ColorCoding与最小权重k-path问题省流一款令欧皇喜笑颜开，令非酋愁眉苦脸的算法。（但是概率远远大于抽卡）参考资料：https://xuewen.cnki.net/CJFD-JSJA200801005.htmlhttps://blog.csdn.net/u010352695/article/details/40924019以及来自同学的题解用途&适用作为一种近似

有四个年龄组的鱼。该鱼类在每年后4个月季节性集中产卵繁殖。按规定，捕捞作业只允许在前8个月进行，每年投入的捕捞能力固定不变。单位时间捕捞量鱼各年龄组鱼群条数的比例称为捕捞强度系。使用只能捕捞3、4龄鱼的13mm网眼的拉网，其两个捕捞强度系数比为0.42：1。各年龄组鱼的自然死亡率

模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）是一种基于物理退火过程的优化算法。它灵感来源于金属退火过程中的分子运动——在高温下，金属分子的自由度很高，随着温度的逐渐降低，分子排列逐渐有序，最终达到最低能量状态。退火算法通过模拟这一过程，解决复杂的优化问题。在现实生活中

非凸优化问题与凸优化问题的区别目录引言什么是优化问题？凸优化问题凸函数的定义凸优化问题的特点非凸优化问题非凸函数的定义非凸优化问题的特点凸与非凸优化问题的主要区别常见的凸优化问题与非凸优化问题的应用总结代码与简要解读引言在优化问题中，目标是寻找一个

1.贝尔曼最优公式：1.1定义：第2课介绍了贝尔曼公式，里面的\(\pi(a|s)\)策略是固定的，这里我们想求得一个最优的策略，使得statevalue最好1.2matrix-vectorform：2.求解贝尔曼公式：公式中，v是一个未知量，\(\pi\)也是要求解的最优策略。假设a有5个action，2.1Contractionmap

在计算机科学的世界里，算法是解决问题的核心工具。它们不仅定义了如何解决问题，还决定了解决问题的效率。以下是一些经典算法思想的总结，这些思想跨越了多个领域，从数据结构到机器学习，都是构建高效算法的基石。1.分治法(DivideandConquer)分治法是一种将问题分解成更小的子问

优质博文：IT-BLOG-CN上云的挑战在全球化背景下，除了要考虑全球的平滑部署来满足应用可用性和用户访问性能要求外，还需要考虑数据出海的安全性、法律合规和数据隔离等严格要求。通过以下几个角度举例：全球部署改造前，业务应用和数据都部署在原机房的同城：存在IDCA+B两中心的（同

这些题目主要考察的是算法设计与分析中的几个核心算法策略：动态规划、贪心算法、回溯算法和分治算法。下面我将分别介绍这些知识点，并解析题目的详细解答过程。1.动态规划（DynamicProgramming,DP）知识点介绍：动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问

傻逼题。首先经典的结论是有很多个环，让每个环最小。显然将数组从小到大排序，然后每个环都是取连续一段一定最优，交换法容易证明。然后对于每个环内如何最优呢？假设我们有从小到大排序的数组\(a_{\{1,n\}}\)，最优一定是这样的：\[a_1,a_3,a_5,a_7...a_8,a_6,a_4,a_2\]就是左右填

前言本文将介绍决策单调性优化DP的相关内容。持续更新修正，如有差错请指出。1.四边形不等式优化1.1四边形不等式与决策单调性四边形不等式：如果对于任意的\(a\leb\lec\led\)均成立\[w(a,d)+w(b,c)\gew(a,c)+w(b,d)\]则称代价函数\(w\)满足四边形不等式。

估计是全网最复杂题解。。。反向考虑：将\(a_i\)进行减操作，使得每个数都小于等于0。考虑差分，差分后将区间减转变为单点的加减，但是这样一来每个数都小于等于0的判定就变成了要判定前缀和是否都小于等于0，这不太好处理。考虑增加一个区间加操作，对\([l,r]\)的区间内的\(a_i\)

简化题面给一张无向图，在每一时刻，每一条边权值都为\(1\),出现的概率都是给定的（但不完全相同），问最优决策下\(1\)到\(n\)的期望。Attention：是每条边都会有概率出现，而不是走每条边都会有概率成功，这就意味着，我在某一点的不同的边的出现的情况下，我会做出选择。#sol.定义

