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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学校课程安排优化 - 优化课程的时间安排以提高学习效果(43/90)

知识点名称应用场景MATLAB函数或工具目的数据导入导入课程、教师和教室数据读取外部数据文件并转为表格形式数据预处理填补缺失值,标准化课程信息grp2idx()确保数据完整并标准化处理,以便后续分析线性规划优化优化课程时间安排linprog()使用线性规划算法减少课程冲突,提高排课效率多目标优化平衡教师工作量和教室利用率考虑多目标进行优化,找到各方满意的课程安排方案模拟退火算法解决复杂的排课优化问题使用模拟退火算法避免局部最优,找到全局最优解数据可视化展示课程安排的优化结果。

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qq_34022877的博客 3315
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