课程安排汇总

学院课程安排系统, 代码 create table titles /*教师职称*/ ( TitleQuality int, /*教师职称数值*/ TitleName char(20), /*教师职称*/ primary key (TitleQuality) ); create tab 阅读详情

lc 210 

把课程关系转成有向图,对图进行深度优先遍历,checked标记已经访问过的节点,order保存访问顺序

也用到了回溯算法:

class Solution:
    # checked 数组保存已经保存过的节点, visited记录当前访问过的节点, checked记录访问过的不会产生环的节点
    # order保存访问顺序,v当前访问节点
    def has_cycle(self,graph,visited,checked,v,path):
        if visited[v]: # 当前过程已经访问过
            return True
        visited[v] = True 
        for i in graph[v]:
            if not checked[i] and self.has_cycle(graph,visited,checked,i,path):
                return True
        checked[v] = True
        visited[v] = False
        path.append(v)
        return False

    def findOrder(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> List[int]:
        if not prerequisites or len(prerequisites) == 0 or numCourses <=1:
            retur n [i for i in range(numCourses)]
        graph = []
        visited = []
        checked = []
        path = []

        for i in range(numCourses):
            graph.append([])
            checked.append(False)
            visited.append(False)
        
        for item in prerequisites:
            graph[item[1]].append(item[0])

        for i in range(numCourses):
            if not checked[i] and self.has_cycle(graph,visited,checked,i,path):
                return []
        path.reverse()
        return path

 

lc 207 

class Solution:
    def has_cycle(self,graph,visited,checked,v):
        if visited[v]:
            return True
        visited[v] = True
        for i in graph[v]:
            if not checked[i] and self.has_cycle(graph,visited,checked,i):
                return True
        checked[v] = True
        visited[v] = False
        return False 

    def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:
        if not prerequisites or len(prerequisites) == 0 or numCourses<=1:
            return True
        graph = []
        visited = []
        checked = []

        for i in range(numCourses):
            graph.append([])
            checked.append(False)
            visited.append(False)
        
        for item in prerequisites:
            graph[item[1]].append(item[0])

        for i in range(numCourses):
            if not checked[i] and self.has_cycle(graph,visited,checked,i):
                return False
        return True

 

 

 

 

 

 

 

 

最优化课程(part1) 学习笔记,仅供参考,有错必纠 授课老师:陆吾生; 文章目录最优化优化步骤数学记号一个二维函数某点的梯度示意图(曲面上,通过某个点的切平面)一维函数优化的更新步骤 最优化 优化步骤 一般的优化步骤: Step1: 选择一个初始点x0x_0x0​,设置容忍度ϵ\epsilonϵ,设置迭代次数kkk; Step2: 选择下降方向dkd_kdk​,在该方向下,目标函数f(x)f(x)f(x)的数值降低; Step3: 选择步长αk\alpha_kαk​,到达新的点xk+1=xk+αkdkx_{k+1}=x_ 阅读详情

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32课程安排 作者:唐承乾 日期:2021-3-3 预计开支:184 rmb 提示: ​ 32的学习成本无论是资金还是时间,都相对51有不止一倍的提高。值得庆幸的是32的学习投入越多,收获越多,后面许多竞赛以及项目的开发都是需要有可观的32基础。因此学习32是大学生活里一项不错的“投资”。 ​ 开发板需要花费184rmb,是一笔不小的开支,如果只是把32当作兴趣学习,可以不用购买。上课学长们会用自己的开发板演示,下课后没有开发板的同学也可以向购买的同学借用。对于后面准备参加电赛的同学非常建议购买的

qq_34022877的博客 3315
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shell33168
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