写在前面参考《算法竞赛进阶指南》贪心部分（在[“基础算法”]（？）那一部分）。（有些是直接抄的这本书上的。）XK给我们讲课的[课件]（？）。2024.10.23模拟赛T2及其题解。（目前是这些）之后应该还有今年暑假集训时的贪心PPT。关于本文中“贪心”的含义本文所言的贪心是“广义”的，即不一

目录最优策略和公式推导右侧最优化问题公式求解以及最优性Contractionmappingtheorem(压缩映射定理)解决贝尔曼最优公式分析最优策略（analyzingoptimalpolicies）Summary最优策略和公式推导首先定义一个策略比另一个策略好：\[v_{\pi_{1}}(s)\gev_{\pi_{2}}(s)\quadfor\qua

问题重述（原题简化得来）：给定一个简单联通无向图，包含n个顶点，每条边有一个正整数边权。定义两顶点距离为两顶点间路径最大边权的最小值。记k个顶点为特殊顶点，记f(i)为i顶点分别到k个顶点的k个距离中的最小距离，记score=f(1)+f(2)+...+f(n)。现在需要最小化score。则以下贪心算法是正确

关于如何排序使得最终的答案最优的总结例题LuoguP1012CF2024C分析就以先CF2024C来展开，题意是给定\(N\)个二元组，确定一个可行的排列使得最后的序列逆序对个数最少，注意二元组内部不可以交换顺序Solution1详情见“CF980Review”中对这道题的解法，这里不多赘述了。只

贪心算法基本要素1.贪心选择性质：通过每个子问题的最优选择，可以得到整个问题的最优解。意味着，当我们面对一个问题时，我们就可以通过贪心策略来做出局部最优的选择，最终得到全局最优的解。2.最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解。意味着，问题可以分解成若干个子问题，每个子问

贪心算法基本要素1.贪心选择性质：通过每个子问题的最优选择，可以得到整个问题的最优解。意味着，当我们面对一个问题时，我们就可以通过贪心策略来做出局部最优的选择，最终得到全局最优的解。2.最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解。意味着，问题可以分解成若干个子问题，每个子问

贪心算法 贪心算法基本要素1.贪心选择性质：通过每个子问题的最优选择，可以得到整个问题的最优解。意味着，当我们面对一个问题时，我们就可以通过贪心策略来做出局部最优的选择，最终得到全局最优的解。2.最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解。意味着，问题可以分解成若干个

摘要本文研究了鸭群算法在二维路径规划问题中的应用，旨在解决复杂障碍环境下的最优路径搜索问题。通过模拟鸭群觅食行为，鸭群算法能够有效避开障碍物，找到最短路径。实验结果表明，鸭群算法在路径规划中表现出较快的收敛速度和较优的路径规划效果，适用于多种复杂环境下的路径优化

粒子群算法详见：https://blog.csdn.net/liutianbao2018/article/details/142743205目录1K均值聚类原理1.1什么是聚类1.2K均值聚类原理2PSO改进K均值聚类3结果对比1K均值聚类原理1.1什么是聚类聚类是一种无监督学习方法，通过相似性度量将数据点划分为多个簇，使得同

前言马上csp-s考试了，却发现自己dp太菜了，打算恶补dp线性dp理解递推/记忆化搜索，有很多种理解方式递归重叠子问题的记忆化搜索：像这里例如\(f[3]\)可以通过一次计算得到，保存答案，下一次直接调用即可，省去很多复杂度我们从此引出dp第一个性质：最优子结构大问题的最优解包含小问

C++中的贪心算法一、基本概念贪心算法（又称贪婪算法，GreedyAlgorithm）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择，不从整体最优上加以考虑，所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题能产生整体最优解

贪心算法基础贪心算法是一种在求解问题时采取逐步构建解决方案的算法策略。它通过在每一步选择在当前看来最优的选择（即“贪心”选择），希望通过局部最优解的累积得到全局最优解。贪心算法的核心思想局部最优：每一步都选择在当前状态下最优的选择，不考虑后续步骤可能带来的影响。

 一、单个无人机路径规划模型介绍无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。二、无人