустинг. Мета-алгоритмы над алгоритмическими композициями. Алгоритм BagBoo. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Technosphere1
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм" Лектор - Николай Анохин Постановка задачи кластеризации. Функции расстояния. Критерии качества кластеризации. EM-алгоритм. K-means и модификации. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Technosphere1
Problem solving on acm international collegiate programming contest
Problem solving on acm international collegiate programming contest
Fedor Tsarev
Лекция 8 Динамическое программирование
Лекция 8 Динамическое программирование
Лекция 8 Динамическое программирование
simple_people
Weitere ähnliche Inhalte
Was ist angesagt?
Лекция №16. Поиск подстрок. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки данных"
Лекция №16. Поиск подстрок. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки данных"
Nikolay Grebenshikov
Лекция 2: Абстрактные типы данных. Алгоритмы сортировки
Лекция 2: Абстрактные типы данных. Алгоритмы сортировки
Mikhail Kurnosov
Факторизационные модели, модели разложения матриц для коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах. В презентации рассматриваются теоретические аспекты и алгоритмы. С доклада на спецсеминаре "Machine Learning & Information Retrieval" в Школе Анализа Данных Яндекса.
Факторизационные модели в рекомендательных системах
Факторизационные модели в рекомендательных системах
romovpa
Алгоритмы сортировки
Лекция 2. Алгоритмы сортировки
Лекция 2. Алгоритмы сортировки
Mikhail Kurnosov
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Mikhail Kurnosov
Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized algorithms
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Mikhail Kurnosov
Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Mikhail Kurnosov
ЛЕКЦИЯ 5. Метод конечных разностей (параллельные алгоритмы в стандарте MPI) Курс "Параллельные вычислительные технологии" (ПВТ), осень 2015 Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики Пазников Алексей Александрович к.т.н., доцент кафедры вычислительных систем СибГУТИ http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov/teaching
Лекция 5. Метод конечных разностей (параллельные алгоритмы в стандарте MPI)
Лекция 5. Метод конечных разностей (параллельные алгоритмы в стандарте MPI)
Alexey Paznikov
Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Mikhail Kurnosov
Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Mikhail Kurnosov
чернякова г.в.
чернякова г.в.
sharikdp
Л5 Байесовские алгоритмы
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
Technosphere1
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
Technosphere1
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Mikhail Kurnosov
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
Computer Science Club
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Лектор - Владимир Гулин Проблема проклятия размерности. Отбор и выделение признаков. Методы выделения признаков (feature extraction). Метод главных компонент (PCA). Метод независимых компонент (ICA). Методы основанные на автоэнкодерах. Методы отбора признаков (feature selection). Методы основанные на взаимной корреляции признаков. Метод максимальной релевантность и минимальной избыточности (mRMR). Методы основанные на деревьях решений. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана" Лектор - Павел Нестеров Нейросетейвой автоэнкодер. Стохастические и рекурентные нейронные сети. Машина Больцмана и ограниченная машина Больцмана. Распределение Гиббса. Алгоритм contrastive divergence для обучения РБМ. Сэмплирование данных из РБМ. Бинарная РБМ и гауссово-бинарная РБМ. Влияние регуляризации, нелинейное сжатие размерности, извлечение признаков. Semantic hashing. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение" Лектор - Владимир Гулин Ключевые идеи бустинга. Отличия бустинга и бэггинга. Алгорим AdaBoost. Градиентный бустинг. Мета-алгоритмы над алгоритмическими композициями. Алгоритм BagBoo. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Technosphere1
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
Technosphere1
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова. Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных", Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм" Лектор - Николай Анохин Постановка задачи кластеризации. Функции расстояния. Критерии качества кластеризации. EM-алгоритм. K-means и модификации. Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9pyyrqknouMZbIPf4l3CwUP
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Technosphere1
Was ist angesagt?
(20)
Лекция №16. Поиск подстрок. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки данных"
Лекция №16. Поиск подстрок. Предмет "Структуры и алгоритмы обработки данных"
Лекция 2: Абстрактные типы данных. Алгоритмы сортировки
Лекция 2: Абстрактные типы данных. Алгоритмы сортировки
Факторизационные модели в рекомендательных системах
Факторизационные модели в рекомендательных системах
Лекция 2. Алгоритмы сортировки
Лекция 2. Алгоритмы сортировки
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Лекция 12. Вероятностный анализ и рандомизированные алгоритмы (Randomized al...
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 4. Префиксные деревья (tries, prefix trees)
Лекция 5. Метод конечных разностей (параллельные алгоритмы в стандарте MPI)
Лекция 5. Метод конечных разностей (параллельные алгоритмы в стандарте MPI)
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 7. Бинарные кучи. Пирамидальная сортировка
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
Лекция 10. Графы. Остовные деревья минимальной стоимости
чернякова г.в.
чернякова г.в.
