最新的一个面试的算法题目——一个完全背包问题

一个集合x有都不相同的n个元素,使用这个集合中的不定个数的元素,组成一个和为s的序列,求出所有符合的序列,元素可以重复使用,只要元素的个数相同不考虑顺序。

比如集合是x={2,3,4,5,7}; n=5, s=12可以得出以下的序列:

2 2 2 2 2 2

2 2 2 3 3

3 3 3 3

2 2 2 2 4

2 3 3 4

2 2 4 4

4 4 4

2 2 3 5

3 4 5

2 5 5

2 3 7

5 7

解题思路:

元素存在arr数组中,大小为size。

path[i][j]表示数组前i个元素(一个元素可出现多次),组成重量恰好为j装入背包的可能,如可能则为true,否则为false。得到递推关系:                

                path[i][j]=true,if path[i][j-arr[i]]=true的话;否则为false。

边界条件path[i][0]=true(i为1...size),为了避免遍历,在程序中使用hashtable数组,如果可以通过前面的元素组成容量为j的背包,则hashtable[j]=true,否则为false。

  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1 T F T T T F T F T F T F T
2 T F F T F T T T T T T T T
3 T F F F T F T T T T T T T
4 T F F F F T F T T T T T T
5 T F F F F F F T T T T T T

求出path数组后,通过printPath(int i,int j,int c)函数打印出所有的路径。printPath(int i,int j,int c)是个递归函数,表示打印出所有第i个元素和前i-1个元素组成容量为j的背包的路径,函数递归过程中使用v队列保存过程中的元素,其中c为v队列的大小。如printPath(2,12,0)将arr[2]=3加入队列,然后调用printPath(2,9,1)将3入队,然后分两路,一路如字所示,调用printPath(1,6,2)将2入队,...,队列中元素为3,3,2,2,2,逆序打印;一路如浅红色所示,调用printPath(2,6,2)将3入队,...,队列中元素3,3,3,3,逆序打印。调用递归函数请读者仔细体会。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
#include <string.h>
#include <memory.h>
#define _DEBUG 1
#define MAXM 20
#define MAXN 10
int arr[MAXN];//数数组
bool path[MAXN][MAXM+1];//路线
bool hashtable[MAXM+1];//是否存在
int c;//记录打印队列大小
int v[MAXM+1];//打印队列,数组大小最大为MAXN+1,此时每个数为1

void printPath(int i,int j,int c){
	if(path[i][j] &&j-arr[i]==0){//第一个点
		printf("%d ",arr[i]);
		for(int t=c-1;t>0;t--){
			printf("%d ",v[t]);
		}
		printf("%d\n",v[0]);
		return;
	}
	assert(path[i][j]);
	v[c++]=arr[i];//将元素加入到打印队列中
	for(int k=1;k<=i;k++){
		if(path[k][j-arr[i]])
			printPath(k,j-arr[i],c);		
	}
	c--;//将元素从打印队列中删除
}

void solve(int size,int m){//size表示数组的大小,从1开始
	int i,j;
	//初始化
	memset(path,false,sizeof(path));
	hashtable[0]=true;	
	for(i=1;i<=size;i++){
		for(j=arr[i];j<=m;j++){
			if(hashtable[j-arr[i]]){
				hashtable[j]=true;
				path[i][j]=true;
			}
		}
	}
	for(i=1;i<=size;i++){
		if(path[i][m]){
			printPath(i,m,0);
		}
	}
}
int main(){
#if _DEBUG==1
	freopen("interview.in","r",stdin);
	freopen("interview.out","w",stdout);
#endif

	int n,m;
	int i,j;

	scanf("%d %d",&n,&m);
	for(i=1;i<=n;i++){
		scanf("%d",&arr[i]);
	}
	solve(n,m);
	return 0;
}


 

### Python相关的AI算法工程师职位面试题目 以下是针对Python相关的AI算法工程师职位可能涉及的面试题目及其相关内容: #### 1. 动态规划与贪心算法 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法[^1]。例如,在LeetCode上的经典动态规划问题有“最长公共子序列”和“背包问题”。对于贪心算法,其核心在于每一步都选择局部最优解来达到全局最优解的目的。 ```python def longest_common_subsequence(text1, text2): m, n = len(text1), len(text2) dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if text1[i-1] == text2[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) return dp[m][n] ``` #### 2. 数据结构与算法基础 熟悉常见的数据结构如数组、链表、栈、队列以及树是非常重要的。此外,掌握二分查找等基本算法也是必不可少的一部分。 #### 3. Python模块的应用 在实际开发过程中,合理利用Python的标准库和其他第三方库能够极大地提高效率。比如`numpy`用于数值运算,`pandas`处理数据分析,还有机器学习框架如TensorFlow或PyTorch等[^2]。 #### 4. 系统设计与架构能力 当涉及到大型项目或者高性能需求时,理解分布式系统的工作原理变得尤为重要。这不仅限于理论知识的学习,还需要实践经验和解决具体场景下遇到的各种挑战的能力[^3]。 #### 5. AI哲学讨论——强AI vs 弱AI 关于人工智能的发展方向有两种主要观点:一种认为未来可能出现具备完全自主意识的人工智能即所谓“强AI”,另一种则持保守态度只期待某些特定功能得到增强从而形成所谓的“弱AI”[^4]。 ---
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