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惩罚函数法
基本思想：通过构造惩罚函数将约束问题转化为无约束问题，进而用无约束最优化方法求解。主要分为内点法和外点法。 注意：罚函数法对目标函数的凹凸性没有要求，且结合启发式算法（如遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等）几乎可以求解任何问题。因为启发式算法无需目标函数的梯度等信息。 一、2188. 无源汇上下界可行流
题目链接 2188. 无源汇上下界可行流 给定一个包含 \(n\) 个点 \(m\) 条边的有向图，每条边都有一个流量下界和流量上界。 求一种可行方案使得在所有点满足流量平衡条件的前提下，所有边满足流量限制。 输入格式 第一行包含两个整数 \(n\) 和 \(m\)。 接下来 \(m\) 行，每行包含四个整数Mac 远程连接 windows
两台 windows 电脑可以通过其自带的【远程桌面连接软件】很轻松地实现远程连接，但是想用 Mac 来远程连接另一台 Windows 电脑要怎么做呢。 这篇博文里列出了许多方法： Mac远程桌面连接 但是其中有许多内容已经失效。下面只介绍我亲测可行的一种办法： 微软提供的远程连接工具现在在【学习笔记】网络流
发现自己对网络流的理解更深了，所以就写一篇学习笔记了。 网络流基础： 最大流的概念： 流网络：一个有向图（\(G = (V,E)\)），包含一个源点和一个汇点，每条边都有一个权值代表容量（\(c\)）。 可行流：给每一条边指定一个流量（\(f\)），当任意一条边都满足以下条件时，这个图就叫做一个可行流： 容量限制：任意单纯形法
单纯形法 线性规划一般形式 在约束条件下、寻找目标函数 z 的最大值 \[max(or \ min) \ z = \displaystyle\sum_{j=1}^n c_jx_j \\ s.t. \begin{cases} \displaystyle\sum_{j=1}^n a_{ij}\ \leq\ (or\ =,\geq)\ b_i\quad(i\ = 1,...,m) \\ \\ x_j\ \geq \ 0 \qquad \q单纯形法
单纯形法 线性规划一般形式 在约束条件下、寻找目标函数 z 的最大值 \[max(or \ min) \ z = \displaystyle\sum_{j=1}^n c_jx_j \\ s.t. \begin{cases} \displaystyle\sum_{j=1}^n a_{ij}\ \leq\ (or\ =,\geq)\ b_i\quad(i\ = 1,...,m) \\ \\ x_j\ \geq \ 0 \qquad \q动态规划-线性dp-三维dp-6107. 不同骰子序列的数目
2022-06-26 11:38:29 问题描述： 给你一个整数 n 。你需要掷一个 6 面的骰子 n 次。请你在满足以下要求的前提下，求出 不同 骰子序列的数目： 序列中任意 相邻 数字的 最大公约数 为 1 。 序列中 相等 的值之间，至少有 2 个其他值的数字。正式地，如果第 i 次掷网络流
流网络 带权的有向图 G=(V,E)，满足以下条件，则称为网络流图： 仅有一个入度为0的顶点s，称s为源点 仅有一个出度为0的顶点t，称t为汇点 每条边的权值都为非负数，称为该边的容量，记作c(i,j)。 我们来随便画一个小图 这个东西可以理解成什么呢，源点s是一个水库，一个无尽水的水库，然后我们把水专科毕业转做IT可行吗
可以的，行业前景还不错，但最重要的一点就是你要坚持去做，不要学了一般觉得难或者没兴趣就又不学了，贵在坚持，转专业也要慎重，多了解一些，前景，具体工作等，都了解清楚之后再决定你要不要转IT，不要一头热就冲进去了。 IT这行工作也有很多，像测试、开发等等，网上说的也有各方各面，褒贬不一，建议你状压 2
状压 状态压缩，就是用一个整数代替DP中某种一般情况下需要以一维数组充当状态的状态 状压意义下的状态表示就是在\(P\)进制下将第\(i\)个元素的某种状态用整数第\(i\)位的\(j∈[0,P-1]\)表示出来 不同状态之间的转移需要用相应的位运算实现 一般的处理步骤？ 预处理 首先预处理出各种20220330 刷题日记
CF1582E dp 简单预处理即可。我们设 \(f_{i,j}\) 表示从 \(i\) 到 \(n\) 是否可行，可行的话最前面的区间最大值是多少，第二维只有 \(\sqrt{n}\)，所以复杂度是对的。 P7146 首先关注边很少，而且数据随机，这提示我们这道题可以乱搞，经过随机可以知道环的个数不会很多，我们把所有的环找出来，自家APP打开微信小程序，可行吗？
小程序的通用解决方案，今天为大家介绍一下FinClip。它的最大特点，就是能够让任何 App 运行小程序。 只需要在你的 App 里面，引入它的 SDK，就能加载运行外部小程序了。除了 SDK，它还提供一个后台管理系统，统一管理小程序的上架和下架，以及收集和分析小程序数据。 FinClip完全遵算法设计与分析 实验三 回溯法求解地图填色问题
