点覆盖的概念定义：对于图G=(V,E)中的一个点覆盖是一个集合S⊆V使得每一条边至少有一个端点在S中。最小点覆盖：实质是个点集，点集里面的点能覆盖所有的边，最小点覆盖就是满足这个要求的点集中点数最小的那个最小边覆盖：实质是个边集，这个集合里的边能覆盖所有的点，最小边覆盖是满足这个要求的所有边集中边数最少的一个这里顶点数等于总的顶点数，是二分图两边的顶点数，不是一边 二分图中最小点覆盖等于
贪心算法的核心就是：在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。假设存在下面需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区。如何选择最少的广播台，让所有的地区 都可以接收到信号。思路:1)遍历所有的广播电台, 找到一个覆盖了最多未覆盖的地区的电台(此电台可能包含一些已覆盖的地区，但没有关系）
2)将这个电台加入到一个集合中(比如 ArrayList
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2023-11-20 11:43:37
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设想从一大群选手中挑选人员组建一支队伍，每名选手都拥有特定的技能组合。目标是组建出一只最小的队伍，使得队伍整体拥有一组特定的技能组合。也就是说，对于队伍整体所需要的技能，队伍中至少有一名选手必须拥有这项技能。假定S为队伍所必须拥有的技能集合，P为所有待选选手的技能集合。从P中挑选出一些技能组合以构成C，C必须覆盖S中所要求的所有技能。重要一点，我们选择的选手数量
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2023-11-20 23:38:59
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贪心算法之集合覆盖问题详解说明贪心算法是指在对某一问题求解时，每一步都寻找最优解的一种思路集合覆盖问题指有多个电台，每个电台都可以覆盖一定的区域，求可以覆盖所有地区的最小电台数量使用贪心算法求得的解不一定是最优解，但是接近最优解电台覆盖问题思路？？？先用集合记录要覆盖的所有区域，然后遍历每一个电台，将每一个电台能覆盖到的区域和所有的电台做交集处理，然后得到能覆盖最大区域的电台，将这个电台保存下一次
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2023-11-14 09:40:51
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一、贪婪算法介绍算法基本思路：从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。（摘自 贪婪算法_百度百科）简单直接的描述，就是指每步都选择局部最优解，最终得到的就是全局最优解。&nb
1 .关于列表方法列表数据类型有更多的方法。下面是List对象的所有方法：list.append(x)将一项添加到列表的末尾。等价于a[len(a):]=[x]。list.extend(iterable)通过追加可迭代中的所有项来扩展列表。等价于a[len(a):] = iterable。list = [2,5,3,7,6,9]
list.extend(range(2,8))
list
[2, 5
最大覆盖选址问题建模与求解1. 简介选址理论的研究，最早始于1909 年，Weber 研究如何在平面上确定一个仓库位置，使仓库与顾客间的总距离最小(也称为 韦伯问题) ；而后在1964 年，Hakimi 提出了网络上的p-中值问题与p-中心问题，该研究在选址问题上具有里程碑意义，此后更多学者加入到选址理论的研究中。目前选址问题主要有三类： ① P-中位问题（也称P-中值问题）：研究如何选择P个服务
集合覆盖问题是一个在计算机科学中非常重要的问题，它涉及到如何有效地选择集合，使得选取的集合能够覆盖到所有的元素。在实际应用中，集合覆盖问题经常出现于资源分配、网络覆盖等多个领域。本文将深入探讨如何在Python中解决集合覆盖问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优等多个方面。
## 问题场景
集合覆盖问题通常可以用更具体的例子来描述。例如，假设我们有若干个集合，每个集合中包含不同的元素
关于CoverageCoverage是Python代码覆盖率分析工具，有关它的介绍和安装方法请见：Python代码覆盖率分析工具Coverage用Python启动的web服务可以方便地使用Coverage分析其覆盖率，假设一个web服务，它的启停命令如下：sudo python xxx/main.py --port=8888 --logging=none > /dev/null 2>&
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2024-05-15 20:03:26
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在浩辰CAD制图软件绘制图纸的过程中，有些时候需要创建一个空白区域来覆盖区域上的对象，隐藏一些不想看见对象和实体，得到显示希望看见结果。那具体怎么操作呢？下面分享一下详细的CAD教程吧！CAD区域覆盖功能的使用步骤如下：菜单位置：[绘图]→[区域覆盖] 命 令 行：WIPEOUT 使用空白区域覆盖现有对象。 命令行信息：指定第一点或[边框(F)/多段线(P)]<多段线>: 可直接确定第
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2023-12-17 17:28:25
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# Python灰度图均值化
