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背包问题最新视觉报道_背包问题贪心算法(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

背包问题

𐟓…第5天算法挑战：每日一题与周赛回顾𐟓ˆ 每日一题：今天又是Easy级别的Medium题目，没啥好说的，直接上代码。周赛回顾：第一题：位运算题目，统计各位1的和。这个问题挺直接的，但要注意不要漏掉任何位上的1。第二题：数学题，找规律。这个规律的复杂度不高，但要注意边界情况，不然很容易WA。第三题：背包问题，维护前面两个数的选择状态然后做递推。这个问题有点挑战，但找到规律后写起来就顺了。第四题：树形DP，大概知道怎么做，但时间不够用，估计写不完了。总结：最近开始稳定做三题了，虽然速度还是有点慢，但继续加油吧！另外，力扣积分到了1314，看了下，换个T需要6000积分，卫衣要7850积分。目标先搞个卫衣吧𐟤”️

告别背包，骑行服内置补水袋成新潮流！「骑行」「装备」一些自行车服饰品牌借Unbound Gravel赛事展示之机，推出了他们针对补水背包问题的独特解决方案。Castelli、Rule28和Rapha等品牌的设计将补水袋融入到骑行服本身，以最大限度地提升骑行表现。目前，市场上唯一在售的是Castelli的Unlimited Pro骑行服，售价为129.95欧元。将补水袋融入骑行服的设计，消除了因背着笨重的背包所带来的不适，同时也解决了传统补水背包带来的一些其他问题：如口袋取用的限制、低透气性和低空气动力学性能、晃动或额外增重等。网页链接

CSP复赛必备：掌握贪心法赢在起跑线在CSP复赛中，贪心法因其高效解决最优化问题的能力而备受青睐，尤其在处理大规模数据时更是表现突出。其直观性和易实现性使其成为竞赛中不可或缺的算法之一。 𐟔堩€‚用场景：资源分配问题背包问题区间选择问题骗分策略（多次贪心+随机）找较优解（剪枝） 𐟓Š 时间复杂度：贪心法通常具有O(n)的时间复杂度，能够高效处理大数据。 𐟓œ 正确性：通过调整法和反证法可以确保贪心策略的正确性，但需要注意构造反例进行验证。 𐟚렦˜“错点：贪心策略需要严谨设计，特别是在极端情况下需要进行充分测试。 𐟔 查错方法：打印决策过程和最优值，确保没有遗漏或错误。掌握贪心法，不仅能在CSP复赛中助你一臂之力，还能在解决其他实际问题时提供有效的思路和方法。

PDD买的迪卡侬NH100背包问题多多朋友们，最近在PDD上买的迪卡侬NH100背包，感觉有点不对劲啊！让我来给大家详细说说。拉链质感不一样 𐟧𕊩斥…ˆ，大家看看图一，明显能感觉到拉链的质感不一样。PDD买的拉链看起来有点粗糙，和线下店买的完全不一样。 Logo问题 𐟏𗯸 其次，图二展示了线下店和PDD买的背包上的Logo。大家注意看，PDD买的Logo有点模糊，和线下店买的清晰度差了不少。图四是PDD买的，图五是线下买的，对比一下就能看出来。射频芯片缺失 𐟓ከ😦œ‰一个奇怪的地方是，线下店买的背包有射频芯片（线下店保修需要这个），而PDD买的却没有。这个芯片虽然不一定是关键，但多少有点影响使用体验。生产日期和款式不符 𐟓… 最让人无语的是，PDD标注的生产日期是22年，但背包的款式却是23年的新款。新款取消了织带挂钩，而PDD买的却还有。这简直是让人哭笑不得。做工细节 𐟔 虽然线下正版的质量也不算顶尖，但PDD买的更差，线头多得让人抓狂。看看图三，做工差距一目了然。注塑扣具问题 𐟛 ️ 最后，图六展示了注塑扣具的不同。颜色、注塑口、开模线都有差异，注塑顶杆位也不一样。这些细节虽然看起来不起眼，但确实能反映出一些问题。结论 𐟓 总的来说，虽然我无法证明PDD买的是假货，但它和正品确实有很大区别。大家在购买的时候还是要多留心，尽量选择靠谱的渠道。顺便提一句，我还在PDD买了几件迪卡侬的衣服，也有类似的问题。下次我会再开一篇帖子详细分析。希望大家都能买到称心如意的好东西！

