注意怎么尽可能减少枚举的个数和范围例题一：生理周期 解题思路：这题还是比较简单的，很容易就可以想到用枚举的方式解题，条件其实就是枚举每一天，看看距离所给高峰的距离能不能同时%23 28 33 ==0就好了。但是如果这样设计的话很明显就要用3重循环时间复杂度很高，如果给的数据很大的话很有可能会溢出，所以选择
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2024-04-13 21:21:02
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枚举算法的思想是：将问题的所有可能的答案一一列举，然后根据条件判断此答案是否合适，保留合适的，丢弃不合适的。在C语言中，枚举算法一般使用while循环实现。使用枚举算法解题的基本思路如下所示。
（1）确定枚举对象、枚举范围和判定条件；
（2）逐一枚举可能的解，验证每个解是否是问题的解。
枚举算法一般按照如下三个步骤进行。
（1）题解的可能范围，不能遗漏任何一个真正解，也要避免有重复。
（
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2023-12-19 21:11:35
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1.枚举法思想简介基本思想：枚举也称作穷举，指的是从问题所有可能的解的集合中一一枚举各元素。用题目中给定的检验条件判定哪些是无用的，哪些是有用的。能使命题成立。即为其解。枚举法优缺点： 优点：算法简单，在局部地方使用枚举法，效果会十分的好 缺点：运算量过大，当问题的规模变大的时候，循环的阶数越大，执行速度越慢。计算量容易过大枚举法初体验： 例子1：1 百钱买百鸡问题：有一个人有一
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2023-10-10 14:05:12
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目录算法详述例题A - 火柴棒等式B - 砝码称重输入格式输出格式算法详述枚举：即对可能的解集合一一列举。 枚举算法的实现往往通过使用循环（嵌套）就能够轻易实现，所以并没有什么思维难度。解题思路：1. 对解的每个参数的数据范围采用循环语句一一枚举，对每次枚举采用if语句判断是否是解以及是否是最优解。枚举小技巧：1. 有时候，我们枚举的东西如果满足一个公式，我们的循环可以少写一层，优化效率
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2024-04-22 20:47:17
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1、砝码称重(Weight)【问题描述】设有1g，2g，3g，5g，10g，20g的砝码各若干枚（其总重≤1000g）。【输入格式】a1 a2 a3 a4 a5 a6(表示1g砝码有a1个，2g砝码有a2个，..20g砝码有a6个)【输出格式】Total=N (N表示用这些砝码能称出的不同重量的个数，不包括一个砝码也不用的情况)【输入样例】weight.in1 1 0 0&
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2024-07-11 14:04:38
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高数里面有一个内容叫做拉格朗日乘子法，用于求解约束条件下的极值问题，过程简单巧妙，也是各类考试的常考题型。然而，拉格朗日乘子法的原理我却一直不是很清楚，这两天在网上查了资料，也说说我自己的理解，用一个例子来解释。 求解例题如下： (1)其中min表示求函数f(x,y)的最小值，后面的s.t.表示约束条件，即x,y满足后面的等式。下面我们使用拉格朗日乘子法来求解，我们用g(x,y)描述约
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2024-01-18 13:09:52
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贪心算法一、算法思想贪心法的基本思路：——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。该算法存在问题：1. 不能保证求得的最后解是最佳的；2. 不能用来求最大或最小解问题；3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。实现该算法的过程：从问题的某一初始解出发；while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解
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2023-10-14 16:24:04
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枚举的定义首先，定义枚举要导入enum模块。 枚举定义用class关键字，继承Enum类。注意:定义枚举时，成员名称不允许重复 默认情况下，不同的成员值允许相同。但是两个相同值的成员，第二个成员的名称被视作第一个成员的别名 如果枚举中存在相同值的成员，在通过值获取枚举成员时，只能获取到第一个成员如果要限制定义枚举时，不能定义相同值的成员。可以使用装饰器@unique【要导入unique模块】
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2023-09-20 22:49:39
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枚举算法之填运算符摆上题目：在下面的算式中添加上“ + 、 - 、 * 、/ ”运算符，使等式成立（不使用括号）。 5 5 5 5 5=5 分析该题，由5个数构成的算式，一共需填入4个运算符，而每两个数之间的运算符可有4种选择(加、减、乘、除4种)，通过循环程序可枚举填入各种运算符的情况，然后再判断算式是否成立。刚开始我的想法是从左到右一步步来嘛错误案例public class Algorithm
在计算机科学领域，最大流问题是一个经典的优化问题，它主要用于网络流的分析中，比如交通流、费用流和信息流等场景。今天我们将探讨如何使用 Python 来实现最大流算法，并通过一个具体的例题来深入理解该算法的应用。
