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贪心算法框架贪心算法(greedyalgorithm)是一个容易想象但难以证明的算法,算法框架包括:可选对象集合S,S是全集;已选对象集合T;判断解是否合法的函数isValid(T);评价解的函数payoff(T);目标:从S中选出T,使isValid(T)为True,同时,满足payoff(T)最大;做法:从空集开始,每次增加一个元素使当前payoff最大最后求解完成需要验证是不是全局最优贪心算
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贪心算法贪心算法(Greedyalgorithm)(贪婪算法)基本思想:多机调度问题是一个多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomial),具有一定的复杂程度,当前没有有效的解决方法。相较于其它算法,贪心算法求解不从整体最优上加以考虑,。而是寻求某种意义上的局部最优解,从而做出当下最好的选择。因此,在求解并行机调度问题上,贪心算法容易获得近似最优解的答案,更有
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一、什么是贪心算法?贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种简单而高效的算法设计思想,其核心思想是:在每一步选择中,都采取当前状态下最优的选择(即“局部最优解”),希望通过一系列局部最优解最终达到全局最优解。虽然贪心算法并不总是能得到全局最优解,但在许多问题中,它能够快速找到近似最优解。1.贪心算法的优缺点优点高效性:通常时间复杂度较低,适合解决大规模问题。简单性:实现简单,易于理解和应用
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C++中的贪心算法一、基本概念贪心算法(又称贪婪算法,GreedyAlgorithm)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择,不从整体最优上加以考虑,所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。它需要满足贪心选择性质和最优子结构性质:贪心选择性质:原问题的整体最优解可以通过一系列局
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贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪心算法并不保证总是能得到全局最优解,但它通常能得到不错的解,而且其实现简单,效率高。贪心算法的基本思路是:建立数学模型:首先,将问题抽象化,建立数学模型。选择贪心策略:分析问题的特点,确定贪心选择策略。贪心策略是每一步都选择当前状态下的最优解。解决
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滑动窗口法也叫尺取法(可能也不一定相等,大概就是这样),可以用来解决一些查找满足一定条件的连续区间的性质(长度等)的问题。由于区间连续,因此当区间发生变化时,可以通过旧有的计算结果对搜索空间进行剪枝,这样便减少了重复计算,降低了时间复杂度。往往类似于“请找到满足xx的最x的区间(子串、子数组)的xx”这类问题都可以使用该方法进行解决。核心思路形成窗口,窗口实际上是两个指针之间形成的区域,关键点就是
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2021-10-20:昨天开的新坑,看了前几集感觉还可以,后悔为什么没早点跟着学,以前就感觉到了自己的知识体系太散了,这个课好像是11月还是12月结束,她说能达到icpc铜牌水平,我姑且相信好吧,希望跟着学完能有点进步,不求铜牌,cf先能上个1500吧呜呜呜。#模拟,枚举与贪心字符串(nowcoder.com)尺取法(说实话这可能是我第一次见到这个做法,或者第一次知道它的学名),正常暴力想法应该是
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图2.1主方法首先用户先输入一串字符串,表现为:stringstr;cout>str;其次使用贪心算法来优化字符串,使得相邻字符的ASCII码之差的最小值最大因此调用到函数greedyOptimize(str);然后初始化maxMinDiff为INT_MIN(整型最小值),用于记录经过左移操作后能得到的相邻字符ASCII码之差的最大最小值,同时定义bestShiftedStr用于保存能达到这个最大
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序幕贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在求解问题时采取逐步构建解决方案的策略,每一步都选择当前状态下局部最优的解,期望通过局部最优解能够得到全局最优解。以上为了严谨性,引用了官方用语。而用大白话总结就是:从局部最优解,推至总体最优解从局部规律,推至总体规律很多时候,道理是苍白无力的。所以…上题目如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为摆动序列。第一个差(如果存在
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题目描述由NP(2≤NP≤10)个名字互不相同的朋友组成的小组决定互送金钱作为礼物。每个人都有可能送给其他某些或所有朋友一些钱,也有些人可能很吝啬,谁也不给。同样,每个人也可能收到、或者没收到其他朋友的钱。你的目标是推算出每个人“净赚”了多少(收到的钱比送出的钱多多少)。送礼的规则可能与你想象的不同。每个人都要去银行(或任何其他资金来源)取一定数量的钱来送礼,然后把这些钱平均分给所有要送礼的人。过
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三冬四夏会不会有点漫长
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没有任何迭代,故若忽略分配数组空间的时间,共需常数时间。现在越来越感觉消化吸收比做新的题重要。我可能之前花了很多时间把一个题好像搞清楚了。但是人脑是会遗忘的。忘掉之后,需要重新捡起来。所以得多复习以前学过的内容。今天准备复习一下贪心。贪心就是每一步都用最优解,试图得到一个全局最优解。抽象的这种描述可能大家都会。showmethecode#include#includeusingnamespaces
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Python贪心算法简介目录Python贪心算法简介贪心算法的基本步骤贪心算法的适用场景经典贪心算法问题1.**零钱兑换问题**2.**区间调度问题**3.**背包问题**贪心算法的优缺点优点:缺点:结语贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前最优或最优解的算法。它的核心思想是,在保证每一步局部最优的情况下,希望通过贪心选择达到全局最优解。虽然贪心算法并不总能得到全
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贪心算法:高效解决问题的策略1.引言在计算机科学和优化领域,贪心算法是一种常用的解决问题的策略。它以当前情况为基础,做出最优选择,从而希望最终结果也是最优的。本文将带你了解贪心算法的原理、使用方法及其在实际应用中的意义,并通过代码示例和图示帮助大家更好地理解。2.贪心算法简介2.1定义贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优(即最有利)的选择,从而希望导致
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贪心算法介绍(GreedyAlgorithm)1.贪心算法概念简介贪心算法GreedyAlgorithm是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优(或最有利)决策的算法策略,以期望通过这样的局部最优决策达到全局最优解。它适用于那些具有最优子结构的问题,即问题的最优解包含其子问题的最优解。贪心算法的关键在于它做出的选择是不可逆的,一旦选择了某个选项,就不会再回溯考虑其他选项。通过示例来感受贪心算法的思
