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RSS订阅原创 0-1背包问题：动态规划与回溯法的双解法实现
本文探讨0-1背包问题的两种解法：动态规划与回溯法。动态规划通过状态转移方程以O(n*C)时间复杂度高效求解，适合大规模数据；回溯法通过递归枚举所有组合，时间复杂度为O(2^n)，仅适用于小规模问题。文中提供了完整的代码实现，包括随机生成物品数据、求解最优解及输出结果的流程。实验表明，动态规划在性能上显著优于回溯法，是工程实践中的首选方案，而回溯法则有助于理解问题本质。两种方法各有适用场景，可根据具体需求选择使用。
2025-11-19 21:26:39
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原创 单源最短路径
cout << "顶点" << i << "：" << dist[i] << endl;cout << "源点" << source << "到各顶点的最短路径：" << endl;cout << "顶点" << i << "：不可达" << endl;cout << "随机生成的图（顶点数：" << n << "）：" << endl;cout << "\n指定源点：" << source << endl;cout << "顶点" << u << "的出边：";
2025-11-19 21:00:23
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原创 C++解决股市投资问题（暴力枚举、 贪心算法）
本文探讨了如何利用预知的30天股价数据进行最优交易决策。通过C++实现了两种算法：暴力枚举法（O(n²)时间复杂度）简单直观但效率低，适合小数据量；贪心算法（O(n)时间复杂度）通过动态维护最低买入价，高效找到最佳买卖时机。对比显示贪心算法在效率上明显优于暴力枚举，是解决股票交易最大收益问题的推荐方案。两种方法的核心都聚焦于"低买高卖"原则，但贪心算法通过单次遍历即可得出最优解，更适合实际应用场景。
2025-11-19 20:40:02
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空空如也
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