算法-答案收集

最新推荐文章于 2025-12-13 00:30:00 发布
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本文深入解析《算法第4版》习题解答，涵盖前4章内容，并全面总结Java泛型、枚举、内存管理、并发编程及IO操作等核心知识点。
算法导论第四章练习参考答案(6) - 4.1-4.6
TXLTF的博客
08-02 2774
假设f满足正则性条件，我们希望∃p，d，k，∀n≥k，有f(n)≥d*n^(loga(b) +p)。然后，我们将通过归纳法证明，对于最大的i，使得b^i * k小于n，并且对于每一个n≥k， f(n)≥dn^(loga(b) +p)。然后，根据规律性和归纳假设，cf(n)≥af(n/b)≥a* d* ( (n/b)^(loga(b) +p) )。取c =−2/ log(3/4)， d = 34。假设n是奇数，那么递归式就是T(n) = T((n + 1)/2) + T((n - 1)/2) + Θ(n)。
基于搜索引擎的问答匹配度查询工具-百度搜索API集成-搜狗搜索接口调用-微信小游戏答题辅助系统-智能答案推荐算法-否定词汇识别处理-匹配度统计分析模块-多选项对比排序功能-自动化正.zip
11-01
这种工具的开发涉及了多个技术模块和算法，其中包括百度搜索API集成、搜狗搜索接口调用、微信小游戏答题辅助系统的实现，以及智能答案推荐算法和否定词汇识别处理等核心组件。 百度搜索API集成允许开发者接入百度...
算法(一)介绍
pengGeiii的专栏
12-25 540
经常有人把算法和数据结构混淆在一起 其实这是两个完全不同的东西 算法的定义:定义良好的计算过程,它取一个或一组值作为输入,并产生一个或一组值作为输出,即,算法就是一系列的计算步骤,用来将输入数据转换成输出结果.(来自算法导论) 原文:Informally,an algorithm is any well-defined computational procedure that takes s
机器学习及算法-python
weixin_45639174的博客
11-24 3299
Scikit-learn包含：分类、聚类、回归特征工程模型选择、调优安装逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法。
数据结构与算法-填空题
趟过java，遇见web
08-14 955
本文总结了数据结构与算法课程中的核心知识点，包括数据结构的基本概念（数据、数据元素、存储结构）、线性表（单链表、循环队列的操作条件）、树与二叉树（结点计算、遍历序列）、排序算法（插入排序、堆排序）等内容。重点涵盖了广义表操作、完全二叉树性质、栈与队列的应用场景等典型问题，并提供了相关例题的详细解析与答案。这些知识点对理解数据结构的基本原理和算法实现具有重要指导意义。
C/C++基础算法-滑动窗口
kamenrider___的博客
11-09 790
(这句话很重要)
垃圾回收算法--JVM基础(11)
guangzhi0633的专栏
10-28 380
而老年代则像沉稳的长者，对象们长久存在，变化较少，因此采用标记-清除（Mark-Sweep）或标记-整理（Mark-Compact）算法，确保回收的准确性和内存的高效利用。JVM垃圾回收算法是Java虚拟机中自动管理内存的关键机制，它通过智能识别和回收无用对象，有效防止内存泄露，提升系统性能，是Java语言高效、稳定运行的基石。在Java的世界里，我们享受着“自动内存管理”的便利，今天，就让我们一起揭开JVM（Java虚拟机）垃圾回收算法的神秘面纱，看看它如何为你的Java应用“瘦身”又“提速”！
数据结构与算法 - 面试技巧：算法题的思路表达与代码规范
热门推荐
千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金
12-13 1万+
数据结构与算法面试技巧：思路表达与代码规范 在技术面试中，算法题的解题思路和代码规范往往比正确答案更重要。本文从面试官视角出发，提出一套结构化方法论： 审题阶段：通过复述题目、确认边界条件展现严谨性 分析过程：采用"暴力解→瓶颈识别→优化方案"的递进式表达 代码实现：遵循工业级规范（命名清晰、边界处理、函数拆分） 测试验证：主动列举典型用例，展示全面思考 文中包含Java代码规范示例和mermaid流程图解，帮助面试者从"会做题"进阶为"会面试"。
7-3 银行家算法--综合 (50 分)（思路+详解+分析输入）宝宝们 加油
2401_84408759的博客
04-17 1331
===================================================================这道题涉及到 银行家算法的申请资源 算法 还有 安全性检查的耍算法 那么强烈建议 把前面的学完再看本题7-1 银行家算法–安全性检查 (20 分)7-2 银行家算法–申请资源 (30 分)二：题目===================================================================输入N个进程(N
7-1 页面置换算法--FIFO (50 分)（思路详解）
afsdfrsg的博客
04-03 1028
光给面试题不给答案不是我的风格。这里面的面试题也只是凤毛麟角，还有答案的话会极大的增加文章的篇幅，减少文章的可读性。
C++Primer第11章-泛型算法-课后习题答案[收集].pdf
10-11
在C++编程中，泛型算法是用于处理各种不同数据结构（如数组、向量、列表等）的一组通用函数，这些函数不依赖于特定的数据类型。本篇内容主要涉及了两个重要的泛型算法——`count`和`accumulate`，以及如何在实际编程...
