中国PHD能拿到EB1绿卡的比率有多少？# Immigration - 落地生根
B*1
1 楼
似乎是很久以前有个google面筋里面的，
一个矩形，怎么分成最少的正方形啊，知道用dp，但是又不知道从何处入手。
一个矩形，怎么分成最少的正方形啊，知道用dp，但是又不知道从何处入手。
j*4
2 楼
之前听网上人说中国PHD们毕业基本全都是EB1绿卡，1年内搞定。我也在考虑要不要重
新读个PHD了。有人知道所有中国PHD学生毕业，能拿到EB1的大概比例有多少吗？70%有
没有？
谢谢！
新读个PHD了。有人知道所有中国PHD学生毕业，能拿到EB1的大概比例有多少吗？70%有
没有？
谢谢！
f*t
3 楼
贪心？
l*y
4 楼
前几天不是有人说，EB1A是55%，EB1B高达90%
【在 j******4 的大作中提到】
: 之前听网上人说中国PHD们毕业基本全都是EB1绿卡，1年内搞定。我也在考虑要不要重
: 新读个PHD了。有人知道所有中国PHD学生毕业，能拿到EB1的大概比例有多少吗？70%有
: 没有？
: 谢谢！
【在 j******4 的大作中提到】
: 之前听网上人说中国PHD们毕业基本全都是EB1绿卡，1年内搞定。我也在考虑要不要重
: 新读个PHD了。有人知道所有中国PHD学生毕业，能拿到EB1的大概比例有多少吗？70%有
: 没有？
: 谢谢！
B*1
5 楼
可以给个例子吗？
譬如 4 * 7
thanks
譬如 4 * 7
thanks
s*s
6 楼
天哪，这个数字完全是两个概念。
N（中国PHD总数）*20%（假设20%的中国PHD申请）*55%（这是全世界平均，假设也使用
于中国人）
5年的PHD，看看合算不？
【在 l**y 的大作中提到】
: 前几天不是有人说，EB1A是55%，EB1B高达90%
N（中国PHD总数）*20%（假设20%的中国PHD申请）*55%（这是全世界平均，假设也使用
于中国人）
5年的PHD，看看合算不？
【在 l**y 的大作中提到】
: 前几天不是有人说，EB1A是55%，EB1B高达90%
v*k
7 楼
这个不是背包问题么？
j*4
8 楼
一般这个比例是通过率，还是所有PHD的申请比例？
如果是通过率，那就没有参考价值了，因为能递交申请的一半都是比较qualify的。关
键是phd毕业后没有递交申请的有多少人。
【在 l**y 的大作中提到】
: 前几天不是有人说，EB1A是55%，EB1B高达90%
如果是通过率，那就没有参考价值了，因为能递交申请的一半都是比较qualify的。关
键是phd毕业后没有递交申请的有多少人。
【在 l**y 的大作中提到】
: 前几天不是有人说，EB1A是55%，EB1B高达90%
B*1
9 楼
一言惊醒梦中人，呵呵。
thanks。
【在 v*****k 的大作中提到】
: 这个不是背包问题么？
thanks。
【在 v*****k 的大作中提到】
: 这个不是背包问题么？
s*a
10 楼
此题无解
【在 j******4 的大作中提到】
: 一般这个比例是通过率，还是所有PHD的申请比例？
: 如果是通过率，那就没有参考价值了，因为能递交申请的一半都是比较qualify的。关
: 键是phd毕业后没有递交申请的有多少人。
【在 j******4 的大作中提到】
: 一般这个比例是通过率，还是所有PHD的申请比例？
: 如果是通过率，那就没有参考价值了，因为能递交申请的一半都是比较qualify的。关
: 键是phd毕业后没有递交申请的有多少人。
a*6
11 楼
怎么觉得应该用opt[a, b]来表示a*b的矩形上的最优解，然后考虑从中挖掉一个正方形
，然后考虑各种情况下的子问题（的和）
怎么背包，说来听听啊～
【在 B*******1 的大作中提到】
: 一言惊醒梦中人，呵呵。
: thanks。
，然后考虑各种情况下的子问题（的和）
怎么背包，说来听听啊～
【在 B*******1 的大作中提到】
: 一言惊醒梦中人，呵呵。
: thanks。
f*s
12 楼
是指的通过率，但是有多少是中国的phd申请的比例，不知道。中国每年两项加起来大
概6000个人拿到吧，这里面多少phd数目不知道，但是肯定是大头。
但是博士读出来，并不代表有资格申请，这里面申请的phd，很多也是做了多年的博后
，熬paper熬出来的。
【在 j******4 的大作中提到】
: 一般这个比例是通过率，还是所有PHD的申请比例？
: 如果是通过率，那就没有参考价值了，因为能递交申请的一半都是比较qualify的。关
: 键是phd毕业后没有递交申请的有多少人。
概6000个人拿到吧，这里面多少phd数目不知道，但是肯定是大头。
但是博士读出来，并不代表有资格申请，这里面申请的phd，很多也是做了多年的博后
，熬paper熬出来的。
【在 j******4 的大作中提到】
