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给你一个 无向树 ，它包含 n 个节点，编号从 0 到 n - 1。树由一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges 描述，其中 edges[i] = [ai, bi] 表示在节点 ai 和节点 bi 之间有一条边。另给你一个长度为 n 的整数数组 good，其中 good[i] 为 1 表示第 i 个节点是好节点，为 0 表示它是坏节点。定义 子图 的 得分 为子图中好节点的数量减去坏节点
简单来说，模型内置了 512 个专用专家模块，这些模块会在 4 个共享专家模块的协调下 “按需工作”—— 门控网络以 FP16 精度实时判断数据处理需求，确定哪些模块需要协同，再将计算产生的梯度回传给稀疏注意力层，最终实现 “精准激活、减少冗余” 的效果。8 月 13 日深度求索发布的 DeepSeek-R2 模型，首次将医药研发的靶点筛选时间从 72 小时压缩至 8 小时，其效率提升对缩短医药研
呢，再讲一下：因为邻接表不像邻接矩阵那样顺序存储，邻接矩阵是有顺序的，而邻接表是链表，一个顶点如果连接着两个以上的顶点，第一个顶点可以是连接着的任何一个顶点，所以就有不同的邻接表，而邻接表不同，所遍历的序列自然也不同！BFS的实现是以队列为辅助！大家都知道，队列的特性就是先进先出，所以我们完全可以创建一个队列，将一层的顶点先入队，出队一个节点，就将出队节点所连接的其他未入队顶点全部入队，然后不断循
本文推荐10个适合大学生的实战项目，涵盖软件开发、硬件/IoT、数据分析、AI/机器学习等多个方向，并提供技术栈、实现思路和难度评级，帮你快速上手！前端：React + Monaco Editor（VS Code同款编辑器）数据分析：Python + PyTorch（LSTM预测故障）如果你有技术但缺创意，可以结合校园需求（如查课表、二手交易）进阶：接入NLP（如ChatGPT API）实现智能问
算法特性核心是基于有向无环图的DFS或拓扑排序，确保无循环依赖通过计算最早(ES)和最晚(LS)开始时间确定关键任务(时差=0)算法复杂度为O(V+E)，适合大多数项目管理场景(任务数<10^5)扩展方式包括：多关键路径识别、加权关键性分析、概率时间模型实现价值平均可缩短项目工期15-20%提高项目按时交付率30%以上资源利用率提升25%未来发展方向技术融合AI应用：使用NLP自动分解需求文档为任
【代码】 天梯赛 L2-3 龙龙送外卖(注解版)
近期，大语言模型（LLM）驱动的智能体（MA）取得了显著进展，集体智能表现出超越单个智能体能力的优势，主要归功于精心设计的智能体间通信拓扑。然而，现有的多智能体系统在性能上的提升是以大量的token开销和经济成本为代价的，这使得大规模部署面临挑战。为应对这一问题，该文章提出了一种经济、简洁且强大的多智能体通信优化框架——AgentPrune，它能够无缝集成到主流多智能体系统中，并剪枝冗余的通信信息
2025-12-28：位计数深度为 K 的整数数目Ⅰ。用go语言，给定两个正整数 n 和 k。对任意正整数 x，构造数列 a0 = x，ai+1 = f(ai)，其中 f(y) 表示 y 的二进制表示中 1 的个数（例如 f(7)=3，因为 7 的二进制是 111）。反复应用 f 后，序列必然会落到 1。定义 x 的“二进制1的迭代次数”为使得 ad = 1 的最小非负整数 d（例如 x=7 的序
为了应对大学院考试，我们来学习相关人工智能相关知识，并且是基于相关课程。使用课程为MIT的公开课。通过学习，也算是做笔记，让自己更理解些。探索 = 在所有可能的状态中，按照某种策略寻找解的方法状态（节点）转移（边）探索顺序（策略）👉不同探索方法，区别只在“先走哪条路”DFS 省内存但不保证解，BFS 保证最短但耗资源，束搜索用剪枝换效率。知识一点点记录吧，最后应对考试，打下基础。
在对数据集建立索引时，GraphRAG主要完成两项核心任务：提取实体(Entity)提取实体之间的关系从视觉角度看，每个实体就是图谱中的一个“点”，而实体之间的关系则通过“线”连接起来，最终构成了一张庞大的知识图谱。这也解释了GraphRAG名称中“Graph”的由来。既然我们知道了GraphRAG的核心在于绘制这张复杂的知识图谱，那么问题来了：有没有一种更直观的方式去感受这张图谱的存在与意义？答
【头歌】期末复习人工智能原理
我们识别原理就是,先赋予列检测io口,高电平,设置其端口类型为输入口,读取按键状态,按键另一端,是输出口,持续输出低电平.当我们按下按键的时候, 输入口io口的高电平会通过按键,送到低电平,此时单片机检测到低电平, 就判定是哪一列的按键按下了.此时列已经锁定了, 下面开始锁定行,此时按下仍然处于按下状态.