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
L5: Л5 Байесовские алгоритмы
L6: Метод опорных векторов
L6: Метод опорных векторов
Лекция 1: Введение в алгоритмы
Лекция 1: Введение в алгоритмы
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
20080928 structuralcomplexitytheory lecture01-02
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Лекция №12 "Ограниченная машина Больцмана"
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
Лекция №10 "Алгоритмические композиции. Завершение"
L10: Алгоритмы кластеризации
L10: Алгоритмы кластеризации
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Лекция №2 "Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм"
Andere mochten auch
Problem solving on acm international collegiate programming contest
Problem solving on acm international collegiate programming contest
Fedor Tsarev
Лекция 8 Динамическое программирование
Лекция 8 Динамическое программирование
Лекция 8 Динамическое программирование
simple_people
05 динамическое программирование
05 динамическое программирование
Fedor Tsarev
11 x1 t14 06 sum of a geometric series (2012)
11 x1 t14 06 sum of a geometric series (2012)
Nigel Simmons
13 3 arithmetic and geometric series and their sums
13 3 arithmetic and geometric series and their sums
hisema01
Advanced Search Techniques
Advanced Search Techniques
Advanced Search Techniques
Shakil Ahmed
This PPT is for First year engineering student,It covered all about C Programming according to Rajastha Technical University Kota.
Unit v computer, number system
Unit v computer, number system
indra Kishor
Geometric series
Geometric series
Geometric series
JJkedst
Bisection
Bisection
Bisection
Shipon Sarder
A computer-aided instructional material
Arithmetic Sequence and Arithmetic Series
Arithmetic Sequence and Arithmetic Series
Joey Valdriz
Мобильное обучение: использование мобильных устройств в образовании
Мобильное обучение: использование мобильных устройств в образовании
Мобильное обучение: использование мобильных устройств в образовании
TCenter500
This is a detailed review of ACM International Collegiate Programming Contest (ICPC) Northeastern European Regional Contest (NEERC) 2015 Problems.
ACM ICPC 2014 NEERC (Northeastern European Regional Contest) Problems Review
ACM ICPC 2014 NEERC (Northeastern European Regional Contest) Problems Review
Roman Elizarov
Andere mochten auch
(12)
Problem solving on acm international collegiate programming contest
Problem solving on acm international collegiate programming contest
Лекция 8 Динамическое программирование
Лекция 8 Динамическое программирование
05 динамическое программирование
05 динамическое программирование
11 x1 t14 06 sum of a geometric series (2012)
11 x1 t14 06 sum of a geometric series (2012)
13 3 arithmetic and geometric series and their sums
13 3 arithmetic and geometric series and their sums
Advanced Search Techniques
Advanced Search Techniques
Unit v computer, number system
Unit v computer, number system
Geometric series
Geometric series
Bisection
Bisection
Arithmetic Sequence and Arithmetic Series
Arithmetic Sequence and Arithmetic Series
Мобильное обучение: использование мобильных устройств в образовании
Мобильное обучение: использование мобильных устройств в образовании
ACM ICPC 2014 NEERC (Northeastern European Regional Contest) Problems Review
ACM ICPC 2014 NEERC (Northeastern European Regional Contest) Problems Review
Ähnlich wie 05 динамическое программирование
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Technopark
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.
Mikhail Kurnosov
лекция1
лекция1
ap0f30z
Слайды лекции спецкурса "Олимпиадное программирование".
02 сортировка и поиск
02 сортировка и поиск
Fedor Tsarev
4 algoritm
4 algoritm
Vlad Ivanishin
презентации по информатике
Алгоритм
Алгоритм
Vlad Ivanishin
Лекция 11 Приближенные алгоритмы
Лекция 11 Приближенные алгоритмы
Лекция 11 Приближенные алгоритмы
simple_people
Задания прикладного курса «Элементы высшей математики для школьников»
8
8
ssusera868ff
Олимпиада по программированию
5
5
ssusera868ff
Algo 01 part01
Algo 01 part01
Alex Tarasov
Доклад на pycamp kiev.
Python и его тормоза
Python и его тормоза
Alexander Shigin
d-кучи
D-кучи и их применение
D-кучи и их применение
DEVTYPE
a lot of methods of optimization
p01.pdf
p01.pdf
YerlanAbilmazhenov
Лекция-введение в рекомендательные системы в рамках курса по машинному обучению для студентов четвертого курса на кафедре КТ ИТМО. Часть 2 — explanations, RBM, evaluation metrics, BPR
ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 2
ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 2
Andrey Danilchenko
Конспект урока математики «Тригонометрические функции и их свойства»
Конспект урока математики «Тригонометрические функции и их свойства»
Конспект урока математики «Тригонометрические функции и их свойства»
Kirrrr123
Math computational ITMO university, second year
lab1 math computational
lab1 math computational
dinhtruonglam1
Презентация на тему: ЕГЭ информатика
Презентация на тему: ЕГЭ информатика
2berkas
Дидактический материал по алгебре. 9-11 классы
Didakticheskie materialy-k-urokam-algebry-v-9-10-11-klassakh
Didakticheskie materialy-k-urokam-algebry-v-9-10-11-klassakh
ssusera868ff
Конспект урока математики «Логарифмы»
Конспект урока математики «Логарифмы»
Конспект урока математики «Логарифмы»
Kirrrr123
20100927 28 reqformalization-kuliamin
20100927 28 reqformalization-kuliamin
Computer Science Club
Ähnlich wie 05 динамическое программирование
(20)
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Алгоритмы и структуры данных осень 2013 лекция 1
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.