大数据-算法-提高中学生数学解题能力的探索研究.pdf
04-20
通过运用各种算法，如机器学习算法，可以构建智能辅导系统，该系统能够自动识别学生的解题思路，提供即时反馈和正确答案的解释。此外，还可以运用优化算法帮助学生寻找解题的最佳路径，训练他们的逻辑思维和问题解决...
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
最新发布
12-30
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点实现其拓扑结构、工作原理及控制策略的建模与仿真分析。该模型通过AC-DC-AC变换结构，实现电压变换、电气隔离和能量双向流动等功能，适用于智能电网、新能源接入等场景。文中详细阐述了系统组成、模块化设计、中间直流环节的作用以及仿真验证过程，帮助用户掌握PET的核心特性与动态响应性能。; 适合人群：具备电力电子、电力系统基础知识的高校研究生、科研人员及从事新能源、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学与科研中对电力电子变压器工作原理的理解与验证；②支撑PET在微电网、牵引供电、可再生能源并网等场景下的控制策略开发与性能测试；③为复杂电力电子系统建模提供参考案例。; 阅读建议：建议结合Simulink环境动手搭建模型，关注各模块参数设置与控制逻辑实现，通过仿真结果分析系统稳态与动态特性，进一步可拓展为多端口PET或加入故障穿越、谐波抑制等高级功能研究。
FrankZheng1985_ecom-ai-backend_39344_1767075544075.zip
12-30
FrankZheng1985_ecom-ai-backend_39344_1767075544075.zip
jquery select value by name
12-30
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 实例如下所示：<select name=region[province] id= class=region valid><option value=0 selected=selected tier=1>省、直辖市</option><option tier=1 value=2>北京市</option></select>var province = $(select[name=region[province]]).val();取得textarea的值<textarea id=address></textarea >$(#textare
tomcat端口占用无法启动
12-30
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 "Tomcat启动失败的处理方案：端口冲突问题分析"Tomcat作为一个广泛应用的Java servlet容器，主要用于承载Java Web应用程序。 然而，在实际部署过程中，Tomcat有时会出现无法正常启动的现象，这会对开发与生产环境造成干扰。 本篇内容将聚焦于Tomcat无法启动的一个普遍因素：端口冲突。 端口冲突的具体含义是Tomcat在尝试绑定某一端口号时，发现该端口已被其他应用程序所使用。 面对此类情形，Tomcat将无法成功启动，并抛出java.net.SocketException异常。 例如，常见的错误提示信息包括："java.net.SocketException: Unrecognized Windows Sockets error: 0: JVM_Bind"。 针对此类问题的解决方案有多种途径。 第一种方法是调整Tomcat的默认端口号。 在Tomcat的配置文档server.xml中，存在Connector组件的设定，例如：<Connector port="8090" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" />。 此处的port属性明确了Tomcat的监听端口，其默认值通常为8080。 用户可将其更改为一个不常见的端口号，从而规避端口冲突的风险。 第二种方法是检测端口的占用状态。 通过在命令行输入"netstat -aon|findstr "8080""（这里的8080代表Tomcat需要使用的端口），能够识别出占用该端口的进程标识符PID。 随后，借助"tasklist|findst...