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贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种基于贪心策略的算法,它在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,以希望最终得到全局最优解。贪心算法通常适用于满足最优子结构性质的问题,即问题的最优解可以通过其子问题的最优解来构造。贪心算法的基本思路是:定义问题的目标函数,即要最大化或最小化的目标。将问题分解为若干个子问题。对每个子问题进行求解,选择当前最优解。将每个子问题的最优解合并成原问题的解。贪
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贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种基于贪心策略的优化算法,通常用于在组合优化问题中找到最优解。贪婪算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,希望通过局部最优解的积累来达到全局最优解。尽管贪婪算法不能保证总是找到最优解,但它通常能够在很短的时间内找到一个接近最优解的解决方案。贪婪算法的详细介绍和讲解:基本思想:贪婪算法的基本思想是通过每一步的局部最优选择来构建问题的解决
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贪心算法贪心(Greedy)算法的原理很容易理解:把整个问题分解成多个步骤,在每个步骤都选取当前步骤的最优方案,直到所有步骤结束;每个步骤都不考虑对后续步骤的影响,在后续步骤中也不再回头改变前面的选择。贪心算法虽然简单,但它有广泛的应用。例如图论中的最小生成树(MinimalSpanningTree,MST)算法、单源最短路径算法(Dijkstra)都是贪心算法的典型应用。贪心算法的主要问题是不一
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在自然语言生成任务(NLG)中,采样方法是指从生成模型中获取文本输出的一种技术。本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。1、GreedyDecodingGreedyDecoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出,直到生成结束。在贪婪解码中,生成模型根据输入序列,逐个时间步地预测输出序列中的每个词语。在每个时间步,模型根据当前的隐藏状态和已生成的部分序列计算每个词语的条件
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java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
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- java中的BigDecimal
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在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
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Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
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- Oracle DBA 简单操作
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- 画图重绘
朱辉辉33
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我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
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- 线程之初体验
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一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
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- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
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配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
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- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
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...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
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Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
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t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
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I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
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随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
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- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
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JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
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看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
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http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
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1、若用户直接
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! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
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- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
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