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【代码】P1596 [USACO10OCT] Lake Counting S（DFS）
2024年华数杯B题思路代码加模型建立与求解，爆肝力作，学习从速！！！！
移牌规则为：在编号为 1 堆上取的纸牌，只能移到编号为 2 的堆上；在编号为 N 的堆上取的纸牌，只能移到编号为 N−1 的堆上；其实这些担心纯属多余，a[ n - 1 ]移动完成后，a[ n ]一定等于0，不然怎么做到平均数为sum呢？如果a[ 1 ] ~ a[ k - 1 ] 都等于零，而a[ k ] ≠ 0 ，那么a[ k + 1 ] = a[ k + 1 ] + a[ k ]。注意：由于我
Farmer John 的农场沿着一条长直道路而建，所以他农场上的每个地点都可以简单地用该地点在道路上的位置来表示（相当于数轴上的一个点）。与使用拖拉机拖着装满牛粪的大车从一个地点到另一个地点相比，他可以使用便便传送门将牛粪从一个地点瞬间传送到另一个地点。Farmer John 想要将牛粪从地点 a 运输到地点 b，他建造了一个可能对这一过程有所帮助的传送门（当然，如果没有帮助，他也可以不用）。输
你希望找些刺激，于是命令你的士兵们到前方的一座独木桥上欣赏风景，而你留在桥下欣赏士兵们。所有士兵的速度都为 1，但一个士兵某一时刻来到了坐标为 0 或 L+1 的位置，他就离开了独木桥。另外，总部也在安排阻拦敌人的进攻，因此你还需要知道你的部队最多需要多少时间才能全部撤离独木桥。对于 100% 的数据，满足初始时，没有两个士兵同在一个坐标，1≤L≤5×103，0≤N≤5×103，且数据保证 N≤L
动态规划问题的第二个性质是子问题空间必须足够“小”，也就是说，问题的递归算法会求解相同的子问题，而不是一直生成新的子问题（分治法求解的问题在每一步递归都生成全新的子问题），由于子问题的求解依赖于更小的子问题的求解，我们将子问题的规模按大小排序，按由小至大的顺序进行求解，这样在求解某一个子问题时会依赖于上一个求解的子问题。两个问题都用到了子问题，而最长简单子路径的子问题是相关的，而最短路径的子问题是
贪心算法（Greedy Algorithm）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最好或最优的算法。这种算法的核心思想是局部最优选择，即在每一步都做出当前看起来最优的选择，而不考虑整体的最优解。贪心算法通常用于解决组合优化问题，但并不能保证得到全局最优解。贪心算法的关键在于选择合适的贪心策略，该策略必须具备无后效性，即某个状态以后的过程不会影响之前的
【贪心算法】贪心算法五
其中，\(x_{i}^{new}\)为更新后的个体位置，\(x_{i}^{old}\)为老位置，\(x_{best}\)表示当前最优位置，\(r\)为随机数（0到1之间）。1. **初始化**：设置算法参数（例如群体大小、最大迭代次数等），并随机生成一定数量的蜂鸟个体在解空间中。1. **个体更新**：每个蜂鸟个体根据自身的经验和邻居的经验更新其位置，从而探索新的解空间。2. **全局搜索能力强*
TOP级Al chatGPT，用有的媒体的话说就是，使用DeepSeek+HeyGen生成虚拟主播，为中。统，使用DeepSeek-API自动回复客户咨询。了AI对高端芯片的依赖，因为DeepSeek的开。视频制作约消耗API费用15元，对外报价300-DeepSeek是一款由中国团队开发的AI大模。收费模式：按咨询量收费(0.5-1元/次)或年。利用Gradio 快速搭建AI写作工具站，通过。是
本章节将介绍如何在kubernetes集群中部署一个nginx服务，并且能够对其进行访问。
CSP-S2021] 在 Linux 系统终端中，用于列出当前目录下所含的文件和子目录的命令为 ( )A. lsB. cdC. cpD. all答案：Als: 列出目前工作目录所含的文件及子目录cd: 切换目录cp: 复制文件或者目录[CSP-S2022] 在 Linux 系统终端中，用于切换工作目录的命令为 ( )A. lsB. cdC. cpD. all答案：B[CSP-S2023] 在 Li