在数字化浪潮席卷的今天，数据库已成为企业核心数据资产的存储中枢。无论是电商平台的订单系统、金融行业的风控模型，还是社交媒体的实时推荐，数据库的性能直接决定了业务系统的响应速度与用户体验。然而，面对海量数据与高并发场景，许多企业仍面临查询超时、锁竞争、资源耗尽等性能瓶颈。本文将从数据库工程架构设计、索引优化策略、SQL语句调优技巧三大维度，结合真实案例与代码示例，系统解析数据库性能优化的完整方法论，
摘要：规避DFS递归栈溢出的实用策略 深度优先搜索(DFS)递归实现虽然简洁，但存在栈溢出风险。本文系统分析了DFS栈溢出的成因与解决方案： 问题根源：JVM默认栈大小仅1MB，递归深度超过1万层易触发StackOverflowError，常见于链状树、深层路径遍历等场景。 核心解决方案： 显式栈迭代法：用Stack/Deque手动管理状态，将空间复杂度转移至堆内存（推荐） JVM参数调优：通过-
洛谷dfs题小练 B1706 全排列问题B3618 寻找团伙B3621 枚举元组B3622 枚举子集B3623 枚举排列B3625 迷宫寻路P6183 The Rock GameSP10448 组合型枚举P10483 小猫爬山P8604 危险系数P9011Air Cownditioning IIBP10294 Harvest Waterloo
试设计一个安排警卫机器人哨位的算法，使名画陈列馆中每个陈列室都在警卫机器人的监视下，并且要求每个陈列室仅受一个警卫机器人监视，且所用的警卫机器人数最少。在DFS的时候，实际上是每次从N个位置（N=m×n）选k个位置作为警卫的点，并且对于放置警卫需要更新覆盖次数，且调用isLegal检查每个格子的覆盖次数，故需要乘上N，但是由于我们的剪枝策略，这个值需要乘上一个系数α，DFS的时间复杂度是。可以发现
AI技术正在重塑Oracle数据库SQL优化的传统模式，为DBA带来三大核心价值转变：1）从被动修复转向主动预防，通过AI代码审查在开发阶段识别潜在性能问题；2）突破传统优化器局限，实现全局寻优和动态适配，提升复杂查询效率；3）通过自然语言交互降低技术门槛，加速业务洞察转化。AI与DBA的协同将数据库管理推向更智能、自治的新阶段，使DBA角色向策略制定和架构设计转型。
题目地址不会做借鉴了一下大佬的题解…题解先用DFS中枚举要去掉的砝码和已经选择过的砝码，然后用01背包记录称得砝码的最大值。import java.util.*;public class Main {private static int n, m, re = 0;private static int arr[], dp[], f[];public static void main(String[]
希尔排序：缩小增量排序找变化：步长逐渐缩小找重复：都是对步长中的值进行插入排序找边界：当步长<1时排序结束import java.util.*;// 1:无需package// 2: 类名必须Main, 不可修改public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner input = new Scanner(Syst
两行，第一行：1 号顶点的 pre 值，2 号顶点的 pre 值，…，n 号顶点的 pre 值。第二行：1 号顶点的 post 值，2 号顶点的 post 值，…，n 号顶点的 post 值。第三行开始，共 e 行，每行两个正整数 a b，表示从顶点 a 发出一条弧到顶点 b。从 1 号顶点出发，求该图每个顶点的 pre 值和 post 值。第二行给出这个有向图的边数 e (0≤e≤100000)
小 A 有一棵n个结点的树，这些结点依次以12⋯n标号。小 A 想在这棵树上漫步。具体来说，小 A 会从树上的某个结点出发，每⼀步可以移动到与当前结点相邻的结点，并且小 A 只会在偶数步（可以是零步）后结束漫步。现在小 A 想知道，对于树上的每个结点，从这个结点出发开始漫步，经过偶数步能结束漫步的结点有多少个（可以经过重复的节点）。