研一刷力扣：数学题目的巧妙解法最近几天，我一直在力扣上刷题，主要集中在对数学问题的挑战上。通过这些练习，我逐渐发现，很多题目并不能简单地用常规思路来解决。常规的暴力解法虽然可行，但代码复杂且效率低下。每次观看讲解视频，总能学到一些巧妙的解题方法。例如，2的n次方问题，常规思路可能是一个个遍历，但聪明的解法却是将数字转化为字符串，然后判断二进制中1的个数。这种思路让我大开眼界，也让我意识到自己的思维还有很大的提升空间。今天，我连续遇到了几个动态规划问题，比如背包问题和爬楼梯问题。爬楼梯问题让我联想到斐波那契数列，但因为是动态规划问题，用元组解决会报错，而用字典则用一个值来表示，转化为一维问题来解决。这一点让我有些困惑，因为我不理解为何要用这种方式。每天大概能刷到三道左右的题目，这主要取决于题目的难度。目前，我还在数学问题这一块努力，希望能在月底前把这一类题目搞定。

少儿编程必备的6种算法思维 𐟎5%的算法都离不开这6种基本的算法思维！ 𐟔„ 递归算法递归算法是一种自我引用的编程技巧，常用于解决三类问题：数据的定义是按递归定义的（如斐波那契数列）。问题解法按递归算法实现（如回溯）。数据的结构形式是按递归定义的（如树的遍历，图的搜索）。 𐟒ᠨ𔪥🃧𓕊贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。经典案例包括活动选择问题、最小生成树算法、背包问题等。 𐟔 回溯算法回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有解的算法。经典案例包括深度优先搜索、0-1背包问题、正则表达式匹配、八皇后、数独、全排列等。 𐟗‚️ 分治算法分治算法是将一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到子问题可以简单直接地解决。经典案例包括二分查找、归并排序、快速排序、汉诺塔问题等。 𐟓‹ 枚举算法枚举算法是列出所有可能的解决方案，然后检查每个解决方案是否满足条件。经典案例包括判断阿姆斯特朗数、解百鸡问题等。 𐟓ˆ 动态规划动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。经典案例包括爬楼梯问题、背包问题、硬币找零、图的全源最短路径、最长公共子序列等。掌握这6种算法思维，可以帮助孩子们更好地理解和应用编程，为未来的编程之路打下坚实的基础！

中国电信AI集群管理面试经历分享这次的面试经历真是让人又爱又恨。面试官人真的很好，但可惜的是，我在面试中的表现实在太差了。𐟘… 自我介绍和实习项目介绍 𐟓‹ 首先，我进行了自我介绍，然后详细介绍了我的实习经历和一些项目。面试官对这些内容表现出了浓厚的兴趣，但我也明显感觉到自己在某些细节上没有表达清楚。云原生和Kubernetes 𐟌寸接下来，面试官问了我一些关于云原生和Kubernetes的问题。虽然我对这些技术有一定的了解，但在回答时还是有些犹豫和不确定。尤其是当面试官问到Kubernetes的架构原理时，我几乎是在即兴发挥。使用Kubernetes的经历 𐟚€ 面试官还问了我使用Kubernetes做过什么项目。虽然我之前在实习中确实用到了Kubernetes，但具体细节我却没有很好地表达出来。这个问题让我意识到，平时还是要多积累一些实际的项目经验。容器和虚拟机的区别 𐟤” 然后，面试官问了我容器和虚拟机的区别。这个问题其实我之前有准备过，但在回答时还是有些紧张，导致答案不够流畅。做题环节 𐟧Ž夸‹来是几个编程题目，包括背包问题和整合两个升序数组。这两个题目都挺有意思的，但我在解答时还是遇到了一些困难。尤其是背包问题，我几乎是在面试官的提示下才找到了解决方案。反问环节 𐟤芦œ€后，面试官给了我一个反问的机会。我提了一些关于公司文化和团队氛围的问题，但这个问题并没有让我在面试中占据太多优势。总的来说，这次面试经历让我意识到自己在技术和表达上还有很多需要改进的地方。希望下次能有更好的表现吧！𐟒ꀀ