Лекция 13: Трудноразрешимые задачи. NP-полнота.
лекция1
лекция1
02 сортировка и поиск
02 сортировка и поиск
4 algoritm
4 algoritm
Алгоритм
Алгоритм
Лекция 11 Приближенные алгоритмы
Лекция 11 Приближенные алгоритмы
8
8
5
5
Algo 01 part01
Algo 01 part01
Python и его тормоза
Python и его тормоза
D-кучи и их применение
D-кучи и их применение
p01.pdf
p01.pdf
ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 2
ИТМО Machine Learning. Рекомендательные системы — часть 2
Конспект урока математики «Тригонометрические функции и их свойства»
Конспект урока математики «Тригонометрические функции и их свойства»
lab1 math computational
lab1 math computational
Презентация на тему: ЕГЭ информатика
Презентация на тему: ЕГЭ информатика
Didakticheskie materialy-k-urokam-algebry-v-9-10-11-klassakh
Didakticheskie materialy-k-urokam-algebry-v-9-10-11-klassakh
Конспект урока математики «Логарифмы»
Конспект урока математики «Логарифмы»
20100927 28 reqformalization-kuliamin
20100927 28 reqformalization-kuliamin
Mehr von Fedor Tsarev
Talk at the plenary session of the European Conference of the Young Presidents Organization
We are the champions: programming world champions from Russia. Why and what for?
We are the champions: programming world champions from Russia. Why and what for?
Fedor Tsarev
Slides from Fedor Tsarev, ACM ICPC World Champion 2008, at the IPMA Young Crew Finland Summer Seminar in June 2013
Becoming a World Champion in Programming: Keep Calm and Compete
Becoming a World Champion in Programming: Keep Calm and Compete
Fedor Tsarev
Сборка генома: мифы и реальность. Доклад на пленарном заседании III Всероссий...
Сборка генома: мифы и реальность. Доклад на пленарном заседании III Всероссий...
Fedor Tsarev
Talk at WABI-2013
On NP-Hardness of the Paired de Bruijn Sound Cycle Problem
On NP-Hardness of the Paired de Bruijn Sound Cycle Problem
Fedor Tsarev
Сборка генома de novo: мифы и реальность
Сборка генома de novo: мифы и реальность
Fedor Tsarev
Talk at dnGASP workshop, April 5, 2011
Talk at dnGASP workshop, April 5, 2011
Fedor Tsarev
Слайды доклада 16.11.2012 на семинаре в лаборатории алгоритмической биологии АУ
Доклад на семинаре в лаборатории алгоритмической биологии АУ
Доклад на семинаре в лаборатории алгоритмической биологии АУ
Fedor Tsarev
Слайды лекции спецкурса "Олимпиадное программирование"
01 линейные структуры данных
01 линейные структуры данных
Fedor Tsarev
Слайды лекции спецкурса "Олимпиадное программирование".
03 двоичные деревья поиска и очередь с приоритетами
03 двоичные деревья поиска и очередь с приоритетами
Fedor Tsarev
Mehr von Fedor Tsarev
(9)
We are the champions: programming world champions from Russia. Why and what for?
We are the champions: programming world champions from Russia. Why and what for?
Becoming a World Champion in Programming: Keep Calm and Compete
Becoming a World Champion in Programming: Keep Calm and Compete
Сборка генома: мифы и реальность. Доклад на пленарном заседании III Всероссий...
Сборка генома: мифы и реальность. Доклад на пленарном заседании III Всероссий...
On NP-Hardness of the Paired de Bruijn Sound Cycle Problem
On NP-Hardness of the Paired de Bruijn Sound Cycle Problem
Сборка генома de novo: мифы и реальность
Сборка генома de novo: мифы и реальность
Talk at dnGASP workshop, April 5, 2011
Talk at dnGASP workshop, April 5, 2011
Доклад на семинаре в лаборатории алгоритмической биологии АУ
Доклад на семинаре в лаборатории алгоритмической биологии АУ
01 линейные структуры данных
01 линейные структуры данных
03 двоичные деревья поиска и очередь с приоритетами
03 двоичные деревья поиска и очередь с приоритетами
05 динамическое программирование
1.
Динамическое программирование. Примеры
задач Федор Царев Спецкурс «Олимпиадное программирование» Лекция 5 16.02.2009 Санкт-Петербург, Гимназия 261
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Пример (1)
11.
Пример (2)
12.
Пример (3)
13.
Пример (4)
14.
Пример (5)
15.
Пример (6)
16.
Пример (7)
17.
Пример (8)
18.
Пример (9)
19.
20.
21.
22.
23.
Пример 1 3
4 10 15
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
Рекуррентная формула Очередной
предмет можно либо взять, либо не взять
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
Спасибо за внимание!
Вопросы? Комментарии? [email_address]
Jetzt herunterladen