图的广度优先遍历(Breadth-First-Search,BFS)：搜索相邻的顶点时，有可能搜到已经访问过的顶点。同一个图邻接表表示方式不唯一，因此深度优先遍历序列不唯一，深度优先生成树也不唯一。使用DFS递归遍历无环有向图，在退出时递归输出相应的顶点，得到逆拓扑有序顶点序列。同一个图的邻接矩阵表示方式唯一，因此深度优先遍历序列唯一，深度优先生成树也唯一。图的深度优先遍历相当于树的先根遍历，广度
满足最优子结构，dijkstra算法求单源最少价钱问题，在最短路径上不仅存在边权，又存在点权，每个城市的幸福感相当于点权，求最少价钱路线的数量，最少的花费，最优路线的幸福感总和，平均幸福感，分别开对应的数组来记录其结果，用pre数组来记录路线的每个城市的前一个城市节点。储存字符串+数值 (字符串加点权)的数组时用：pair<string, int> arr[205];储存pair数组对应的下标，方
构造 二分图 拆位给一个序列A，给一堆约束xyz，要求Ax⊕Ayz需要构造一个A序列，使得∑Ai最小，或报告无解。位运算，尤其是异或，他是不进位的，不同位之间完全没有影响，考虑拆位。对于每一位就是一个只有01的情况。这样约束只有两类，z0/1，也就是AxAy在这一位相同0，或不同1。利用这个关系建图，会发现我们实际上就得到了一个二分图。于是问题转化成给一堆关系，每个关系是xy是同一类，或
中…(img-8XJLoYci-1712999591534)][外链图片转存中…(img-cd7dBL2E-1712999591534)]
大家都知道喷泉吧？现在有一个喷泉由N个圆盘组成，从上到下以此编号为1∼N，第i个喷泉的直径为Di，容量为Ci，当一个圆盘里的水大于了这个圆盘的容量，那么水就会溢出往下流，直到流入半径大于这个圆盘的圆盘里。如果下面没有满足要求的圆盘，水就会流到喷泉下的水池里。现在给定QRiVi如果最终流入了水池里，那么输出0。
本文介绍了搜索算法的基本概念与实现方法。搜索是通过枚举所有可能情况来寻找最优解或统计合法解，主要包括深度优先搜索（DFS）和宽度优先搜索（BFS）。文中重点讲解了四种枚举问题的DFS实现：子集枚举通过递归构建选择路径，组合枚举按顺序选择元素，排列枚举使用标记数组避免重复，全排列则输出所有可能的排列。每个算法都包含回溯过程，即撤销选择以恢复现场。这些方法为解决问题提供了系统的枚举框架，适用于各种组合
本文探讨了粉刷房屋最小成本问题的动态规划解法。给定一排n个房屋，每个房屋可涂红、蓝或绿三种颜色之一，要求相邻房屋颜色不同，且每个颜色对应不同成本。通过定义dp[i][j]表示第i个房屋涂j色的最小成本，建立递推关系式：dp[i][0]=min(dp[i-1][1],dp[i-1][2])+costs[i][0]。算法时间复杂度为O(n)，空间复杂度O(n)（可优化为O(1)）。核心思想是当前房屋的
本文介绍了两种经典回溯算法的应用：数独求解和单词搜索。对于数独问题，通过三张状态表（行、列、宫）进行强剪枝，结合回溯法高效求解。单词搜索则采用DFS回溯策略，通过访问标记避免重复使用格子，按顺序匹配单词字符。最后总结了回溯算法的三种模板：位置驱动型（如单词搜索）、选择驱动型（如全排列）和二叉决策型（如子集生成），并分析了各自的特点和应用场景。两种算法的时间复杂度在最坏情况下均为指数级，但通过剪枝和
总而言之，DFS算法为扫地机器人的路径规划提供了重要的理论基础，证明了全覆盖的可行性。但在实际产品中，它很少被单独使用。现代扫地机器人是一个复杂的系统，它融合了“弓形清扫”等高效覆盖策略、沿边算法、以及SLAM技术，从而实现了在动态变化的家庭环境中高效、全面、智能的清扫任务。
枚举每个位置选还是不选。
首先要给出每一条线路的承载量,一定要把边都是有方向的。一定要指明一个源点跟目标点如图源点是A,目标点是D,如果从A点灌水,没一根关系都有它的承载量,问从A出发能灌多少水到D,整个流最大是多少?朴素的深度优先遍历不行,会因为选边的顺序导致算不出正确答案Dinic算法的主线它最普遍的一点就是它有一个负反馈路线,或者说他有一个隐含的路线。如图最大流量为80补反向边,也就是说你减少多少,你的反向边就增加多
leetcode 九坤投资专场竞赛