回溯法求解地图填色问题 一、实验目的与要求1、实验基本要求：2、实验亮点： 二、实验内容与方法三、实验步骤与过程1、未优化的回溯：（1）算法描述：（2）编程实现（3）运行并测试： 2、对回溯进行优化（本部分中时间消耗均为完备搜索的时间消耗）：（1）贪心剪枝策略：（2）置换剪枝策略：（3）向前探查剪枝策略：（4）矩阵网络流——从入门到入土
1. 网络流的基本概念 注： \(G\) 为流网络， \(f\) 为可行流， \(|f|\) 为可行流的大小。 1. 流网络 一个有向图 \(G=(V,E)\) ，每一条边都有流量限制 \(C(u,v)\) ，源点为 \(s\) ，汇点为 \(t\) 。 2. 可行流 设一个可行流为 \(f\) ，它需要满足两个限制： 1.容量限制： \(\forall (u,v)\in E,0\leq【图论】CF700C Break Up
口胡。 考虑先点双找出来，对每条割边先按权升序排，再判断是否删了这条边后，s 到 t 就不在联通。跟我一样不怎么会维护的可以写个 LCT 就可以。 找割边，找所有可行路径方案，判 -1 的情况，接下来找到一条可行方案，找到上面权最小的割边，那么可以贡献答案。再者，可以删掉上面任一条边，再反复这启发式算法 元启发式算法 超启发式算法 区别 是什么
启发式算法 (Heuristic Algorithms) 是基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费 (指计算时间、占用空间等) 下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。 元启发式算法 (Meta-Heuristic Algorithms) 是启发式算法的改进，通常散打地震波分辨率增强 (纯讨论)
原始的分辨率为 30, 希望增加到 60, 是否可行? 训练数据是 30 -> 60, 测试数据就是 30 -> 60 其实没那么理想, 一炮数据并非单一的分辨率. (参见 4) 原始的分辨率未知, 希望增加到 60, 是否可行? 希望有自适应, 但神经网络不好准确控制, 不知道最终增加到了多少 (见 3).网络流
什么是网络流呢？ 网络流(network-flows)是一种类比水流的解决问题方法，与线性规划密切相关 --百度百科 在网络流这，概念非常的杂乱，理解清楚网络流中的概念是以后做题的关键，所以本篇blog主要讲概念。 1.流网络 如图，1为源点，6为汇点。 流网络的每条边都有一个属性，叫做每条边的容量。我34.机器人的运动范围
==官方题解思路：==注意这个可行解的特殊性，每次都是有特殊的形状的，考虑采用广度优先遍历！！！ 本题的思想和“二叉树的层序遍历”思想类似 step:(妙蛙) 首先针对向下（右）移动一格，相当于行（列）位数增一，观察前后两个数的数位和的关系，仅针对题目的范围1-100 观察可行解的范围特征：实际利用上下界网络流详解
上下界网络流详解 一、无源汇上下界可行流 模型 给定一个$n$个点$m$条边的图，每条边有一个下限流量$L_{i,j}$和一个上限流量$R_{i,j}$，求出是否存在一种方案使得在满足流量平衡的情况下所有边均满足上下界条件。 流量平衡：每个点流入的流量等于该点流出的流量 解决方法 首先每条边的[学习笔记]有上下界的网络流
对于有上下界的网络流问题,涉及判是否有解及求解最大/小流,费用流. 基本建图 建立超级源\(S\),超级汇\(T\). 对于边\((u,v)\)=\([l,u]\),将其拆成三条边: \((S,v)=l\); \((u,v)=u-l\); \((u,T)=l.\) 因为对于边\((u,v)=[l,u]\), \(u\)至少流出\(l\)的流量,\(v\)至少流入\(l\)的【转】带约束的多目标优化进化算法综述
带约束的多目标优化进化算法综述 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「街灯下的哥斯拉」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/a1920993165/articpostgre实践记录
postgre导入csv命令 \copy pm_faultcontent from '/mnt/postgresdata/inst/data/pm_faultcontent.csv' with csv 应取文件绝对地址，在配置的postgre_data的环境变量时，相对地址或者直接写文件名的方式可行。 with csv header/delimiter 不可行，有时间深究面试大忌：朝令夕改
几种陷阱 是哪种题目都分不清楚（ood/system/algo）自说自话 不明确要求朝令夕改，思维跳跃，写了一半要改（应该先给一个大概的可行解）虎头蛇尾 不能满足需求（最好是检验一下） 笑死我了，我本人了。早点看到就好了网络流
网络流 1. 网络流原理 原理 1.1 流网络 是一个有向图G=(V, E)，可以存在环。该有向图中存在一个源点s和一个汇点t。边上的权重被称为容量c。 如下图就是一个流网络： 1.2 可行流 可行流f表示满足一定条件的网络流。需要满足如下两个条件： （1）容量限制：