目录概述Heuristics/RulesCost-basedSearchSinglerelationMutiplerelationGenertive/Bottom-UpTransformation/Top-DownNestedsub-queriesDecomposingQueriesExpression/QueriesRewritingStatistics概述数据库系统的执行流程：从优化器到磁盘所设计的步骤：查询

T1暴力操作（opt）类似背包的处理出来除以每个数的最小代价，然后直接二分check即可，细节就是处理前后要做后缀min，然后求出\(\lfloor\frac{a}{x}\rfloor\lemid\)的最小\(x\)，可以通过整除分块的套路，\(x=\lfloor\frac{a}{mid+1}\rfloor+1\)。T2异或连通（xor）trie树上的一个子树

暴力操作（opt）拜谢丁真首先题目有一个很明显的性质：我们肯定只会对前\(\cfrac{n+1}{2}\)个数进行操作使它变小。最后的答案很明显没看出来具有二分答案的性质，考虑怎么check。实则就是要判断前\(\cfrac{n+1}{2}\)个数是否都能\(\lemid\)。我们可以方便的找出\(a_i\)变

1.前言线性二次调节（LinearQuadraticRegulator，LQR）是一种经典的现代控制理论方法，用于构造线性系统的最优控制器，它的目标是在控制系统的动态过程中，尽可能减少误差和能耗。LQR的目标是通过最优控制输入，使系统状态最小化某一代价函数（即性能指标），以实现最佳控制。2.应用场景LQR

20240925模拟赛Apow显然如果出现了\(1\)，那么\(1\)和后面的数都没用了。于是剩下的数不小于\(2\)。考虑\(3\)个数的情况，只有\(a^{(b^c)}\)和\((a^b)^c\)两种情况。第二中等价于\(a^{bc}\)，注意到当\(b,c\geq2\)时\(b^c\geqbc\)，于是第一种情况一定不优，所以直接

此为课题组所指导本科生和低年级硕士生学习组合优化问题汇报所用教材：北京大学屈婉玲教授《算法设计与分析》课程资料：https://www.icourse163.org/course/PKU-1002525003承诺不用于任何商业用途，仅用于学术交流和分享更多内容请关注许志伟课题组官方中文主页：https://JaywayXu.g

<分治策略>分治策略三步骤：分解：将问题划分为一些子问题，子问题的形式与原问题一样，只是规模更小。解决：递归地求解出子问题，如果子问题地规模足够小，则停止递归，直接求解。合并：将子问题地解组合成原问题地解。递归情况：子问题足够大，需要递归求解。基本情况：子问题足够小，不再需要递归

GaussDBKernelV5版本的Catalog还是本地存储,所以还需要考虑catalog的持久化问题.未来演进元数据解耦，Coordinator无状态,就不需要考虑Catalog持久化问题了。但是跨节点场景下的事务提交在Coordinator上还是要持久化的。图14Coordinator模块图路由信息：每个表数据共分16384

A.PerpendicularSegments没有说法B.BlackCells这个题一眼贪心，但为什么没敢直接写呢，胆子太小了C.ActionFigures贪心做不对，智力好低好低想错了，所有的0都要原价吃掉是正确的，但接下来思考炸了接下来在思考没有0需要管辖的，后面的1要从小整到大，代价为l但没有思考到，其

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Cardscoring题面：共\(n\)张牌，给定一个\(k~(2\lek\le4)\)每张牌有个种类\(a_i(1\lea_i\len)\)按从小到大的顺序取牌，每张牌可以选或不选，每个时刻只允许手中只有一个种类的牌。每个时刻可以结算手中的牌的分值，假如手中有\(x\)张牌,获得的分是\(x^{\frac{k}{2}}\)

如今，许多数字企业都认为自己是数据驱动的。通过各种软件解决方案，数据无处不在，收集起来也非常方便，这使得企业能够被动地收集大量数据，并将其应用于决策制定。然而，人们往往很容易在不考虑数据质量的情况下查看仪表盘和工具。Gartner估计数据质量低下导致企业损失平均每年1290万

