首页 > TAG信息列表 > stations
871. Minimum Number of Refueling Stops
A car travels from a starting position to a destination which is target miles east of the starting position. There are gas stations along the way. The gas stations are represented as an array stations where stations[i] = [positioni, fueli] indicates thaLeetCode/最低加油次数
汽车从起点出发驶向目的地，该目的地位于出发位置东面 target 英里处。 沿途有加油站，每个 station[i] 代表一个加油站，它位于出发位置东面 station[i][0] 英里处，并且有 station[i][1] 升汽油。 假设汽车油箱的容量是无限的，其中最初有 startFuel 升燃料。它每行驶 1 英里就会动态规划--爬楼梯进阶版（爬楼梯+跳跃游戏+最少加油次数）
爬楼梯 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 输入：n = 2 输出：2 解释：有两种方法可以爬到楼顶。 1 阶 + 1 阶 2 阶 输入：n = 3 输出：3 解释：有三种方法可以爬到楼顶。 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 1 阶 + 2 阶 2LeetCode 871. 最低加油次数
汽车从起点出发驶向目的地，该目的地位于出发位置东面 target 英里处。 沿途有加油站，每个 station[i] 代表一个加油站，它位于出发位置东面 station[i][0] 英里处，并且有 station[i][1] 升汽油。 假设汽车油箱的容量是无限的，其中最初有 startFuel 升燃料。它每行驶 1 英里就会Leetcode 871.最低加油次数（dp / 贪心+优先队列）
考虑可以用多种解法解决该题。 首先很容易想到用$O(n^2)$的递推dp。设$d[i][j]$为到达第i站前加油次数为j时的最大油量，最后直接找终点最小值就行。鉴于数据规模比较小，stations.length<=500，因此$O(n^2)$是可以通过的。 long long d[503][503]; class Solution { public:地铁查询系统04
GraphModel.java package Model;import java.util.List;public class GraphModel { //邻接表 String StationName; //头节点 List<String> stations; //相近节点 List<String> LineName; //所在线路名称 boolean isVisited = false; public String getStationName英国告急！无油可售！加油站大排长龙 | 经济学人早报精选
文 / 王不留（微信公众号：考研英语笔记） 2021年9月29号的清晨，来杯“经济学人浓香咖啡”，提神解困。 Crisis, what crisis? Britain’s fuel shortage Last weekend Britain basked in unseasonably sunny weather. But many Britons had little time to enjoy it. DriversEducational Codeforces Round 17 E. Radio stations cdq分治 + 树状数组
传送门 文章目录 题意思路： 题意 有 n n n个电台，对于每个电台 i i i有三个参数ABB AC 900F学习笔记122：Freelance_Engineering_Process_Stations-28
继续学习 A.3 Object data: AC 800F and AC 800FR 跳过这一节 A.4 Object data: AC 700F 跳过这一节 A.5 Object data: PROFIBUS modules 对象数据：PROFIBUS 模板 A.5.1 Parameters - CM 772F/CI 773F PROFIBUS module 参数 - CM 772F/CI 773F PROFIBUS 模板 Name 命ABB AC 900F学习笔记119：Freelance_Engineering_Process_Stations-25
继续学习。 6.4 Power fail signal (PF) and power fail 电源故障信号和电源故障 I/O modules maintain the last values until they have recognized the connection interruption and then adopt safety values until the CPU module sends actual values after restart. InABB AC 900F学习笔记112：Freelance_Engineering_Process_Stations-18
