优维2个合作项目入选2022服贸会“企业数字化转型优秀案例”

在2022中国国际服务贸易交易会上,百丽国际和山东城商行联盟的数字化转型项目被选为优秀案例。这两个项目展示了企业在数字化转型中的成功实践,得到了业界的认可。优维科技作为合作方,为两企业的IT运维数字化转型提供了产品和技术支持,彰显了其在数字化转型领域的创新能力和专业实力。

由工业和信息化部新闻宣传中心、中国信息通信研究院联合主办的“2022中国国际服务贸易交易会-企业数字化转型论坛”于9月4日成功举办。

论坛上重磅发布了数字化转型典型案例征集活动评选结果,百丽国际联合优维科技申报的“百丽国际数字化转型底座之一体化云原生运维平台建设项目”、山东城商行联盟联合优维科技申报的“山东城商行联盟基于自动化配管的统一运维驾驶舱”项目双双入选“企业数字化转型优秀案例”

企业数字化转型论坛开展数字化转型典型案例遴选活动,旨在落实国家“十四五”规划和国会两会关于数字经济发展的重要指示精神,促进数字经济发展,加快产业数字化转型,总结提炼数字化转型经验做法,发挥企业的示范引领作用。

此次“百丽国际数字化转型底座之一体化云原生运维平台建设项目”和“山东城商行联盟基于自动化配管的统一运维驾驶舱”项目纷纷入选,表明百丽国际和山东城商行联盟的数字化转型案例具有标杆作用,对行业和诸多企业的数字化转型具有参考和借鉴意义。

而作为百丽国际和山东城商行联盟的合作伙伴,优维科技为百丽国际和山东城商行联盟在IT运维的数字化转型上提供了技术和产品支撑,助力其成功实现数字化转型。此次百丽国际和山东城商行联盟入选“企业数字化转型优秀案例”,既是对百丽国际和山东城商行联盟的肯定,同时也展现了优维科技的创新产品成果和IT 运维全栈技术和服务能力。

积极主动融入数字化,既是时代浪潮使然,也是传统企业追求高质量发展的必由之路。作为国内领先的一站式DevOps及运维解决方案服务商,优维科技将继续以创新性的IT运维产品和解决方案赋能中国企业,助力千行百业数字化转型,加速中国企业在数字经济中实现高质量发展。

### 动态规划解决编辑距离问题 编辑距离问题是经典的动态规划问题之一,其目标是找到将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少操作次数。这些操作通常包括插入、删除和替换字符。 #### 1. 动态规划的核心思想 动态规划的关键在于将大问题分解为子问题并存储中间结果以避免重复计算。对于编辑距离问题,可以通过定义状态 `dp[i][j]` 来表示将字符串 `word1[0:i]` 转换为字符串 `word2[0:j]` 所需的最小操作数[^4]。 #### 2. 状态转移方程 当处理到两个字符串中的某个字符时,存在三种可能的操作: - 如果当前字符相同,则无需额外操作: \[ dp[i][j] = dp[i-1][j-1],\quad 当 word1[i-1]=word2[j-1] \] - 如果当前字符不同,则需要考虑以下三种情况取最小值: - 插入操作:`dp[i][j-1] + 1` - 删除操作:`dp[i-1][j] + 1` - 替换操作:`dp[i-1][j-1] + 1` 因此,完整的状态转移方程可以写为: \[ dp[i][j] = \begin{cases} dp[i-1][j-1],& 若 word1[i-1]==word2[j-1]\\ min(dp[i-1][j]+1,\, dp[i][j-1]+1,\, dp[i-1][j-1]+1),& 否则 \end{cases} \] 此公式涵盖了所有的可能性,并确保每次都能得到最优解[^5]。 #### 3. 边界条件 为了初始化动态规划表,我们需要设定边界条件: - 将空串转为目标串所需步数等于目标串长度:`dp[i][0] = i` - 将源串转为空串所需步数等于源串长度:`dp[0][j] = j` #### 4. 实现代码 以下是基于上述理论的 Python 实现代码: ```python def minDistance(word1: str, word2: str) -> int: m, n = len(word1), len(word2) # 创建 DP 表格并初始化 dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] # 初始化边界条件 for i in range(1, m + 1): dp[i][0] = i for j in range(1, n + 1): dp[0][j] = j # 填充表格 for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if word1[i - 1] == word2[j - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] else: dp[i][j] = min( dp[i - 1][j] + 1, # 删除 dp[i][j - 1] + 1, # 插入 dp[i - 1][j - 1] + 1 # 替换 ) return dp[m][n] ``` 这段代码实现了动态规划求解编辑距离的过程,时间复杂度为 O(m*n),其中 m 和 n 是输入字符串的长度。 --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度**: 需要填充整个二维数组,故时间为 \(O(m \times n)\)。 - **空间复杂度**: 使用了一个大小为 `(m+1)*(n+1)` 的矩阵来保存所有子问题的结果,所以空间复杂度也是 \(O(m \times n)\)[^4]。 如果仅关注最终结果而不需要记录路径,还可以优化空间复杂度至线性级别。 ---
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