02 2020 档案
摘要：（1）问题描述 在一个圆形操场的四周摆放着 num 堆石子。先要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的 2 堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的耗费力气。试设计一个算法，计算将 n 堆石子合并成一堆的最省力气数。 （2）算法思想 对于给定的 n 堆石子，当只有一堆时，不用搬
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摘要：（1）问题描述 在 n × n 格的棋盘上放置彼此不受攻击的 n 个皇后。按照国际象棋的规则，皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子。n 后问题等价于在 n × n 的棋盘上放置 n 个皇后，任何 2 个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线上。 （2）算法描述 a. 将第一个皇后放置在第
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摘要：（1）问题描述：子集和问题的一个实例为<data, num>。其中 data = {x1, x2, ......, xn} 是一个正整数的集合，targetValue 是一个正整数。子集和问题判定是否存在 data 的一个子集 data1，使得 x1 + x2 + ...... + xn = tar
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摘要：（1）算法描述 给定 num 种物品和一背包。物品 i 的重量是 weighti > 0，其价值为 pricei > 0，背包的容量为 capacity。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？ （2）举例 对于 0-1 背包问题的一个实例，num = 4，capacity =
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摘要：（1）问题描述：有一批共 n 个集装箱要装上 2 艘载重量分别为 capacity1 和 capacity2 的轮船，其中集装箱 i 的重量为 wi，且装载问题要求确定是否有一个合理的装载方案可将这些集装箱装上这 2 艘轮船。如果有，找出一种装载方案。 例如：当 n = 3, capacity1 =
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摘要：（1）问题描述：对于给定的集合 A{a1,a2,...,an}，其中的 n 个元素互不相同，如何输出这 n 个元素的所有排列（全排列），时间复杂度为O(2n)； 例如：{a, b, c} 全排列：{a, b, c}, {a, c, b}, {b, a, c}, {b, c, a}, {c, a, b
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摘要：一、回溯算法主要思想 回溯法有“通用的解题法”之称。用它可以系统地搜索一个问题的所有解或任一解。回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法，它在问题的解空间树中，按深度优先策略，从根节点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一结点时，先判断该结点是否包含问题的解。如果不包含，则跳过对以该结点为
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摘要：（1）问题描述：给定 n 位正整数 a，去掉其中任意 k <= n 个数字后，剩下的数字按原来次序排列组成一个正整数。对于给定的 n 为正整数 a 和正整数 k 设计一个算法找出剩下数字组成的新数最小的删数方案； （2）算法设计：对于给定的正整数 a，计算删去 k 个数字后得到的最小数； （3）算法
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摘要：（1）问题描述：假设要在足够多的会场里安排一批活动，并希望使用尽可能少的会场。前提每个活动都有开始和结束时间，一个会场中多个活动不能交叉进行，只能按次序进行，设计一个有效的贪心算法进行安排。 （2）算法设计：对于给定的 activities 个带安排的活动，计算使用最少会场的时间表； （3）数据输入
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摘要：贪心算法思想：不从整体最优上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择，当然希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的； 贪心算法性质：指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到； 最优装载问题 （1）问题描述：有一批集装箱要装上一艘载重量为 tatol 的轮船，
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摘要：动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治算法不同的是，适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的。若用分治算法来解决这类问题，则分解得到的子问题数目太多，以至于最后解决原问题需要耗费指数
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摘要：分治算法基本思想：将一个规模为 n 的问题分解为 k 个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题相同； 给定已排好序的 n 个元素 array[0:n-1]，现要在这 n 个元素找出特定元素x； 首先较容易想到的是用顺序搜索方法，逐个比较 array[0:n-1] 中元素，直至找出元素 x 或
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摘要：在做微信开发的时候，调用微信接口成功之后，微信会回调我们事先配置好的一个接口。由于微信的服务是在外网的，所以这个回调接口也只能是外网，而且微信要求回调接口只能是通过ICP备案的域名，不能使用IP，所以在开发调试的时候，需要把代码部署到线上的服务器，通过打log来跟踪接口调用情况，很明显这样开发效率非
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