0-1背包问题有 N 件物品和一个容量为 V 的背包。放入第 i 件物品耗费的费用是 Ci（即占用背包的空间容量），得到的价值是 Wi。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。二维数组0-1背包问题的状态转移方程：F[i, v] = max{F[i − 1, v], F[i − 1, v − Ci] + Wi}一维数组0-1背包问题
3. （1）先为最早开始的活动开辟一个会场，此时会场的最早结束时间为该活动的结束时间。如果没有，说明当前最早结束的会场能容纳当前的活动，更新会场的结束时间点，保证最早结束的会场最先开始下一个活动。可能有同学有疑惑：每个活动的开始时间和结束时间怎么是分开排序的？： 这道题不用关联，这个解法，只需要关心开始时间和结束时间，，只要集合里面的最大结束时间和当前的开始时间就可以。个活动，每个活动的开始和结束
文章目录贪心算法教室调度问题背包问题集合覆盖问题NP完全问题总结贪心算法贪心算法是一种解决问题的思路：每一步选择局部最优解，最终也许不会得到最优结果，但是也会接近最优结果。贪心算法具有以下特点：每一步选择局部最优解；并非在任何情况下行之有效；贪心算法简单易实现；教室调度问题假设有如下课程表，你希望将尽可能多的课程安排在某间教室上：课程开始时间休息时间...
（2）添加弓箭：如果第i个的左边界大于前一个的右边界 if(point[i][0]>point[i-1][0])，因为两个气球连在一起也可以射。（3）如果两个气球重叠了，就会更新第i个气球的右边界Math.min（第i-1个气球的右边界，第i个气球的右边界）（1）如果第i个的左边界>第i-1个右边界，则不重叠；（1）如果是[1,2,2]则分发[1,2,1]个糖果，因为第二个2没有比第一个二高，所以
实验任务1、排序算法目前已知有几十种排序算法，请查找资料，并尽可能多地实现多种排序算法（至少实现8种）并分析算法的时间复杂度。比较各种算法的优劣。2、三壶谜题：有一个充满水的8品脱的水壶和两个空水壶（容积分别是5品脱和3品脱）。通过将水壶完全倒满水和将水壶的水完全倒空这两种方式，在其中的一个水壶中得到4品脱的水。3、交替放置的碟子我们有数量为2n的一排碟子，n黑n白交替放置：黑，白，黑，白…现在要
LeetCode 算法：跳跃游戏 c++
Dijkstra算法的python实现，能够求解起始节点到各个节点的最短路径长度及路径信息；并且进行了算法有效性证明
这是一个典型的贪心算法问题，将服务时间从小到大排好序，然后乘上等待的次数，再除以客户人数，就是最小等待时间了代码实现：#include<bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int a[50];int n;double sum=0;cin>>n;for(int i=0; i<n; i++){cin>>a[
贪心选择性质活动安排问题问题描述选择。
实验任务1.连续邮资问题连续邮资问题：某国家发行了n种不同面值的邮票，并且规定每张信封上最多只允许贴m张邮票。连续邮资问题要求对于给定的n和m的值，给出邮票面值的最佳设计。2.卫兵布置问题一个博物馆由排成m×n个矩阵陈列的陈列室组成，需要在陈列室中设立哨位，每个哨位上的哨兵除了可以监视自己所在陈列室外，还可以监视他上、下、左、右四个陈列室。试给出一个最佳哨位安排方法，使得所有陈列室都在监视之下，但
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot
Images 对象的镜像。
最近在升级服务网格 Istio，升级后有个必要的流程就是需要重启数据面的所有的 Pod，也就是业务的 Pod，这样才能将这些 Pod 的 sidecar 更新为新版本。方案 1因为我们不同环境的 Pod 数不少，不可能手动一个个重启；之前也做过类似的操作：kubectldelete--allpods--namespace=dev这样可以一键将 dev 这个命名空间下的 Pod 删掉，kub...
