认认真真推荐10个顶级技术公众号

不少同学担忧的情况——“晋升无望、收入见顶、生活开支飙升、财务危机如影随形”,小编精心挑选了十个优质原创技术号,推荐给大家化解成长的答案。


这些号一般是由深耕技术多年的IT老兵运营,与你分享技术干货、技术成长经验。很多时候大家不是不努力,而是缺乏对应的学习方法,以及高手指点。他们都是我平时关注的优秀号主,分享给大家,助大家学习路上披荆斩棘~能力得到提升,思维得到开阔~



程序猿

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程序猿:传播编程学习经验,挖掘优秀计算机学习资源。2012 年就开始的技术公众号,已经积累 3700+ 篇优秀的技术文章。凡是热门的技术文章程序猿全都发过,看完程序猿,还不会编程,来掐死我吧!



纯洁的微笑

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纯洁的微笑:作者为各大技术社区博客专家,一枚超过十年的一线老兵,历任研发各岗位从程序员到研发副总,行业背景是互联网金融和第三方支付,目前在技术自媒体行业折腾,此公号分享来自一线的技术实践,一个有技术有故事的公众号。



Python爱好者社区

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Python爱好者社区:你想学的这里基本都有,已经积淀了数千篇优秀文章,例如技术方面的:Python入门,进阶,数据结构与算法,面向对象编程,数据分析挖掘,机器学习,深度学习,自然语言处理。业务方面的:数据分析师能力培养系列等。还有不定期的免费公开课和送书活动等你来撩



Java技术栈

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Java技术栈:Java技术栈专注分享Java技术干货,包括Java核心技术、Spring Boot、Spring Cloud、Intellij IDEA、分布式技术、架构设计、微服务、消息队列、缓存、面试题、最新动态等。良心公众号,推荐Java程序员关注,和 10W+ 程序员共同学习




慕课网

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慕课网:程序员的梦工厂。作为一家IT技能在线学习平台,我们旨在让所有热爱互联网、热爱IT的人更加便捷的获取学习资源。我们将为大家提供丰富的前端、Java、Python等视频教程资源,这里有大咖分享的免费学习视频、BAT大牛带来的精品讲解、程序猿专属问答区,更有前沿技术直播、小白体验课、专业技术专栏、免费技术干货分享。关注慕课网,我们一起成长!



Java后端技术

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Java后端技术:专注Java相关技术:SSM、Spring全家桶、微服务、MySQL、MyCat、集群、分布式、中间件、Linux、网络、多线程,偶尔讲点运维Jenkins、Nexus、Docker、ELK,偶尔分享些技术干货,致力于Java全栈开发!



Python中文社区

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Python中文社区:全球Python中文开发者的精神部落。社区目前覆盖各大主流媒体和协作平台,全平台拥有来自全球十多个国家和地区20多万关注者,数十个金融科技、量化交易、数据分析、网络爬虫、自然语言处理、树莓派、智能硬件、游戏开发、云计算、区块链与数字货币、自动化运维、Web开发、网络安全攻防等线上线下技术社群。



菜鸟学Python

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菜鸟学Python简简单单的Python教程,从入门基础,到进阶技巧,到爬虫数据分析,数据可视化,趣味实战案例,好玩的机器学习应用等。内含老司机多年经验技巧总结,大量的实战项目和面试题技巧分享。目前原创文章500多篇,280个实战案例,争取让零基础的同学快速入门,帮助更多喜欢Python的同学加速学习



何俊林

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何俊林化学专业半路转行的程序员,优快云知名博主,也是前爱奇艺技术人。人生信条「韬光养晦、伺机而动、弯道超车」,公号主要分享「Python、Java、音视频」相关技术,偶尔聊聊程序人生,这里不讲努力,只讲过来人方法和技巧,助力程序员突围单一技术孤岛,是程序员成长的优秀指南



玉刚说

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玉刚说:一个有品位的公众号,不跟风不扯淡,助力 10W 程序员成长。号主是任玉刚,《Android开发艺术探索》作者,待过腾讯、百度等一线大厂,他的公号除了分享「Java 、Android 、大前端」技术以外,还有很多程序员成长类的文章,值得每一个程序员阅读。