## 背景描述
最大流算法的历史可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术的发展和网络理论的深入，最大流问题逐渐成为图论中的一个重要研究方向。尤其是在交通系统、网络通信、资源分配等领域
# 如何实现贪心算法的例题：找零问题
贪心算法是一种常用的算法设计思想，主要用于求解最优化问题。在这一篇文章中，我们将通过一个经典的“找零问题”例题来演示贪心算法的实现过程。
## 问题描述
假设你有一种面额的硬币 [1元、3元、4元]，现在你需要凑出一个总金额 `N`，问应该如何使用最少的硬币种类来得到这个金额。
## 实现步骤流流程
以下是实现贪心算法所需的步骤流程：
| 步骤 |
文章目录一、递推的概念二、递推和递归的区别三、递推的实例1、最基础的：斐波那契数列2、变形版斐波那契数列3、较复杂的递推式求解：昆虫繁殖4、经典逆推问题：题目数量 一、递推的概念1、什么是递推算法？ 递推算法：是指从已知的初始条件出发，依据某种递推关系，逐次推出所要求的各中间结果及最后结果。简单来说,就是你今天的成果是和昨天以及前天的努力有关系的2、解决递推问题的一般形式 （1）建立递推关系式；
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2023-12-26 12:23:11
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链接：https://codeforces.com/contest/1200/problem/E 题意：依次合并两个单词，每次合并将删去最长相同前后缀，输出结果。 思路：用kmp跑出每个需要被连接的单词的next数组，与之前的单词进行匹配，跑出最长前后缀的长度并更新结果。 1 #include<bi
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2020-02-03 13:32:00
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列表偏移题目要求lst = [1,2,3,4,5]，列表向右偏移两位后，变成lst = [4,5,1,2,3]思路分析第一种方式：用切片将 [1,2,3] 和 [4,5] 取出来，之后合并在一起lst = [1,2,3,4,5]
result = lst[3:]+lst[:3]
print(result)或者lst = [1,2,3,4,5]
result = lst[len(lst)-2:]+l
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2023-09-25 19:44:38
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序言为了加深对DES加密算法的理解，lvchen很贴心地布置了一道手算DES加密结果的题，从昨晚回寝算到今天中午才写完，主要是花时间把代码逻辑实现了一遍，加深记忆也便于后续重复使用。 笔者参考了经典的DES算法详解这篇博客的解析，博主翻译得通俗易懂，内容详实，应该算是能找到的DES讲解中说得最明白的一个版本了。 本文主要是以密码编码学与网络安全——原理与实践_第6版的课后习题3.11为例，实现DE
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2024-05-13 20:15:33
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# 优化算法及其在Python中的应用
优化算法是一类用于寻找最优解的算法，广泛应用于工程、经济、金融等多个领域。无论是最小化成本还是最大化收益，优化算法都能帮助我们找到最佳可行方案。在本篇文章中，我们将探讨一种常见的优化算法——遗传算法，并提供相应的Python代码示例。
## 遗传算法简介
遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法。它通过生物遗传学的原理，如选择、交叉和变异，来逐步改进解
目录一 组合问题1. leetcode 77.组合2. leetcode 39.组合总和3. leetcode 40.组合总和II4. leetcode 216.组合总和III5. leetcode 377.组合总和IV6. leetcode 17.电话号码的字母组合二 排列问题1. leetcode 46.全排列2. leetcode 47.全排列II三 切割问题1. leetcode 131
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2023-11-27 01:29:07
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使用移动平均比率法拢共分4步：1.求基准值；2.求比率；3.去噪声；4.拟合趋势线以下使用论文《移动平均比率法预测门诊诊次》[1]中的案例进行计算讲解（后面有对案例中计算方法的个人理解）案例展示现有某医院2003年到2006年一共四年中每个月的门诊量（48个月），数据大致分布如下： 从数学的角度描述：我们现有包含4个周期，每个周期12个采样数据的一共48个数据的数据样本。现有输入：2003年1月起
迭代法迭代法解决问题的思路：利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作：确定迭代变量在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。建立迭代关系式所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以顺推或倒推的方法来完成。对迭代过程进行控制在什么时候结束迭代过程？这是编写迭
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2023-09-04 12:05:50
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1.定长路径统计 给出一个$n$个点$m$条边的有向图，每次给出三个整数$u,v,k$，求有多少条从$u$到$v$的路径长度为$k$（不一定为简单路径） 我们用邻接矩阵$G$存储这个图，$G_{u,v}$表示从$u$到$v$的边数 令$F_k$为长度为$k$的路径条数构成的矩阵，显然有： \(F_{ ...
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2021-10-05 11:03:00
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