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动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术,它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题,并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。所谓最优子结构是指一个问题的最优解可以通过其子问题的最优解组合而成;而重叠子问题则意味着在求解过程中会多次遇到相同的子问题。解题套路框架面对一个动态规划问题时,通常可以遵循以下四个步骤来进行思考与解答:定
- 第六篇:数字逻辑的“矩阵革命”——域控制器中的组合电路设计
天天爱吃肉8218
学习笔记矩阵线性代数汽车笔记
副标题:用卡诺图破解车身域控制器的逻辑迷宫,揭秘华为DriveONE的“数字特工”▍开篇:黑客帝国世界观映射>"WelcometotheRealWorld."——Morpheus>在数字逻辑的世界里,组合电路就是构建Matrix的底层代码。当新能源汽车的域控制器需要同时处理车门锁、灯光控制、热管理信号时,就像Neo同时躲避多个特工的追击——只有最优化的逻辑设计,才能让系统在纳秒级响应中游刃有余。核
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https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念:导数(尤其是偏导数)、梯度、链式法则;积分与最优化(如梯度下降法的数学推导)给我一个入门级的完整教程和实例好吧,我现在需要帮用户整理一个关于深度学习中微积分核心概念的入门教程和实例。用户提到了导数、偏导数、梯度、链式法则,还有积分和优化比如梯度下降法。我得先理清楚这些概念之间的联系,然后结
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书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
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动态规划专题算法动态规划python
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王钧石的技术博客
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阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
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前言在许多算法问题中,动态规划是一种非常有效的技巧,能够在处理最优化问题时提供显著的性能提升。通过将问题拆解成更小的子问题,并利用已解决的子问题来构建最终解,动态规划能够显著减少计算量。在本文中,我们将通过具体的应用案例,探讨如何使用动态规划来解决“摘花生”和“地宫取宝”这两个经典问题。摘花生HelloKitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。她来到一片有网格状道路的矩形花生地(如下图),从西北角进
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一、说明最优化问题目前在机器学习,数据挖掘等领域应用非常广泛,因为机器学习简单来说,主要做的就是优化问题,先初始化一下权重参数,然后利用优化方法来优化这个权重,直到准确率不再是上升,迭代停止,那到底什么是最优化问题呢?比如你要从上海去北京,你可以选择搭飞机,或者火车,动车,但只给你500块钱,要求你以最快的时间到达,其中到达的时间就是优化的目标,500块钱是限制条件,选择动车,火车,或者什么火车都
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笔记动态规划算法
动态规划动态规划的特点是求解决策过程最优化的过程。适用于求解将过程分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果。各阶段决策依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后,就组成一个决策序列。我们可以从决策序列中找到最优解LeetCode53给定一个整数数组nums,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。示例
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2024国科大-算法中的最优化方法-林刚考完,把复习资料也发出来,学弟学妹可以参考学习一下。总的来说不是很难,由于开卷转闭卷的原因,大部分都是原题,在ppt以及网上都能找到。考过内容汇总:A前面是几个填空题,主要考察凸函数,拟凸函数,单峰函数这些的图像判断,以及通过等高线图找到梯度方向(第一个ppt上的最后一页的那个图)。填空题主要就是考察这些基本概念。第二大题给了4个题目,让判断是属于哪种规划(
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刀客123
数据结构与算法算法
贪心算法贪心算法是一种常用的算法设计策略,旨在通过局部最优选择来构建全局最优解。它的基本思想是:在每一步选择中,都选择当前看起来最优的选项,而不考虑后续的影响。贪心算法通常用于解决最优化问题,尤其是在某些特定条件下能够得到全局最优解的问题1、分发饼干455.分发饼干-力扣(LeetCode)假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个
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- 简单优化模型实例(1)
补三补四
数学建模#LINGO算法数学建模
lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式,主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。目标函数:是一个关于决策变量的线性函数,通常表示z=ax+by的形式,其中a和b是常数。目标函数需要在约束条件下达到最大值或最小值。约束条件:是一组关于决策变量的线性不等式或等式。这些约束条件限制了决策变量的取值范围,使得问题的解在一定的可行域内。例如x
- 《流浪地球》:当太阳将要死去,让我们带着地球去流浪
逝去的往昔
春节假期,看了两场电影,今天的《流浪地球》看得震撼至极。影片改编于刘慈欣的同名小说,观影之前特意在微信读书上阅读完了那个短篇。图片发自App我对科幻其实是无感的。拗不过孩子们的期盼,还是跟他们一起去了影院。看完之后才知道自己是多么浅薄。电影的效果跟书籍是无法相比的。看完书已经折服于大刘的想象力了,看完电影更加感叹导演的尽心竭力,正如预告片中所言,郭帆与他的队友在四年的时间里,将影片做到了最优化。试
- 数学建模、运筹学之非线性规划
AgentSmart
算法学习算法动态规划线性代数线性规划
数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值(或为最大值,或为最小值)。最优化问题一般可以分为两个部分:目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
- 数学建模笔记——动态规划
liangbm3
数学建模笔记数学建模笔记动态规划python背包问题算法优化问题
数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支,通常用来解决多阶段决策过程最优化问题。动态规划的基本想法就是将原问题转换为一系列相互联系的子问题,然后通过逐层地推来求得最后的解。目前,动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中,在数学建模中出现的相对较
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数学建模笔记——非线性规划非线性规划1.模型原理1.1非线性规划的标准型1.2非线性规划求解的Matlab函数2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划2.第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初,库哈(H.W.Kuhn)和托克(A.W.T
- [01] 动态规划解题套路框架
_魔佃_
本文解决几个问题:动态规划是什么?解决动态规划问题有什么技巧?如何学习动态规划?刷题刷多了就会发现,算法技巧就那几个套路。所以本文放在第一章,来扒一扒动态规划的裤子,形成一套解决这类问题的思维框架,希望能够成为解决动态规划问题的一部指导方针。本文就来讲解该算法的基本套路框架,下面上干货。labuladong的算法小抄首先,动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法,只不
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- 最优化方法Python计算:一元函数搜索算法——二分法
戌崂石
最优化方法最优化方法python
设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R(其长度记为λ\lambdaλ)上为单峰函数,且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导,即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下,可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精
- 动态规划算法:
我不会JAVA!
算法动态规划
动态规划算法简介动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种将复杂问题分解为更简单的子问题来求解的算法思想。它通过保存中间子问题的解,避免了重复计算,从而大大提高了解决问题的效率。动态规划通常用于求解最优化问题,比如最短路径、最大收益等。动态规划解题步骤确定状态:明确在问题的某一步中,需要存储什么信息来描述子问题的解。状态转移方程:找出如何通过前一步的状态来得到当前状态,即如何递推
- 最高效的学习方法
君子务本2022
在信息爆炸的时代,我们需要面对的挑战与日俱增,学习是我们提升能力,增加代偿的必由之路!可是时间和注意力这些稀缺资源注定越来越稀缺,我们怎么在有限的时间内取得最好学习效果是我们今天每一个人都必须解决的问题。万维钢的《精英日课》分享了一个实现学习效率最优化的比例,今天读来受益匪浅。写此笔记作为的开篇之作,向万维钢老师致谢,向亚利桑那大学和布朗大学的研究者致敬!三个知识点:学习区、心流、喜欢公式1、学习
- 提醒一下技术人,你是不是陷入局部最优了
ngu2008
首先看一张函数图像:函数图像很明显,这个函数最小值点在E点,而A、C、G是函数的局部极小值点。我读书期间学的数学专业,研究的方向就是最优化算法,说的直白点,就是找函数的最小值点,如果得找到了E点就说明成功了,可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞,这时算法就陷入局部最优了,这个时候就需要修改算法,需要加入一些扰动或者其他策略,避免函数陷入局部最优解,所以最优化算法有一个非常重要的点就是要避免算法
- 没有免费的午餐定理
做程序员的第一天
机器学习人工智能机器学习
没有免费午餐定理(NoFreeLunchTheorem,NFL)是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的.没有免费午餐定理证明:对于基于迭代的最优化算法,不存在某种算法对所有问题(有限的搜索空间内)都有效.如果一个算法对某些问题有效,那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差.也就是说,不能脱离具体问题来谈论算法的优劣,任何算法都有局限性.必须要“具体问题具体分析”.没有免费午
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&