KotlinPython

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KotlinPyhon一个微软工程师的运营的号,专注Python技术,网络爬虫,web安全,人工智能,机器学习,App自动化,图形算法. 偶尔分享Kotlin技术。


<think>好的,我需要帮助用户找到用C++编写动态规划背包问题的代码示例。首先,我应该回忆一下背包问题的不同类型,比如0-1背包和完全背包,因为它们的实现方式不同。根据用户提供的引用,特别是引用[2]、[4]和[5],里面提到了动态规划解决背包问题的方法,以及一些优化策略。 首先,我需要确定用户需要的是哪种背包问题。用户没有具体说明,但根据常见情况,0-1背包是最基础的,所以应该先提供0-1背包的代码示例。然后,可能还需要区分是求最大价值还是其他变种,比如完全背包或者多重背包。不过引用中提到的示例大多是0-1背包和完全背包,比如引用[4]讨论了完全背包的遍历顺序,而引用[2]提到了混合背包问题。 接下来,我需要确保代码符合动态规划的标准结构,使用数组dp来保存状态,并正确初始化。根据引用[3]中的代码示例,比如使用vector<int> dp(n+1, INT_MAX),然后逐步填充,这可能适用于完全背包的某个变种。但0-1背包通常会用二维数组或者一维数组逆序遍历。 在引用[4]中,完全背包的遍历顺序是先物品后背包,并且背包容量是正序遍历,而0-1背包则是逆序遍历。因此,在编写0-1背包代码时,应该注意这一点。例如,引用[4]中的代码片段展示了完全背包的遍历方式,而0-1背包则需要不同的处理。 用户提供的引用[5]中的示例提到了动态规划背包问题,可能是指0-1背包,因为这是最常被引用的。因此,我应该先给出0-1背包的标准动态规划实现,使用一维数组优化空间复杂度。代码结构应包括输入处理、dp数组初始化、遍历物品和背包容量,并更新dp值。 然后,可能还需要解释代码的关键部分,比如为什么逆序遍历背包容量,以及状态转移方程的含义。此外,根据引用[2]中的内容,可以提到优化策略,比如空间优化到一维数组。 用户还可能想知道如何扩展到完全背包或其他变种,因此应该在相关问题中提出这些,或者简要说明如何修改代码以适应不同情况。例如,引用[4]中的完全背包代码将背包容量正序遍历,而0-1背包是逆序。 最后,需要确保代码语法正确,符合C++标准,比如使用vector容器,正确的循环结构,以及输出结果。同时,引用相关的引用来源,比如引用[2]和[4]来支持代码的正确性。</think>### 动态规划背包问题的C++实现(0-1背包) #### 1. 问题分析 0-1背包问题的核心是在背包容量限制下选择物品,使得总价值最大。每个物品只能选一次。动态规划的状态转移方程为: $$ dp[j] = \max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]) $$ 其中 $j$ 表示背包容量,$i$ 表示物品索引[^2][^4]。 #### 2. 代码实现 ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int knapsack(int bagWeight, vector<int>& weight, vector<int>& value) { vector<int> dp(bagWeight + 1, 0); // 遍历物品 for (int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 逆序遍历背包容量(确保物品只选一次) for (int j = bagWeight; j >= weight[i]; j--) { dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); } } return dp[bagWeight]; } int main() { vector<int> weight = {2, 3, 4, 5}; vector<int> value = {3, 4, 5, 6}; int bagWeight = 8; cout << "最大价值:" << knapsack(bagWeight, weight, value); // 输出:11 return 0; } ``` #### 3. 关键说明 - **逆序遍历**:防止同一物品被重复选取,保证0-1背包特性[^4] - **状态定义**:`dp[j]` 表示容量为 $j$ 的背包能装的最大价值 - **时间复杂度**:$O(N \cdot W)$,$N$ 为物品数量,$W$ 为背包容量 ### 完全背包变种 若物品可重复选(完全背包),只需将背包容量改为**正序遍历**: ```cpp for (int j = weight[i]; j <= bagWeight; j++) { // 正序 dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); } ```
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