우선, 내 하드웨어이며, 찾기가 힘들어서 몇 가지 지침을 정말 고맙게 생각합니다. 1,x,x2...xn의 종별은 x>=1 일 때 동전 문제에 대한 욕심 많은 알고리즘이 항상 효과가 있다는 것을 증명해야합니다. 우리는 항상 최소 금액의 동전을 선택할 때 항상 최소 동전 개수로 필요한 금액을받습니다. 감사합니다. 이 같이
GBFS와 A *를 그리드 (2D 배열)로 구현하려고합니다. 우리가 더 나아 가기 전에 ... 두 알고리즘 모두 이전 위치를 기억합니까? 그렇다면이 방법은 경험적 방법이 더 좋다면 그 위치로 점프한다는 것을 의미합니다. 즉 형제의 자식 노드로 점프합니까? 형제의 자식은 현재 노드의 자식보다 우수한 경험적 방법을 가지고 있습니까? 더 나은 설명은 예를 들어
나는 다음과 같은 문제가 있습니다 가있을 N 프로젝트하자를. Fi (x)를 프로젝트 i에서 x 시간 단위로 작업 한 경우 얻을 수있는 포인트 수와 같습니다. 과 같은 프로젝트를 사용하고 작업하는 데 T 시간이 걸립니다. 목표는 얻을 포인트의 수를 최대화하고 F 함수는 감소하지 않는 것입니다. F 함수는 한계 수익률이 감소합니다. 즉, 특정 프로젝트에서 x
최소한의 교실을 사용하여 중복 될 수있는 활동을 예약하는 문제에 대한 해결책과 관련하여 몇 가지 질문이 있습니다. 이 솔루션은 다음과 같습니다 : 는 활동의 S 세트를 예약 할 수있는 교실의 가장 작은 수를 찾기 시작하고 시간을 마무리에 따라 활동을 통해이 efefficiently 이동하려면.. 교실 목록 두 개를 유지 : 시간 t에서 바쁜 방과 시간 t에
일부 HTML 태그가 있고 라텍스 태그로 변경되는 파일 하나를 파싱 중입니다. 고양이 텍스트 아웃 <Text>A \textbf{ASDFF</strong> is a <em>cerebrovafdfasfscular</em> condifasdftion caufadfsed fasdfby tfdashe locfsda
falis
나는 wikipeida을 읽고 다음과 같이 크루스 칼의 의사 코드 발견 : 나는 FIND_SET()가 무엇을 확인 조용히 아니에요, 그리고 위키 백과는 다음과 설명이 KRUSKAL(G):
foreach v ∈ G.V:
MAKE_SET(v)
G.E = sort(G.E)
i = 0
while (i != |
나는 티크 타크 발가락을 만들었습니다. 각 보드 상태를 감안할 때, A.I. 1 정확한 장소를 반환합니다. (움직임이 똑같은 경우에도 매번 같은 동작을 선택합니다. 임의의 것을 선택하지 않습니다.) 나는 A.I. 그래서 재귀 함수로, A.I. 주어진 보드에 대한 이동을 만든 다음, 다른 모든 플레이가 가능한 모든 이동을하도록하고 각각의 가능한 이동에 대해
여기 내 코드입니다. 정규식 끝 부분에 U가있을 때 어떤 차이가 있습니까? 출력은 : 어레이 ([0] => 배열 ([0] => 예 : [1] => 이것이 시험)) 어레이 ([0] => 배열 ([0] => 예 : 이것은 테스트입니다)) 그래서 실제로 무슨 일이 일어나고 있습니까? 어떤 버전이 욕심 많은 버전이고 그 이유는 무엇입니까?
나는 profit (i, j)가 profit (j, i)와 같지 않을 수 있도록 각 꼭지점 쌍 사이에 정의 된 약간의 이윤을 가진 꼭지점 집합을 가지고 있습니다. 또한, 양의 가중치 사이클이 있고 이윤은 음수 일 수 있습니다. 최대 이익을 찾는 것이 NP 하드 문제이므로 문제는 최대 1 개 도시 (모든 도시를 방문 할 필요가 없음)를 방문하는 이익을 최대화