%初始化无人机数量和位置num_drones=4;start_positions=[0,0;10,0;20,0;30,0];goal_positions=[40,40;30,40;20,40;10,40];%参数设置max_iter=100;%最大迭代次数pop_size=50;%种群规模c1=2;%个体学习因子c2=2;%社会学习因子

509.斐波那契数很简单的动规入门题，但简单题使用来掌握方法论的，还是要有动规五部曲来分析。https://programmercarl.com/0509.斐波那契数.html视频：https://www.bilibili.com/video/BV1f5411K7moclassSolution:deffib(self,n:int)->int:dp=[0]*(n+1)

模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）是一种启发式搜索算法，常用于解决优化问题。该算法以概率的方式搜索问题的解空间，并在搜索过程中逐渐降低温度，从而有助于找到全局最优解。模拟退火算法的基本原理如下：初始化：随机生成一个初始解。迭代过程：生成一个新解，这个新解通过一

不绕圈是指，不需要看能不能转一圈回到起始点，只需要看能不能到达最后一个元素就行。在做这一道题的时候，如果判断能不能回到出发点，则需要绕一圈再回来，不仅需要创建临时变量，还要频繁使用%n获得余数，非常的不优雅。下面是优化方法：由题目很容易得出，如果存在解，则必定有gas总和大于

动态规划理论基础动态规划，英文：DynamicProgramming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的，动态规划做题步骤确定dp数组（dptable）以及

1.元数据：关于数据的数据2.元数据分类：主题域英文名称主题域前缀描述成本域costcost表和目录的存储消耗，任务的计算资源消耗。权限域authorityauthdataworks数据访问权限申请记录，冗余权限统计。任务域tasktaskdataworks任

思维导图10053事件概述我们在查看一条SQL语句的执行计划时，只看到了CBO最终告诉我们的执行计划结果，但是我们并不知道CBO为何要这样做。特别是当执行计划明显失真时，我们特别想搞清楚为什么CBO会做出这样的一个选择，那么就可以用10053事件来分析SQL分析过程的trace文件。同100

用户需求：请教下如果希望直接取供应工厂的成本价作为STO的定价应该怎么设置？需求分析：公司间STO的条件类型ConditonType需要取STO供应工厂(SupplyingPlant)对应的成本价(财务发布的标准价RunCostEstimate). 情形1：如果物料是外购件(采购类型-F)，财务CK11N或CK40NRunCost

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会发现题目的坐标其实是平面直角坐标系。我们按\(y\)坐标从小到大考虑所有的星星，假设当前考虑到了星星\(i\)。我们先计算出之前所有能够影响到\(i\)的星星的代价和为\(cost\)（可以用树状数组维护）。然后分类讨论。若\(c_i\lecost\)，那么肯定直接将\(i\)直接涂黑，因为它更

除了btree外，lightdb是支持hashindex的，但是总体来说支持的特性范围均不如btree索引，比如parallel没有btree索引智能，不支持=之外的操作，不支持bitmapindexscan，不支持哈希唯一索引（但可以通过uniquenotnull约束变量实现）等等，但在内存存储不使用固定长度的场景下还是很有优势的。

分类多层感知神经网络——最基础卷积神经网络——善于图像识别长短期记忆网络——善于语音识别多层感知——数字识别以一张28*28像素的单个数字图片为例，输出对应0-9每个像素点的灰度值0-1，即输入为

Ch4搜索策略搜索的含义搜索问题一般包括两个重要的问题：搜索什么：通常指目标在哪里搜索：即搜索空间，通常指一系列状态的汇集搜索过程实际上是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的节点的过程启发式搜索：依靠经验，利用已有知识，根据问题的实际情况，不断寻找

原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/optimize-water-distribution-in-a-village/description/题目：Thereare n housesinavillage.Wewanttosupplywaterforallthehousesbybuildingwellsandlayingpipes.Foreachhouse i,wecaneitherbuildaw

题目这个题目首先有节点，有双向边，而且要求最少总成本，那么我们最先想到的应该是最小生成树。算法逻辑 在最小生成树中有一个prim算法，个人觉得是和dijkstra非常相似甚至一模一样的，基于贪心思想的一种算法。prim的算法过程：首先找到一个一定存在的节点，然后从这个结点开始

[AGC028C]MinCostCycleDescription  给定一个\(n\)条边的有向完全图，每个点有两个点权\(a,b\)一条边\((u,v)\)的权值为\(\min(a_u,b_v)\)。  求边权和最小的哈密顿回路的边权和。  \(2\leqn\leq10^5,1\leqa,b\leq10^9\)。SolutionPhase1  首先既

01学习目标    学习建立一元线性回归模型的成本函数02实现工具  （1）代码运行环境       Python语言，Jupyternotebook平台  （2）所需模块       NumPy，Matplotlib，lab_utils_uni      （lab_utils_uni是课程中用于绘制复

746.使用最小花费爬楼梯旧题目描述：数组的每个下标作为一个阶梯，第i个阶梯对应着一个非负数的体力花费值cost[i]（下标从0开始）。每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力值，一旦支付了相应的体力值，你就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。请你找出达到楼层顶部的最低花费

目录我该使用哪种算法？BreadthFirstSearch(BFS)Dijkstra’sAlgorithmGreedyBestFirstSearchA*Algorithm学UGUI的一般使用方法，然后在画grid，除了画热力图之外，还开始了解用于处理寻路的算法A*寻路算法是图搜索算法，所以我打算不用Unity自带的寻路组件，自己简单的实现一

某国产数据库原厂高级工程师找我优化SQL，以下是他给的三个案例。

Youaregivenanarray nums whichisa permutation of [0,1,2,...,n-1].The score ofanypermutationof [0,1,2,...,n-1] named perm isdefinedas:score(perm)=|perm[0]-nums[perm[1]]|+|perm[1]-nums[perm[2]]|+...+|perm[n-1]-

VMware虚拟机Ubuntu20-LTSpython3.6tensorflow1.15.0keras2.3.1运行截图：   代码：importnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flattenimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport

1.表business2.需求2.1查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数 2.2查询顾客的购买明细及月购买总额 2.3将每个顾客的cost按照日期进行累加① ② ③ ④ ⑤ ⑥⑦ 2.4查询每个顾客上次的购买时间 2.5查询前20%时间的订单信息①