手机端富文本编辑器项目_支持移动端图文混排与多媒体内容编辑_专为移动设备优化的富文本编辑解决方案_React或Vue前端框架结合移动端UI库实现响应式设计_集成图片上传与表情符号插.zip
12-30
手机端富文本编辑器项目_支持移动端图文混排与多媒体内容编辑_专为移动设备优化的富文本编辑解决方案_React或Vue前端框架结合移动端UI库实现响应式设计_集成图片上传与表情符号插.zip
基于SpringBoot与SpringAI框架构建的智慧能源领域AI助手基础应用架构_智能客服智能运维智能体工作流RAG检索增强生成与MCP协议工具链集成及中文文档语义分割器_为垂.zip
12-30
基于SpringBoot与SpringAI框架构建的智慧能源领域AI助手基础应用架构_智能客服智能运维智能体工作流RAG检索增强生成与MCP协议工具链集成及中文文档语义分割器_为垂.zip
贪心算法--采花生问题
03-20
<think>好的，我现在需要回答用户关于贪心算法在采花生问题中的应用的问题。首先，我需要回忆一下采花生问题的具体内容。采花生问题通常是指在一个网格中，每个格子有一定数量的花生，一个人从左上角出发，每次只能向右或向下移动，最终到达右下角，要求收集到最多的花生。这应该是一个动态规划问题，但用户提到的是贪心算法，可能需要先理清楚两者的区别。 用户可能混淆了贪心算法和动态规划的应用场景。贪心算法通常每一步都选择当前最优，但可能无法得到全局最优解。而像采花生这样的问题，由于路径的选择会影响后续的结果，需要全局考虑，因此更适合用动态规划来解决。例如，每个位置的最大花生数只能由左边或上边的位置决定，因此需要递推计算每个位置的值。 接下来，我需要确认用户提供的引用内容是否有相关的信息。查看用户给出的引用，引用[1]提到了动态规划的相关内容，包括摘花生问题的题解，这可能与用户的问题相关。引用[4]中的示例测试样例可能涉及到类似的问题，但可能不是直接相关。 用户要求示例代码和解题思路，因此我需要先解释为什么贪心算法在这里不适用，然后转而介绍动态规划的解法。同时，需要提供代码示例，可能参考引用中的信息，比如引用[1]中的摘花生题目代码题解部分。 需要注意用户的引用中的摘花生问题可能正是用户所说的采花生问题，所以需要结合引用[1]的内容来回答。根据动态规划的思路，每个位置的最大花生数等于其左边或上边最大值加上当前格子的花生数。代码实现通常使用二维数组来存储中间状态，逐步填充数组，最终右下角的值即为答案。 可能用户误以为这个问题可以用贪心算法解决，但实际上正确的解法是动态规划。因此，在回答时需要指出这一点，并解释贪心算法在此场景中的局限性，例如贪心每次选择当前最大花生路径可能会导致错过全局更优的路径。 最后，生成相关问题时要围绕贪心算法和动态规划的区别，以及采花生问题的其他解法或变体来提问。</think>### 贪心算法在采花生问题中的应用分析 采花生问题的典型场景是：给定一个$m \times n$的网格，每个格子有若干花生，从左上角出发，只能向右或向下移动，最终到达右下角，求能收集的最大花生数。**此问题需用动态规划而非贪心算法解决**，原因如下： 1. **贪心算法的局限性** 贪心算法每一步选择当前最优（如向右或向下中花生更多的方向），但局部最优无法保证全局最优。例如： $$ \begin{matrix} 100 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 100 \end{matrix} $$ 若第一步贪心选择向右（100→1），则无法到达右下角的100；而动态规划会提前计算所有路径。 2. **动态规划的正确性** 定义状态$dp[i][j]$表示到达$(i,j)$时的最大花生数，状态转移方程为： $$ dp[i][j] = \max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j] $$ 通过递推计算所有位置，最终$dp[m-1][n-1]$即为答案。 --- ### 动态规划实现代码（Python示例） ```python def max_peanuts(grid): m, n = len(grid), len(grid[0]) dp = [[0] * n for _ in range(m)] dp[0][0] = grid[0][0] # 初始化第一行和第一列 for i in range(1, m): dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0] for j in range(1, n): dp[0][j] = dp[0][j-1] + grid[0][j] # 填充其余位置 for i in range(1, m): for j in range(1, n): dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j] return dp[-1][-1] ``` --- ### 关键点说明 - **初始化处理**：第一行和第一列只能通过单一方向累加得到[^1]。 - **时间复杂度**：$O(mn)$，优于暴力枚举所有路径的指数复杂度。 - **空间优化**：可用滚动数组将空间复杂度优化至$O(n)$。 ---
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