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RSS订阅原创 期末课程设计
本次课程设计通过“问题定义-算法匹配-实践验证-优化总结”的全流程操作，不仅深化了对四种经典算法原理的理解，更体会到“算法无绝对优劣，适配场景为上”的核心认知。通过逐天递推，最终得到30天的全局最大收益，兼顾了收益精度与计算效率。通过探究不同算法在股市投资中的适配逻辑与应用边界，验证了算法模型在量化决策中的实践价值，同时深化了对算法核心原理与场景适配性的理解，为同类短线投资策略设计提供了参考。- 动态规划：收益精度最优，能规避局部最优陷阱，但状态设计复杂，存在一定的计算耗时，适合追求长期最优收益的场景。
2025-12-20 20:44:44
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原创 力扣70题 爬楼梯C++
4. 输入 n=5 ，输出 8 （方法：1+1+1+1+1、1+1+1+2、1+1+2+1、1+2+1+1、2+1+1+1、1+2+2、2+1+2、2+2+1）。这本质上是斐波那契数列的应用，只是初始条件略有不同（斐波那契数列通常以 f(0)=0, f(1)=1 开头，本题 f(1)=1, f(2)=2 ）。3. 当 n = 3 时，到达第3阶的最后一步只能是从第2阶爬1阶，或从第1阶爬2阶，因此方法数为 f(2) + f(1) = 3；// a表示f(n-2)，b表示f(n-1)，c表示f(n)
2025-12-17 10:33:16
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原创 35.搜索插入位置
3. 中间索引计算： left + (right - left) / 2 等价于 (left + right) / 2 ，但能避免 left + right 超出整数范围导致的溢出。2. 在循环中计算中间索引 mid ，避免直接使用 (left + right) / 2 防止整数溢出，改用 left + (right - left) / 2。二分查找的核心是不断缩小搜索范围，通过比较中间元素与目标值的大小，将搜索区间折半，直到找到目标值或确定插入位置。
2025-12-14 22:10:34
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空空如也
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