数学系学生如何备战蓝桥杯？很多数学系的同学都会面临一个困惑：就业方向太窄，想转行做计算机，但起步晚怎么办？编程基础薄弱，如何在蓝桥杯这样的比赛中脱颖而出？作为一个从数学系保研到计算机专业的“过来人”，今天我想结合自己的经历，给大家分享一些备战蓝桥杯的心得。为什么数学系学生适合蓝桥杯？𐟤” 虽然数学系学生的起点可能比计算机专业的学生低，但我们的数学背景其实是一个天然的优势：数论基础：蓝桥杯涉及大量的数学知识，比如最大公约数、快速幂、排列组合等。逻辑推导能力：动态规划、递归、贪心算法等都需要严密的逻辑思维，这是数学系的强项。适应计算机思维：数学系的学习训练让我们对抽象概念不陌生，更容易适应算法和编程思维。蓝桥杯备赛的“三步走”策略𐟚€ 第一步：构建编程基础，从零到入门𐟒𛊊我当初对计算机几乎一无所知，但凭借数学功底，我在备赛过程中迅速找到了自己的节奏。我选择Python作为第一门编程语言，原因很简单：语法简单、易上手、资源丰富，非常适合数学系学生。工具推荐：洛谷：掌握基础语法，如循环、函数、数据结构等。 LeetCode入门题：优先刷简单题，理解算法思路和代码实现。学习建议：每天投入1-2小时，学完基础语法后，直接上手蓝桥杯历年真题的简单题，从中体会编程的乐趣。第二步：掌握蓝桥杯重点算法𐟧 蓝桥杯的题目分为数学推导和算法实现两大类。数学系同学要利用自己的优势，重点学习以下模块：高频算法：数学相关：快速幂、欧几里得算法（最大公约数）、排列组合。基础算法：二分查找、排序算法。动态规划：经典的01背包问题、最长公共子序列。图论基础：DFS、BFS、最短路径（Dijkstra）。方法论：刷题时多思考解题步骤，尤其是“为什么这样解”。不要只追求数量，更要注重质量。都说蓝桥杯是暴力杯，如果能够熟练使用搜索算法，暴力得分，奖项少不了。第三步：模拟实战，提升解题速度⏰ 按比赛标准刷题：蓝桥杯的真题是最佳练习材料，建议定期进行模拟，严格控制时间。错题整理与总结：错题本不仅记录错误，还记录规律。总结数学系的学生转行做计算机，虽然起步晚，但只要我们充分利用自己的优势，掌握正确的备考策略，一样能在蓝桥杯这样的比赛中脱颖而出。希望我的经验能对大家有所帮助！

华为算法笔试真题解析与思路分享 𐟓… 𐟎쬤𘀩☯𜚄FS（深度优先搜索）构建头文件的包含关系为有向图，使用深度优先搜索检测是否存在循环依赖，并统计环中头文件的数量。 𐟎쬤𚌩☯𜚥Š覀规划（DP）通过动态规划解决多重背包问题，枚举每种商品的购买方案（0件、1件、2件），在不超过总余额的情况下最大化优惠金额。 𐟎쬤𘉩☯𜚤𚌥ˆ†+贪心+差分二分每个区域被覆盖的最小充电桩数量，每个区域至少需要这么多的充电桩数量。对于给定的最低充电桩数量，判断是否可以在只分配k个充电桩的情况下实现。

01背包问题：从基础到进阶动态规划中，01背包问题是一个经典且基础的问题。它主要应用于解决物品数量有限且每种物品只有一个的背包问题。理解01背包问题的基本思路和解决方法，对于掌握无限背包和完全背包问题非常有帮助。 01背包问题的基本形式 𐟓抩—˜描述：给定n个物品，每个物品的价值为value[i]，重量为weight[i]。目标是找到一个重量限制为w的背包，使其装下的物品价值最大化。二维版本 𐟧斥…ˆ，我们从二维数组dp[i][j]开始，其中dp[i][j]表示只选取前i个物品且重量限制为j时的最大价值。递推式为： dp[i+1][j] = max(dp[i][j], dp[i][j-weight[i+1]] + value[i+1]) 初始化方式： dp[0][j] = 0 dp[i][0] = value[i] 更新方式：无论是外层为物品还是外层为背包，更新方式都是从左上角到右下角，不会覆盖问题。一维版本 𐟓 实际上，我们只需要使用一个一维数组dp即可。dp[j]表示重量限制为j时的最大价值。递推式为： dp[j] = max(dp[j], dp[j-weight[i]] + value[i]) 初始化方式： dp[0] = 0 其他dp值需要初始化为0，以确保取最大值时不影响。遍历顺序 𐟔„ 外层遍历物品，内层遍历背包容量。为了确保不重复选择某个物品，我们从最大重量开始遍历到0。具体公式为： for i in range(len(weights)): for j in range(w, weights[i]-1,-1): dp[j] = max(dp[j], dp[j-weights[i]] + values[i]) 应用场景 𐟓š 分割等和子集问题：给定一个只包含正整数的非空数组nums，判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。这个问题可以通过01背包问题来解决，将nums作为物品的重量和价值。其他背包问题：除了01背包问题，还有完全背包问题和无限背包问题。这些问题的解决方法都与01背包问题有密切联系。总结 𐟓 01背包问题是动态规划中的经典问题，掌握其基本思路和解决方法对于理解和解决其他背包问题非常有帮助。通过从二维版本到一维版本的转换，我们可以更深入地理解问题的本质和解决方法。

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