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今天给大家带来的是第二天的几道练习题,包括几道思路特别巧妙的算法题,以及提升的背包问题,相信这类问题对大家算法能力的提升还是十分有帮助的,希望大家学完可以给博主点一个关注。第一题:问题描述给定一个长度为n的数组a,小蓝希望从数组中选择若干个元素(可以不连续),并将它们重新排列,使得这些元素能够形成一个先严格递增然后严格递减的子序列(可以没有递增部分或递减部分)。你需要求出在满足这个条件下,最多可以
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目录贪心思想一、Dijkstra最短路问题问题描述:贪心策略:二、Prim和Kruskal最小生成树问题Prim算法:Kruskal算法:三、Huffman树问题问题描述:贪心策略:四、背包问题问题描述:贪心策略:五、硬币找零问题问题描述:贪心策略:六、区间合并问题问题描述:贪心策略:七、选择不相交区间问题问题描述:贪心策略:八、区间选点问题问题描述贪心策略九、区间覆盖问题问题描述:贪心策略:十、
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【泪光2929】代码仓c++开发语言
01背包问题详解01背包是一种动态规划问题。动态规划的核心就是状态转移方程,本文主要解释01背包状态转移方程的原理。问题描述01背包问题可描述为如下问题:有一个容量为V的背包,还有n个物体。现在忽略物体实际几何形状,我们认为只要背包的剩余容量大于等于物体体积,那就可以装进背包里。每个物体都有两个属性,即体积w和价值v。问:如何向背包装物体才能使背包中物体的总价值最大?为什么不用贪心?我在第一次做这
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背景弱化版入题之前,先看看弱化版【开心的金明】对于这道题,比平常所作的01背包多了一个重要度。但仔细想想,背包问题主要是考虑价值与空间的比值(即性价比)。只需将原物品价值乘以重要度即可。dp[j]=max(dp[j],dp[j−价值]+贡献)dp[j]=max(dp[j],dp[j−价值]+贡献)dp[j]=max(dp[j],dp[j−价值]+贡献)弱化CodeCodeED://算法:01背包/
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贪心算法应用:多重背包启发式问题详解多重背包问题是经典的组合优化问题,也是贪心算法的重要应用场景。本文将全面深入地探讨Java中如何利用贪心算法解决多重背包问题。多重背包问题定义**多重背包问题(MultipleKnapsackProblem)**是背包问题的变种,描述如下:给定一个容量为W的背包有n种物品,每种物品i有:重量w_i价值v_i最大可用数量c_i(每种物品可以选择0到c_i个)目标:
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引言0-1背包问题是计算机科学中经典的优化问题,也是动态规划算法的典型应用场景。本文将详细介绍如何使用动态规划方法解决0-1背包问题,包括算法原理、实现细节以及个人实践心得。问题描述给定一组物品,每个物品都有重量和价值,在不超过背包承重限制的前提下,如何选择物品装入背包才能使背包中的物品总价值最大?示例:物品数量n=5背包容量c=10重量w=(2,2,6,5,4)价值v=(6,3,5,4,6)动态
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优化算法是在满足一定的条件下,在众多方案中选择出最优方案,使得一个或者多个目标函数达到最优,或者使得系统的某些性能指标达到最大值或者最小值。在实际问题中,优化问题随处可见,目标函数求极值、背包问题、旅行商问题等都会用到优化算法。实例分析:有50个物品和1个背包,每个物品有相应的价值和重量,背包可承受的最大重量为1000kg,要在重量范围内选取最大价值的物品。各个物品质量和价值如下:%各个物品的质量
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
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- 【Linux命令三】Top命令
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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- 使用Struts2.2.1配置
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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