每天浪费2小时在手动创建文件夹？设计团队文件整理耗时从120分钟锐减至15分钟！这款革命性工具通过智能批量处理技术，实现文件夹创建效率80%提升，更可按时间/大小自动分类，彻底终结数字办公时代文件管理混乱难题！
2021-12-15： 路径总和 III。给定一个二叉树的根节点 root ，和一个整数 targetSum ，求该二叉树里节点值之和等于 targetSum 的 路径 的数目。路径 不需要从根节点开始，也不需要在叶子节点结束，但是路径方向必须是向下的（只能从父节点到子节点）。力扣437。答案2021-12-15：时间紧，具体见代码。代码用golang编写。代码如下：package mainimp
深度优先搜索算法（Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。以上图
数据结构与算法：回溯算法的核心思想与应用 文章摘要：回溯算法是一种结合暴力搜索和剪枝优化的递归式穷举方法，适用于解决N皇后、数独、排列组合等约束满足问题。本文通过Java代码示例和可视化图表，详细解析了回溯算法的通用模板及其在"全排列"和"组合总和"问题中的实际应用。文章强调回溯算法通过"做选择-递归-撤销选择"的核心机制实现状态恢复，配
例如，可以用语义网络表示“猫是一种动物，动物有毛发”，其中“猫”和“动物”是节点，“是一种”和“有”是边，从而使机器能够通过这种结构化的表示方式处理知识。70、开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和知识的运用，知识表示的方法主要有逻辑表示法（谓词表示法）、框架、产生式和语义网络等，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有AKO和ISA。某问题的状态空间图如下图所示，其
测试代码见附录题目在 3 X 3 的空格内，用1，2，…, 9 的9个数字填入9个空格内，使得每行数字组成的十进制数平方根为整数。试用一般图搜索搜索算法求解。思路：用队列open存放1-9中还未使用的数字，对于每个待填的方格，依次尝试open中的数字，利用dfs（从上到下、从左到右）遍历九宫格结果：分析宽度优先搜索和深度优先搜索的优缺点，举出他们的正例和反例。宽度优先：优点：若问题有解，则可找出最
对于一般的有序搜索，总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此，f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的，所以，可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量：从起始节点到节点n的代价以及从节点n到达目标节点的代价。熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。A*算法实验（35分）（本实验的结果提交，在超星上传附件）要求：（每个节点扩展后的
题目如图所示的地图着色问题共有多少个解？如果是四色有多少个解？如果只有两色呢？三色依据MCV对节点排序，SANTQNSWWAVT1◯\bigcirc◯×\times××\times××\times××\times××\times×◯\bigcirc◯2◯\bigcirc◯×\times×◯\bigcirc◯×\times××\times×3◯\bigcirc◯×\times×◯\bigcirc◯◯
音质方面，小米搭载了17mm振膜动圈单元，结合声学导管与指向性声场设计，对于人声与轻音乐还原度较高，高频延展柔和顺滑，保证了不错的空间层次感。而且还配备了AI通话降噪功能，对付风噪，能在嘈杂环境中抓住你的声音，续航方面的表现比较一般，单耳只能使用7.5小时，配合充电盒使用30小时。荣耀亲选TiinlanLab耳机结构挑耳朵，佩戴效果因人而异，单耳9.8克的重量，全开放空气感佩戴设计，能听到环境音，
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