确实是一道很好的DP，这警示我们要多刷DP，早日成为思维神。descriptionsolution考虑这么一件事情，我肯定是最劣每次都会选到最大的，这样才能使它最大。将\(a_i\)从大到小排序，假设最后砸开的集合为\(b_1,b_2,...b_m\)，则最大代价为：\[\sum_{i=1}^ma_{b_i}(b_i-b_{i-

题目描述我们定义一个数组\(P\)的代价为：\[\sum\limits_{x\inP}last(x)-first(x)\]这里\(first(x),last(x)\)是指\(x\)第一次，最后一次出现的位置。你需要将数组\(A\)分成恰好\(k\)段，求最小总代价。思路令\(dp_{i,j}\)表示已经分了\(i\)段，末尾在\(j\)​的

D*算法D*算法是用于路径规划的增量式搜索算法，旨在解决在环境中有障碍物动态变化时的路径规划问题。D*算法的主要思想是在每次环境状态变化时，只更新受影响的部分路径，而不必重新规划整个路径。D*算法的核心概念包括：代价函数：通常包括实际代价函数 g 和备用代价函数 rhs

线性回归代价函数J，也被称为平方误差函数，用来描述假设函数值与真实值的误差大小。其中乘1/2是用于减少平均误差，并且后面求导会有一个2，可以消掉。线性回归的代价函数常用平方误差函数。假设函数的参数是x，代价函数的参数是θ。梯度下降法要得到最小化代价函数的Θ0和Θ1参数，在

矩阵链乘法（MatrixChainMultiplication）问题是动态规划中的经典问题之一。该问题的核心目标是在给定的矩阵链中，找到一种最优的乘法顺序，使得计算矩阵乘积的标量乘法次数最小。1.问题描述给定一个矩阵链(A1,A2,...,An)，要求计算从第一个矩阵A1​到最后一个矩阵An的乘积A1

FieldD*FiledD*算法是D_starLite算法的一种改进版本，该算法针对基于栅格的路径规划算法通常以栅格端点或中心点作为路径的节点，限制了路径方向变化只能为π/4的倍数，会导致机器人不必要的运动转向，影响执行效率。而DaveFerguson提出的FiledD*算法，通过对栅格进行线性插值使路

2024-08-30    我也是傲娇者剧本。我还有点疑惑，我并没有觉得自己比别人厉害比别人高，也是傲娇者。傲娇者核心是冷漠，冷漠的意思是自己的目标比感受更重要。这样的话我还真是。然后许老师帮梳理了我的模式逻辑。真是清晰透彻。1：我有一些目标，达不成目标我就觉得自己不够好。比

openGauss-CBO优化器可获得性本特性自openGauss1.0.0版本开始引入。特性简介openGauss优化器是基于代价的优化（Cost-BasedOptimization，简称CBO）。客户价值openGaussCBO优化器能够在众多计划中依据代价选出最高效的执行计划，最大限度的满足客户业务要求。特性描述在CBO优

A\(n\timesn\)的平面上有\(m\)条通道，从\((a_i,b_i)\)到\((c_i,d_i)\)，代价为\(|a_i-c_i|+|b_i-d_i|-1\)。同时你可以花\(1\)的代价移动到四联通的点。问所有点之间两两最短距离之和。\(n\le1e9,m\le500\)。走一条通道可以减少\(1\)的代价，我们先求出所有的代价。

从0制作自己的ros导航小车前言一、准备amcl节点二、准备move_base节点三、集成导航节点四、运行测试前言上篇已经将建好的地图保存了下来，这节读取地图结合amcl、move_base功能包实现最终导航！一、准备amcl节点在nav功能包的launch目录下新建amcl.launch：<launch>

1什么是costmap代价地图在机器人进行路径规划时，我们需要明白规划算法是依靠什么在地图上来计算出来一条路径的。依靠的是gmapping扫描构建的一张环境全局地图，但是仅仅依靠一张原始的全局地图是不行的。因为这张地图是静态的，无法随时来更新地图上的障碍物信息。在现实环境中，

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ProblemDescription小A有\(n\)次获得星星的机会。在第\(i\)次机会里他有如下的\(5\)种选择（他必须做出恰好一种选择）：跳过这一轮。\(a_i\)的代价获得\(1\)颗星星。\(b_i\)的代价获得\(2\)颗星星。\(c_i\)的代价获得\(3\)颗星星。\(d_i\)的代价获