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算法第五章作业
1.1最小重量机器设计问题” 的解空间是每次满足部件总重量的部件与不同供应商的选择组合 1.2解空间树： （1）解空间树是一棵n层的m叉树 （2）树的层数对应部件的序号（第 1 层对应第 1 个部件，第 n 层对应第 n 个部件） （3）每一层的每个结点，有m个分支，对应该部件的m个供应商； （4） -
Python蓝桥杯第四次学习
本周学习内容：视频 25 打包与解包————课件 31 常用数据结构补充 1：namedtuple的使用方法 【1】：_asdict() 【2】：_replace() 2:Counter的数学运算 3:lamba定义更灵活的工厂 4:.limit_denominator()有理数近似 5:自动赋值: -
算法第五章作业
一、 核心分析 1.1 解空间 所有机器设计方案的集合，表现为 n 元组 (x₁,x₂,…,xₙ)（xᵢ∈{1,…,m}，代表第 i 个部件的供应商选择），规模为 mⁿ（指数级）。 1.2 解空间树 n 层完全 m 叉树：第 k 层（1≤k≤n）对应第 k 个部件的供应商选择；节点代表前 k 个部件 -
第四次作业
💡解答 选点问题的贪心策略 核心策略：按区间的右端点从小到大排序，依次选择每个区间的右端点作为选点，若当前区间已包含已选点则跳过，否则选择该区间的右端点。 步骤拆解： 1. 将所有区间按b_i升序排列； 2. 初始化第一个选点为第一个区间的右端点b_1，计数count=1； 3. 遍历后续区间，若 -
第五次作业
解空间 由n元组(x_1,x_2,...,x_n)构成（x_i为第i个部件的供应商编号），是所有部件供应商选择组合的集合，规模为m^n（m为供应商数），需满足总价格≤预算C的约束。 2. 解空间树 为n层完全m叉树：第k层对应第k个部件的供应商选择，根结点为第0层，叶子结点（第n层）对应完整组合，满 -
第四章作业
给定数轴上的 n 个闭区间 [aᵢ, bᵢ]（其中 i = 1, 2, ..., n），目标是找到最小数量的点，使得每个区间至少包含其中一个点。 形式化表述为： 寻找点集 P，满足： ∀ i ∈ {1, 2, ..., n}, ∃ p ∈ P 使得 aᵢ ≤ p ≤ bᵢ |P| 最小化 这个问题在 -
第四章作业
第一小问： 选点问题的目标是用最少的点覆盖所有闭区间，贪心策略设计如下： 排序：将所有区间按右端点从小到大排序； 选点：从第一个区间开始，选择其右端点作为覆盖点； 迭代覆盖：依次检查后续区间，若当前区间的左端点大于当前覆盖点（说明该区间未被覆盖），则选择该区间的右端点作为新的覆盖点，重复此过程。 证 -
算法第四章
贪心策略：按右端点升序排序，每次在未覆盖区间的右端点放一个点。每次选最靠右的可能点，既不遗漏当前区间，又给后面区间最大覆盖机会。总时间：O(nlog n) 贪心 是一种 自顶向下、逐步构造的算法思想。它能在满足最优子结构和贪心选择性质的前提下，以极低的时间/空间开销获得全局最优。对区间选点问题而言， -
第五次作业
1.1 最小重量机器设计问题的解空间 最小重量机器设计问题中，设机器由n个部件组成，每个部件有m个可选供应商，第i个部件从第j个供应商采购的重量为w(i,j)、成本为c(i,j)，要求总采购成本不超过预算C，求总重量最小的采购方案。其解空间为所有可能的采购组合构成的集合，即每个解可表示为n元组(x₁ -
算法第四章作业
贪心策略：将所有区间按照右端点从小到大排序，如果右端点相同，则按照左端点从小到大排序。从排序后的第一个区间开始，在其右端点放置一个点，然后跳过所有包含该点的区间，继续处理剩余区间中右端点最小的区间，重复上述过程，直到所有区间都被覆盖。 证明：每次都选最早结束的区间，在它结束的位置放点，这样能覆盖尽可 -
算法第四章作业
贪心策略：将所有区间按照右端点从小到大排序，如果右端点相同，则按照左端点从小到大排序。从排序后的第一个区间开始，在其右端点放置一个点，然后跳过所有包含该点的区间，继续处理剩余区间中右端点最小的区间，重复上述过程，直到所有区间都被覆盖。 证明：每次都选最早结束的区间，在它结束的时刻放点，这样能“一箭多 -
高级语言程序设计课程第十次个人作业
  如果当前区间左端点小于等于已选的点, 说明这个点在这个区间内，则跳过，该区间已被覆盖。 (2)否则（当前区间的左端点