目录写在前面判断简答影响时间复杂度的因素排序Prim和Kruskal的异同贪心和DP的区别DP与分治的区别贪心，DP与分治分支界限法和回溯法的异同计算与算法应用题复杂度计算分支界限法分支界限法背包分支界限法求单源最短路径算法设计题写在最后写在前面臭打ACM的懂个屁的算法

whatis剪枝函数？是对该问题能否得到最优解或者可行解的约束限界函数：最优解约束函数：可行解回溯法和分支限界法的区别：异：回溯法分支限界法一次生成/扩展一个结点一次生成所有的孩子结点BFSDFS/最小耗费优先找到所有解找到最优解同：均需要定义解空间，解空间的组织结构一般

https://zq99299.github.io/note-book2/ddd/01/02.htmlDDD的知识体系提出了很多的名词，像：领域、子域、核心域、通用域、支撑域、限界上下文、聚合、聚合根、实体、值对象等等，非常多。这些名词，都是关键概念，但它们实在有些晦涩难懂，可能导致你还没开始实践DDD就打起了退堂鼓。因此

​领域驱动设计（Domain-DrivenDesign，简称DDD）是一种软件设计方法，它强调的是基于领域模型来进行软件设计，以确保软件结构能够贴切地反映业务领域的复杂性和细微差别。战略设计关注的是高层次的设计决策，特别是关于如何将大型系统划分为较小、管理得来的部分，每一部分都聚焦于特定的业务

领域驱动设计（Domain-DrivenDesign，简称DDD）是一种软件设计方法，它强调的是基于领域模型来进行软件设计，以确保软件结构能够贴切地反映业务领域的复杂性和细微差别。战略设计关注的是高层次的设计决策，特别是关于如何将大型系统划分为较小、管理得来的部分，每一部分都聚焦于特定的业

这里写目录标题一、上机目的二、上机内容与要求三、上机步骤四、上机结果1、将课本6.2节单源最短路径算法改为程序，并进行测试和验证2、将课本6.3节装载问题改为程序，并进行测试和验证。一、上机目的1、通过分支限界法的示例程序进一步理解分支限界法的基本思想；2、运

2.算法什么是算法？算法的四条的性质•算法是指解决问题的一种方法或一个过程。•算法是若干指令的有穷序列，满足性质：输入，输出，确定性，有限性算法复杂性的表示方法。•算法复杂性=算法所需要的计算机资源•算法的时间复杂性T(n)；•算法的空间复杂性S(n)。•其中n是问题的规模（输入大

备考考点整理内部排序表格树的主要考点二叉树的常考紧紧抓住\(n_0=n_2+1\)\(n=n_0+n_1+n_2...n_m\)\(n=n_1+2*n_2+3*n_3...m*n_m\)+1哈夫曼树没有度为1的结点，也就是\(n_1=0\)完全二叉树常考总结最大岛屿问题（dfs模板）#include<iostream>#include<algorith

01背包问题：分支是使用广度优先策略，依次生成扩展结点的所有分支。分支限界法首先生成当前扩展结点的所有分支，然后再从所有活结点中选择一个作为扩展结点。每一个活结点都要计算限界（是否超出背包剩余重量），根据限界情况判断是否剪枝，或选择最有利的结点。分支限界法有两种不同的搜索

总览从广义上讲，领域（Domain）即是一个组织所做的事情以及其中所包含的一切。商业机构通常会确定一个市场，然后在这个市场中销售产品和服务。每个组织都有它自己的业务范围和做事方式。这个业务范围以及在其中所进行的活动便是领域。当你为某个组织开发软件时，你面对的便是这个

回溯法2023-11-1220:16:25好文分享：https://blog.csdn.net/qq_53549930/article/details/1241369861.子集树有时问题是要从一个集合的所有子集中搜索一个集合，作为问题的解。当问题是要计算n个元素的子集，以便达到某种优化目标时，可以把这个解空间组织成一棵子集树。复杂度Ω(

