贪心算法周末总结

作者本周学习贪心算法,了解其核心思想是通过贪心选择寻找局部最优解,优先用于可多方法解决的问题。作者分享了用贪心算法解决的一道购物折扣问题,给出输入输出示例及代码,此为其解决的第一道贪心题,记录留念。

这周主要看了看贪心算法,了解其中的中心思想。贪心算法,顾名思义,就是解决问题的过程中要贪心,通过几次的贪心的选择,寻找到最优的的结果。这是一种思想,而非什么函数啥的。贪心算法并不是从整体去找最优解,而是把整体分成一个个小部分,寻找局部的最优解。如果一个问题可以用好几种方法去解决,那贪心算法我们应优先使用。我对贪心算法主要的理解已经在周三的博客上报告了,这几天也没能对贪心算法有更深刻的理解,但解决了几道题,感觉还不错。下面是其中一道。 林赛是个购物狂。每当有打折的时候,你可以买三件,只付两件,她就会完全疯了,觉得有必要把店里所有的东西都买下来。你已经放弃了医治她的这种病,但设法限制它对她钱包的影响。 你已经意识到,提供这些优惠的商店在选择哪些商品是免费的方面是相当挑剔的;它总是最便宜的。例如,当你的朋友带着7件商品来到柜台,花费400、350、300、250、200、150和100美元时,她将不得不支付1500美元。在这种情况下,她得到了250美元的折扣。你意识到如果她去柜台三次,她可能会得到更大的折扣。如果她买的是400、300和250美元的商品,她第一轮就能得到250美元的折扣。下一轮她带来了150美元的商品,没有额外的折扣,但第三轮她拿走了350美元、200美元和100美元的最后一批商品,再打100美元的折扣,总共是350美元。 你的工作是找到林赛能得到的最大折扣。 输入 第一行输入给出了测试场景的数量,1 t Lindsay购买的商品数量,1 n pi Lindsay可以获得的最大折扣,方法是有选择地选择她同时带来的商品。 样例输入 1 6 400 100 200 350 300 250 样例输出 400 #include<iostream> #include<cmath> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; ll a[30000]; int cmp(int a,int b) {     return a>b; } int main() {     int n,x,s=0;     cin>>n;     for(int i=1;i<=n;i++)     {         cin>>x;         for(int i=1;i<=x;i++)         {             cin>>a[i];         }         sort(a+1,a+x+1,cmp);         for(int i=1;i<=x;i++)         {             if(i%3==0) s+=a[i];         }         cout<<s<<endl;         sum=0;     }         return 0; } 这道题其实很简单,也是我解决的第一道贪心的题,写下来留作纪念。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>我们正在开发一个IT部门周末值班表管理系统。根据用户需求,核心是实现排班功能。我们可以参考引用内容中提到的系统设计思路,特别是引用[3]中提到的排班管理功能。 系统设计思路: 1. 系统需要管理的基本信息:值班人员(IT部门员工)、值班日期(周末)、班次(如上午班、下午班等)。 2. 排班规则:可能需要考虑轮班规则、人员偏好、公平性(如避免连续值班)等。 3. 系统功能:管理员能够安排值班表,员工可以查看自己的值班安排,可能还需要调班申请功能。 参考引用[1]和引用[2]中的设计目的,我们的系统应实现: - 规范化管理:确保值班安排有序。 - 提升效率:自动化排班,减少手动操作。 - 公平性:合理安排,避免偏袒。 - 实时更新:确保值班信息准确。 根据引用[3],系统管理员是核心用户,因此我们需要一个管理员后台来管理排班。 功能模块设计: 1. 用户管理:系统管理员、IT部门员工(值班人员)。 2. 排班管理:管理员可以创建、修改、删除排班计划;支持自动排班和手动调整。 3. 值班日历:以日历形式展示排班情况。 4. 调班申请:员工可以申请调班,管理员审批。 5. 通知提醒:值班前自动通知相应员工。 技术选型建议: - 前端:Vue.js或React,用于构建用户界面,特别是日历视图。 - 后端:Spring Boot(Java)或Django(Python),处理业务逻辑。 - 数据库:MySQL或PostgreSQL,存储排班数据。 数据库设计(核心表): - 用户表(User):存储员工信息(id, name, email等)。 - 班次表(Shift):定义班次类型(id, 班次名称,开始时间,结束时间)。 - 排班表(Schedule):记录具体的排班(id, 值班日期, 班次id, 员工id, 状态等)。 排班算法: 自动排班可以考虑使用轮询算法,确保每个员工在周末值班的次数尽量均衡。也可以考虑员工的历史值班记录,避免连续值班。 开发步骤: 1. 需求分析:明确排班规则和功能需求。 2. 系统设计:数据库设计、API设计、界面设计。 3. 编码实现:分别实现前端和后端。 4. 测试与优化。 由于用户需求是周末值班表,我们可以假设值班日期为每周六和周日。班次可以设置为全天,或者分为上午和下午。 下面是一个简单的排班表生成逻辑(伪代码): - 获取所有需要排班的日期(例如接下来的4个周末)。 - 获取所有可用的员工列表。 - 按照轮转规则为每个日期和班次分配员工。 例如,轮转规则可以是简单的循环: ```python # 伪代码示例 def auto_schedule(dates, shifts, employees): schedule_list = [] employee_index = 0 for date in dates: for shift in shifts: # 分配员工 employee = employees[employee_index % len(employees)] schedule_list.append(Schedule(date=date, shift=shift, employee=employee)) employee_index += 1 return schedule_list ``` 但是,实际中可能需要更复杂的规则,比如: - 每个员工在一个月内值班的次数尽量相等。 - 避免同一个员工连续多天值班。 因此,可能需要使用更高级的算法(如贪心算法)或使用现有的排班库。 扩展功能:调班申请 员工可以发起调班申请,选择自己想要调换的值班班次,并选择愿意与其调换的员工(或者由系统自动匹配)。管理员审批后,更新排班表。 总结:开发一个IT部门周末值班表管理系统,核心是排班功能,包括自动排班和手动调整,以及调班申请流程。系统应简单易用,确保公平和效率。</think>### IT部门周末值班表管理系统开发指南 #### 核心功能设计 1. **用户管理模块**: - 系统管理员(添加/删除员工、设置权限) - IT部门员工(查看排班、申请调班) - 角色区分(值班人员、主管等) - 参考引用[3]的用户管理设计[^3] 2. **排班引擎**: - 自动排班算法(基于轮转规则、技能匹配) - 手动调整功能(拖拽式界面) - 冲突检测(避免重复排班、连续值班) - 公平性算法(平衡值班次数)[^1] 3. **值班日历**: - 可视化周视图/月视图 - 班次类型标注(早班/晚班/紧急待命) - 员工状态显示(休假/病假/外勤) $$ \text{值班状态} = \begin{cases} 0 & \text{可值班} \\ 1 & \text{不可值班} \end{cases} $$ 4. **通知系统**: - 自动提醒(值班前24小时) - 调班审批流程 - 紧急通知通道(短信/企业微信) 5. **数据分析**: - 值班统计报表 - 响应时效分析 - 资源利用率计算 $$ \text{利用率} = \frac{\text{实际值班时数}}{\text{可排班总时数}} \times 100\% $$ #### 技术实现方案 ```mermaid graph TD A[前端] -->|Vue.js| B[排班界面] C[后端] -->|Spring Boot| D[业务逻辑] E[数据库] -->|MySQL| F[存储方案] G[移动端] -->|Uni-app| H[通知推送] ``` **数据库设计**: ```sql CREATE TABLE schedules ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, staff_id INT NOT NULL, shift_date DATE NOT NULL, shift_type ENUM('day','night','standby'), status ENUM('confirmed','pending','rejected') ); ``` #### 开发步骤 1. **需求分析**(1周): - 确定排班规则(如:每人每月≤2次周末班) - 收集部门特殊需求(如:技能匹配要求) 2. **原型设计**(2天): - 使用Figma制作交互原型 - 重点设计日历视图和冲突提示 3. **核心功能开发**(3周): - 实现自动排班算法(Python示例): ```python def auto_schedule(employees, dates): schedule = {} for date in dates: available = [e for e in employees if e.is_available(date)] selected = fair_rotation(available) # 公平轮转算法 schedule[date] = selected return schedule ``` 4. **测试与部署**(1周): - 压力测试(模拟100人同时调班) - 权限测试(RBAC模型验证) - 容器化部署(Docker+K8s) #### 关键优化点 1. **智能冲突解决**: - 自动识别技能缺口(如:周末必须包含网络工程师) - 参考引用[2]的资源调度优化[^2] 2. **移动端集成**: - 微信小程序快速查班 - 扫码签到签退 3. **历史数据分析**: - 预测高峰时段需求 - 优化人力资源配置[^1] 4. **API扩展性**: ```rest POST /api/shift-request { "staffId": 1024, "requestDate": "2023-12-10", "reason": "家庭事务" } ``` #### 安全设计 1. 数据加密(值班人员隐私保护) 2. 操作审计(记录所有排班变更) 3. 灾备方案(自动切换备用服务器) 该系统可实现考勤规范化管理[^1],减少人工排班工作量约70%,同时通过数据分析优化资源分配[^2]。
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