: 一般这个比例是通过率，还是所有PHD的申请比例？
: 如果是通过率，那就没有参考价值了，因为能递交申请的一半都是比较qualify的。关
: 键是phd毕业后没有递交申请的有多少人。
b*g
13 楼
怎么回事？能否说明一下？
【在 B*******1 的大作中提到】
: 一言惊醒梦中人，呵呵。
: thanks。
【在 B*******1 的大作中提到】
: 一言惊醒梦中人，呵呵。
: thanks。
B*1
14 楼
我回头想了，觉得挺难套背包上去的，因为这2维的，2边都要fit，请vanmark 指教啊
啊。
啊。
v*k
15 楼
谈不上指教啊，我也就是随便那么一想。最好吧原题写一下？
【在 B*******1 的大作中提到】
: 我回头想了，觉得挺难套背包上去的，因为这2维的，2边都要fit，请vanmark 指教啊
: 啊。
【在 B*******1 的大作中提到】
: 我回头想了，觉得挺难套背包上去的，因为这2维的，2边都要fit，请vanmark 指教啊
: 啊。
a*6
16 楼
同意，又想了一下如果对切正方形的规则不做限定的话（比如说一刀切到底之类的），
这个问题可能很难（贪心和动态规划都有问题）～ 放下原题吧
【在 v*****k 的大作中提到】
: 谈不上指教啊，我也就是随便那么一想。最好吧原题写一下？
这个问题可能很难（贪心和动态规划都有问题）～ 放下原题吧
【在 v*****k 的大作中提到】
: 谈不上指教啊，我也就是随便那么一想。最好吧原题写一下？
g*y
17 楼
if x>y dp[x][y] = 1 + dp[x-y][y]
else if x==y return 1;
else // x
else if x==y return 1;
else // x
B*1
18 楼
dp[x][y] = 1 + dp[x-y][y]
这个一定成立吗？ 要不要证明一下？
【在 g**********y 的大作中提到】
: if x>y dp[x][y] = 1 + dp[x-y][y]
: else if x==y return 1;
: else // x
这个一定成立吗？ 要不要证明一下？
【在 g**********y 的大作中提到】
: if x>y dp[x][y] = 1 + dp[x-y][y]
: else if x==y return 1;
: else // x
a*6
19 楼
这是有问题的，如果是6*7的rectangle，你这个得到的答案是7
实际上5个正方形就够了
【在 g**********y 的大作中提到】
: if x>y dp[x][y] = 1 + dp[x-y][y]
: else if x==y return 1;
: else // x
实际上5个正方形就够了
【在 g**********y 的大作中提到】
: if x>y dp[x][y] = 1 + dp[x-y][y]
: else if x==y return 1;
: else // x
g*y
20 楼
这个指正好，谢谢。我去想想。
【在 a*******6 的大作中提到】
: 这是有问题的，如果是6*7的rectangle，你这个得到的答案是7
: 实际上5个正方形就够了
【在 a*******6 的大作中提到】
: 这是有问题的，如果是6*7的rectangle，你这个得到的答案是7
: 实际上5个正方形就够了
g*y
21 楼
public class SquareSplit {
private int[][] dp;
public int minSquares(int w, int h) {
int a = Math.min(w, h);
int b = Math.max(w, h);
dp = new int[a+1][b+1];
for (int i=0; i<=b; i++) {
dp[0][i] = 0;
dp[1][i] = i;
}
for (int i=2; i<=a; i++) {
for (int j=0; j<=b; j++) {
dp[i][j] = -1;
}
}
return calc(a, b);
}
private int calc(int w, int h) {
int a = Math.min(w, h);
int b = Math.max(w, h);
if (dp[a][b] >= 0) return dp[a][b];
int min = Integer.MAX_VALUE;
for (int i=1; i<=a; i++) {
min = Math.min(min, 1 + calc(a-i, i) + calc(a, b-i));
min = Math.min(min, 1 + calc(b-i, i) + calc(a-i, b));
}
dp[a][b] = min;