## 简介
在数字图像处理中，灰度图像是最常见的图像类型之一。灰度图像是一种只有灰度级别而没有颜色的图像，每个像素的灰度级别表示了该像素的亮度。灰度图均值化是一种常用的图像增强技术，用来提高图像的对比度和细节。
本文将介绍灰度图均值化的原理，并使用Python编写代码实现灰度图均值化。同时，我们将使用matplotlib库来绘制饼状图和使用mermaid库来绘制
原创
2023-12-09 08:42:43
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用Python启动的web服务可以方便地使用Coverage分析其覆盖率，假设一个web服务，它的启停命令如下：sudo python xxx/main.py --port=8888 --logging=none > /dev/null 2>&1 &
ps auxf|grep xxx/main.py |grep -v grep |awk '{print $2}'|sor
//2019.7.14晚matplotlib七种常见图像输出编程大全七种图形汇总输出如下：import numpy as np #导入数据结构nmupy模块import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib图像输出模块plt.rcParams["font.sans-serif"]=["S
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2023-06-18 20:28:31
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贪心算法介绍贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果集合覆盖问题假设存在如下表的需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区。 如何选择最少的广播台，让所有的地区都可以接收到信号？广播台覆盖地区K1“北京”
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2023-11-28 11:24:44
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# Java 初始化集合
作为一名经验丰富的开发者，当有一位刚入行的小白不知道如何初始化Java集合时，你需要教会他。在本文中，我将向你展示初始化Java集合的流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程
下面是初始化Java集合的流程图：
```mermaid
gantt
title 初始化Java集合
section 初始化ArrayList
创建ArrayList对象: a1
原创
2023-12-05 07:52:20
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Python+OpenCV—Matplotlib绘制灰度/彩色直方图一、Matplotlib.Pyplot简介1、Matplotlib2、Pyplot二、灰度直方图1、主要函数(1) calcHist()(2) hist()2、实现代码3、效果示例三、彩色直方图1、实现代码2、效果示例 一、Matplotlib.Pyplot简介1、MatplotlibMatplotlib 是 Python 的绘
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2023-08-16 11:00:49
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option = {
title : {
text: '雷达图',
subtext: '卖山楂啦prss',
textStyle: {
color: '#000000',
fontSize: 20,
}
},
tooltip : {
trigger: 'axis'
},
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2024-05-15 08:14:47
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先提示 几点
我们创建 项目的时候 要选择 Google APIs 不要选择 Android。
要使用 谷歌地图 我们需要一个 api key密钥，至于怎么得到密钥 大家自己去 搜搜吧,如果下载这个例子的源码，需要把我例子里边的 密钥 替换成 自己的。
我们要在 AdnroidManifest.xml中 引用地图库 加上这一句
<use
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2024-03-25 11:39:38
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# Java 覆盖集合：一种高效的数据结构
在Java编程中，集合（Collection）是一种常用的数据结构，用于存储一组元素。Java提供了多种集合类型，如List、Set、Map等，每种类型都有其特定的用途和特点。然而，在某些情况下，我们需要一种可以覆盖其他集合的集合，以实现更高效的数据操作。本文将介绍Java中的覆盖集合（Covering Set）的概念、实现方式以及应用场景，并提供代码
原创
2024-07-23 06:16:35
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redis 使用经验总结
①、定时更新天气网数据文件解析并存储到redis ②、通过接口访问形式提供给高德1、定时更新天气网数据文件解析并存储到redis下载GridForecast、GridHourly、GridNow、RainMinute四类数据文件 同时在服务器本地备份date = TqwUtil.for