DDD中的复杂性管理领域驱动设计（DDD）可以帮助管理和解决复杂性，特别是在大型软件项目中。以下是一些处理复杂性的方法：限界上下文：将大型领域分解为小的限界上下文，每个上下文都有自己的领域模型。这有助于减轻不同部分之间的耦合。领域专家参与：积极参与领域专家，他们了解业务并能够提

这是一个讲解DDD落地的文章系列，作者是《实现领域驱动设计》的译者滕云。本文章系列以一个真实的并已成功上线的软件项目——码如云（https://www.mryqr.com）为例，系统性地讲解DDD在落地实施过程中的各种典型实践，以及在面临实际业务场景时的诸多取舍。本系列包含以下文章：DDD入门DD

这是一个讲解DDD落地的文章系列，作者是《实现领域驱动设计》的译者滕云。本文章系列以一个真实的并已成功上线的软件项目——码如云（https://www.mryqr.com）为例，系统性地讲解DDD在落地实施过程中的各种典型实践，以及在面临实际业务场景时的诸多取舍。本系列包含以下文章：DDD入门DD

动态规划(DynamicProgramming) 一、动态规划的基本思想：   动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题

导语最近看了一本书《解构-领域驱动设计》，书中提出了领域驱动设计统一过程（DDDRUP），它指明了实践DDD的具体步骤，并很好地串联了各种概念、模式和思想。因此，我对书本内容做了梳理、简化，融入自己的理解，并结合之前阅读的书籍以及实践经验，最终形成这篇文章。希望可以帮助大伙理顺DDD的各种

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导语最近看了一本书《解构-领域驱动设计》，书中提出了领域驱动设计统一过程（DDDRUP），它指明了实践DDD的具体步骤，并很好地串联了各种概念、模式和思想。因此，我对书本内容做了梳理、简化，融入自己的理解，并结合之前阅读的书籍以及实践经验，最终形成这篇文章。希望可以帮助大伙理顺DDD的各种

 导语 尝试用大家都能听得懂的话，结合我们在增值业务中的具体实现，分享一下我们从入门到实践DDD的一些心得。0.写在前面的DDD（领域驱动设计）是EricEvans于2003年提出的解决复杂的中大型软件的方法，开始一直不愠不火。直到MartinFowler于2014年发表的论文《Microservices》引起大

问题描述设某一机器由n个部件组成，每一种部件都可以从m个不同的供应商处购得。设wij是从供应商j处购得的部件i的重量，cij是相应的价格。设计一个优先队列式分支限界法，给出总价格不超过d的最小重量机器设计。对于给定的机器部件重量和机器部件价格，设计一个优先队列式分

递归、分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界 相似算法比较：递归、分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界​ 在学习算法的过程中，递归、分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界这些算法有些类似，都是为了解决大问题，都是把大问题拆分成小问题来解决，但她们之间还是有一些不同之

装载问题实质： 装载问题是一个子集选取问题，因此其解空间树是一颗子集树。这里实现队列式分支限界法，对难理解地方做了注释。#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;typedefstructQNode{QNode*parent;intlchild;intweight;}QNode;intn;intc;int

背景为什么要制定参考工程架构不同团队落地DDD所采取的应用架构风格可能不同，并没有统一的、标准的DDD工程架构。有些团队可能遵循经典的DDD四层架构，或改进的DDD四层架构，有些团队可能综合考虑分层架构、整洁架构、六边形架构等多种架构风格，有些在实践中可能引入CQRS解决读模型与

#include<iostream>usingnamespacestd;#defineMAX100structNode{intisVisit;//记录节点是否被扩展doublew;doublev;intlevel;//记录节点所在的层次doubleub;//上界Node*parent;//父节点};doublemaxValue=0;Node*PT[MAX

#include<iostream>#include<queue>#defineINF1e7#defineMAX100usingnamespacestd;intm[MAX][MAX];//存储城市间的代价intbestPath[MAX];//存储最优路径intbestCost=1e7;//存储最小代价intcityNumber;//城市数目//排列树的节点定义structNode{