贪心算法虽然简单易懂，但并不是所有问题都适用。在实现贪心算法时，需要确保每一步的局部选择能够导向全局最优解。
下面仅对Q-Learning算法对简单介绍Q学习是一种异策略（off-policy）算法。目标策略（target policy）和行为策略（behavior policy）。目标策略就是我们需要去学习的策略，相当于后方指挥的军师，它不需要直接与环境进行交互行为策略是探索环境的策略，负责与环境交互，然后将采集的轨迹数据送给目标策略进行学习，而且为送给目标策略的数据中不需要at+1a_{t+1}at+
Sarsa 是一种同策略（on-policy）算法，它优化的是它实际执行的策略，它直接用下一步会执行的动作去优化 Q 表格。同策略在学习的过程中，只存在一种策略，它用一种策略去做动作的选取，也用一种策略去做优化。所以 Sarsa 知道它下一步的动作有可能会跑到悬崖那边去，它就会在优化自己的策略的时候，尽可能离悬崖远一点。Q(S,A)←Q(S,A)+α(R+γQ(S′,A′)−Q(S,A))Q(S,
LeetCode 算法：划分字母区间 c++
4种可视化界面
每个糖果有一个尺寸s[sugger],每一个孩子也存在一个胃口值g[child],当s[sugger]>=g[child]的时候孩子即可以被满足。能使用贪心算法解决的问题具有 无后效性，即某阶段状态一旦确定，就不收后阶段决策的影响。2、贪心算法需要充分挖掘题目中条件，没有固定的模式，解决有贪心算法需要一定的直觉和经验。1、贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择，就能得到问题的
为了到达书架顶层，奶牛可以踩着其他奶牛的背，像叠罗汉一样，直到他们的总高度不低于书架高度。为了帮助John到达书架顶层，找出使用奶牛数目最少的解决方案吧。John共有N头奶牛(1≤N≤20,000)，每头奶牛有自己的高度Hi(1≤Hi≤10,000)，N头奶牛的总高度为S。书架高度为B(1≤B≤S
博主自己手撸代码，若有错误，感谢指出0 贪心算法贪心算法是一个只关注眼前利益的算法，看起来比较短视，没有长远眼光，但在某些时候会取得比较好的收益。1 直接上代码因为python中list自带排序算法，因此博主并没有写排序算法，看起来比较短m = eval(input('可承载的最大重量：'))h = eval(input('宝物重量：'))v = eval(in...
某天 KID 利用飞行器飞到了一个金银岛上，岛上有许多珍贵的金属，KID 虽然更喜欢各 种宝石的艺术品，可是也不拒绝这样珍贵的金属。岛上有 s 种金属，每种金属的重量不同，分别为 n1,n2,…每组测试数据占 3 行，第 1 行是一个正整数 w (1≤w≤10000)，表示口袋的承重上限。,ns,vs, 分别为第一种至第 s 种金属的总重量和总价值 (1≤ni≤10000,1≤vi≤10000)
【代码】雷达设备(贪心算法c++实现)
比较器可以理解为冒泡排序算法。返回值大小，会让比较器去判断两个数要不要交换位置。比如：int nums={1,3,2};compare方法内，如果是return nums[0]-nums[1]=1-3=-2，返回小于0，说明不用交换位置。如果是return nums[1]-nums[0]=3-1=2，返回大于0，说明要交换位置，也就是3和1位置交换了，那么就变成降序了。也就是说返回值大于0交换位置
懒得写了，以后想起来再写吧。
在Python中，可以使用`scikit-learn`库中的`LinearDiscriminantAnalysis`(LDA)类来进行线性判别分析，从而实现数据降维。-`solver`:用于指定求解LDA的算法，可以选择`'svd'`、`'lsqr'`或`'eigen'`。使用`fit_transform`方法对训练数据进行降维，`transform`方法对测试数据进行降维。-`n_compone