继续学习 5.1.3 Redundancy criteria 冗余准则 A redundancy toggle between Primary and Secondary is forced when the self-test diagnosis reveals the following conditions: 当自建诊断显示以下情况时，强制在主（控制器）和备（控制器）之间发生冗余切换。 a module fault has occuABB AC 900F学习笔记103：Freelance_Engineering_Process_Stations-09
3.6 Parameters of the AC 800F and AC 800FR controllers AC 800F和AC 800FR控制器参数 3.7 Parameters of the AC 700F controllers AC 700F控制器参数 跳过这两个章节，因为重点是学习AC 900F 3.8 Module data/general module data 模板数据和生成模板数据 The valuABB AC 900F学习笔记97：Freelance_Engineering_Process_Stations-03
继续学习。这是这篇文档的第三篇学习笔记，总共160页左右，争取国庆节前学习完毕。 2 Firmware and operating system 固件和操作系统 2.1 Firmware update 固件升级 The process station firmware consists of the boot software and the operating system. The firmware versi牛客多校2021-1-Journey among Railway Stations
题目链接：Journey among Railway Stations 题目大意： 一段路上有 N N N个点，每个点有一个合法时间段 [ uCF343E Pumping Stations
题面传送门 真正跑出来的时候被吓到了跑的是真的快。 首先这种题目肯定要跑出最小割树。在最小割树上面乱搞。 然后变成经过树上每一个点，两点距离为路径最小值求最大路径。 我们肯定想让最小的边经过的次数最小。 那么我们让它只走一次。 把这条边断开，得到两棵树，添加一条路径，是从上海市地铁刷卡数据到OD矩阵
上海市地铁刷卡数据到OD矩阵 前言 思路 结果预览 代码 代码解读 改进思路 改进代码 代码解读 完整代码 参考文献 前言 接上期 ，定义出早高峰和晚高峰时段，接下来就是要分早高峰和晚高峰来做出上海市地铁刷卡人次OD矩阵（origin-destination matrix），因为上海轨道交通具有很好的连贪心算法讲解（集合覆盖问题，旅行商问题求解）
教室调度问题 假设有如下课程表，你希望将尽可能多的课程安排在某间教室上。 你没法让这些课都在这间教室上，因为有些课的上课时间有冲突。 你希望在这间教室上尽可能多的课。如何选出尽可能多且时间不冲突的课程呢? 这个问题好像很难，不是吗?实际上，算法可能简单得让你大吃-一你的车票，我来负责！！！
第一次写爬虫，咱从入门级——12306车票爬取 开始 我们要爬取的信息是https://www.12306.cn/index/上的车票信息 当我们选择出发地和目的地，点击查询可以获得相关的车票信息，我们现在要将这些信息使用Python爬取 假如我输入出发地为武汉，目的地为广州，则查询结果如下程序效果如下： 找到【算法图解】——集合覆盖问题
文章目录集合覆盖问题州集合，电台字典电台选择 集合覆盖问题 覆盖问题要求不会重复——采用set（） 假设你要办一个广播电台，要让所有的8个州都听到，你要选择广播电台，如何选择尽可能少的广播电台 州集合，电台字典 # 包含所有州的集合 states_needed = set(['mt', 'wa', 'or', 'Python高级应用程序设计任务
一、主题式网络爬虫设计方案（15分） 利用Python爬取12306车票信息 2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析 1.从哪一站出发 2.终点站是哪里 3.选定乘车日期 3.主题式网络爬虫设计方案概述（包括实现思路与技术难点） 1.在程序中我们如何获取站点.不妨想一下,选择的站点是全都保存到一Python实现的贪婪算法
# 使用Python实现贪婪算法# 集合覆盖问题 # 假设你办了个广播节目，要让全美50个州的听众都收听到。为此，你需要决定在哪些广播台播出。在每个广播台播出都需要支出费用，因此你力图在尽可能少的广播台播出 # 1.创建一个列表，其中包含要覆盖的州 states_needed = set(["mt", "wa", "or"贪婪算法
贪婪算法： 这是一种近似算法（approximation algorithm）。在获得精确解需要的时间太长时，可使用近似算法。判断近似算法优劣的标准如下： 速度有多快； 得到的近似解与最优解的接近程度。贪婪算法是不错的选择，它们不仅简单，而且通常运行速度很快。在这个例子中，贪婪算法的运行时间为O(n2)，其中nLeetCode 871 - 最低加油次数 - [贪心+优先队列]
汽车从起点出发驶向目的地，该目的地位于出发位置东面 target 英里处。 沿途有加油站，每个 station[i] 代表一个加油站，它位于出发位置东面 station[i][0] 英里处，并且有 station[i][1] 升汽油。 假设汽车油箱的容量是无限的，其中最初有 startFuel 升燃料。它每行驶 1 英里就会用掉 1 升