装载问题(0-1背包问题)(第十次作业)

这篇博客深入探讨了0-1背包问题在整数规划中的应用,介绍了轻者先装的优化策略。文章通过定理证明了该算法能为包含任意数量集装箱的实例提供最优解。利用动态规划的方法,博主展示了如何设计算法以在不超过限定载重量的情况下最大化价值。算法的时间复杂度为O(nlogn)。文中还提供了源码链接供读者进一步研究。

1.问题
整数规划问题,0-1 背包问题
2.解析
思路:轻者先装,直到再装任何集装箱将使轮船载重量超过 C 时停止
定理:对于任何正整数 k,算法(轻者先装)对 k 个集装箱的实例得到
最优解。

3.设计
for(int i = 0; i < n; i++){
        for(int j = m; j >= 0; --j){
            if(j >= w[i]){
                dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + v[i]);
            }
        } 
    }

4.分析
O(nlogn)
5.源码
https://github.com/CRMLF/Algorith_analysis_and_design/tree/main/week10/src

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获与WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬前提条与端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写与能效优化策略。
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