有n个人排队到 r 个水龙头去打水，他们装满水桶的时间 t1, t2, …,tn 为整数且各不相等，应如何安排他们的打水顺序才能使他们花费的总时间最少？每个人打水的时间 = 排队的时间 + 实际打水的时间，本题假设一个人打好水，排在他后面的人接着打水的这个切换过程不消耗时间。比如，有2个人A和B，他们打水的时间分别是3和2，只有1个水龙头，这时，如果A先打水，B后打水，那么A和B打水的时间分别为3
w[]={10,20,30},p[]={60,100,120}用贪心选择（10+20）<50，p=160，但这并不是最优解，事实上(20+30)=50,p=100+120=220.才是问题的解。这个问题在我们的日常生活中就更加普遍了。对于该问题，我们应该采用自下而上的动态规划来求解，拆分子问题的 方式为：{物品1}-------->{物品1，物品2}------>{物品1，物品2，物品3}.在求解
贪心算法汇总
这道题使用贪心算法来解决，其实并不难，需要跟左右两边比较的情况下，我们可以先比较一边，然后再保证前面的比较结果的基础上，比较另外一边，最后统计鱼干数量即可。
原题目:这道题结合了经典的思想，要求我们找到发射最少次数的暴雨梨花针，以覆盖给定的靶子区域。题目中，唐三只能垂直于 X 轴发射暴雨梨花针，所有靶子的左、右边界以及其纵坐标都明确给出，我们需要考虑如何用最少的攻击次数覆盖所有靶子。以下是我解题的详细思路和心得。
这道题的关键是将层序遍历数组转化为一颗二叉树，接着用贪心的思想进行分析遍历。每个节点的状态有三种情况，依次是安装暖炉、被供暖和未被供暖。叶子节点不可能安装暖炉，同时空节点默认为已经被供暖，仔细分析这三种情况，并对节点做出相应的处理即可解决这道题了。
给你 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。说明：你不能倾斜容器。示例 1：输入：[1,8,6,2,5,4,8,3,7]输出：49解释：图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7
排队接水题目难度：中阶时间限制：1000ms内存限制：128MB。
题目描述自然数a的因子是指能整除a的所有自然数，但不含a本身。例如12的因子为：1,2,3,4,6。若自然数a的因子之和为b，而且b的因子之和又等于a，则称a,b为一对“亲和数” 。求最小的一对亲和数(a...
第四章: 交换机交换机通过自学习生成转发表:问答题:② Switch0收到PC0向PC2发送的数据帧后，其地址转发表是否有变化？如有给出增加的条目并解释原因。Yes. 转发表里没有PC0对应的表项。③ Swtich1收到PC0向PC2发送的数据帧后，是如何处理的？说明其如此处理的原因。洪泛。because它也不知道PC2的地址，不知道用哪个口转发。④ 在删除Switch1上的地址转发表前后，PC1
学习的课程及图片来源：中科大郑烇、杨坚全套《计算机网络（自顶向下方法 第7版，James F.Kurose，Keith W.Ross）》课程路由可以看作是子网到子网的路由【因此就是找到路由器到其他路由器的较好路径（到了这个路由器就到了这个子网）】，而不是主机到主机的路由，因为可以想象 IPv4 那么 40 亿多个主机，要确定其中两个主机的最佳路由路径，很困难。事实上，对于不在一个子网的主机的第一跳
解题思路核心思路还是贪心算法，先求局部最优，源点到第一个节点的最短路径，依次求下一个节点的最短路径1.用二维数组遍历存储邻接结点边信息2.定义结点到源点的距离数组3.从源点出发第一遍遍历找源点的第一个最近节点4.找到一个节点后找这个节点的下一个最近节点class Solution {public:int networkDelayTime(vector<vector<int>>
贪心算法
——贪心算法
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