return min;
}
}
private int[][] dp;
public int minSquares(int w, int h) {
int a = Math.min(w, h);
int b = Math.max(w, h);
dp = new int[a+1][b+1];
for (int i=0; i<=b; i++) {
dp[0][i] = 0;
dp[1][i] = i;
}
for (int i=2; i<=a; i++) {
for (int j=0; j<=b; j++) {
dp[i][j] = -1;
}
}
return calc(a, b);
}
private int calc(int w, int h) {
int a = Math.min(w, h);
int b = Math.max(w, h);
if (dp[a][b] >= 0) return dp[a][b];
int min = Integer.MAX_VALUE;
for (int i=1; i<=a; i++) {
min = Math.min(min, 1 + calc(a-i, i) + calc(a, b-i));
min = Math.min(min, 1 + calc(b-i, i) + calc(a-i, b));
}
dp[a][b] = min;
return min;
}
}
q*x
22 楼
听起来像经典算法。
【在 B*******1 的大作中提到】
: 似乎是很久以前有个google面筋里面的，
: 一个矩形，怎么分成最少的正方形啊，知道用dp，但是又不知道从何处入手。
【在 B*******1 的大作中提到】
: 似乎是很久以前有个google面筋里面的，
: 一个矩形，怎么分成最少的正方形啊，知道用dp，但是又不知道从何处入手。
a*6
23 楼
和我之前想的dp一样，不过还是有点问题，我也不能证明他是对的
基本想法是把左上角的正方形拿掉后reduce到两个子问题上，但是还是有个东西需要证明
比如说下面这个例子：
xx****
xx**zz
*yyyzz
*yyy**
*yyy**
假设在最优解里x,y,z是三个正方形
“for (int i=1; i<=a; i++) {
min = Math.min(min, 1 + calc(a-i, i) + calc(a, b-i));
min = Math.min(min, 1 + calc(b-i, i) + calc(a-i, b));
}” 这一步实际上是枚举x正方形的大小
但是有可能把x正方形拿掉后剩余的正方形们并不能align成两个rectangles
当然如果能证明这样的情况不会发生，这个动态规划就是对的
【在 g**********y 的大作中提到】
: public class SquareSplit {
: private int[][] dp;
: public int minSquares(int w, int h) {
: int a = Math.min(w, h);
: int b = Math.max(w, h);
: dp = new int[a+1][b+1];
: for (int i=0; i<=b; i++) {
: dp[0][i] = 0;
: dp[1][i] = i;
: }
基本想法是把左上角的正方形拿掉后reduce到两个子问题上，但是还是有个东西需要证明
比如说下面这个例子：
xx****
xx**zz
*yyyzz
*yyy**
*yyy**
假设在最优解里x,y,z是三个正方形
“for (int i=1; i<=a; i++) {
min = Math.min(min, 1 + calc(a-i, i) + calc(a, b-i));
min = Math.min(min, 1 + calc(b-i, i) + calc(a-i, b));
}” 这一步实际上是枚举x正方形的大小
但是有可能把x正方形拿掉后剩余的正方形们并不能align成两个rectangles
当然如果能证明这样的情况不会发生，这个动态规划就是对的
【在 g**********y 的大作中提到】
: public class SquareSplit {
: private int[][] dp;
: public int minSquares(int w, int h) {
: int a = Math.min(w, h);
: int b = Math.max(w, h);
: dp = new int[a+1][b+1];
: for (int i=0; i<=b; i++) {
: dp[0][i] = 0;
: dp[1][i] = i;
: }
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