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背包问题最新视觉报道_背包客的唯美句子(2024年11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𐟤”️

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！

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！

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

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

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。

𐟐œ2024.4.13蚂蚁笔试攻略 𐟓 本场蚂蚁笔试的难度适中，T1是之前考过的经典笔试题，T2则是一道需要技巧的模拟题，而T3则是动态规划和数论的结合。虽然T2和T3有一定的难度，但只要掌握了解题思路，还是有机会拿下这两道题的。𐟒ꠊ 𐟔 对于T3这种背包问题的抽象笔试题，建议多参考相关题目，加深理解和练习。这样不仅能提高解题速度，还能在考试中更加游刃有余。 𐟓š 还在准备笔试的小伙伴们，赶快行动起来吧！熟悉题型，掌握解题技巧，相信你们一定能够在考试中取得好成绩！加油！𐟒𜀀

迪士尼乐园亲子游必看攻略！ 𐟎�𜔥‡𚦎訍：米奇妙游童话书推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这是一场质量超高的舞台剧，绝对值回票价！记得提前在小程序上领取预约等候卡，按时排队入场哦。花车巡游推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 现在是冬日主题巡游，每天14:15和18:15各有一场。可以看到所有迪士尼IP的精彩表演，演员们热情洋溢，孩子们也会超级兴奋！风暴来临：杰克船长之惊天特技大冒险推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这场特技表演绝对让你惊叹不已，现场效果非常震撼！ 𐟍𝯸 园内餐厅推荐：巴波萨烧烤推荐指数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 园内餐饮价格较高，一份面或饭大约100元。巴波萨烧烤对肉食爱好者非常友好，香肠、鸡腿、烤鸡肋排饭都非常美味。据说迪士尼小镇的餐饮价格更亲民，中午或晚上不急着刷项目的小伙伴可以考虑去那里。 𐟎† 奇梦之光幻影秀烟花表演有两场，分别在20:00和21:15。20:00那场人很多，建议提前去占位置，米奇大街的观赏位置不错，烟花非常美丽！ 𐟒ᠥ‡ 个小建议：背包问题：有包通道其实速度也很快。虽然攻略建议不背包，走无包通道可以省去过安检的时间，但个人觉得背包在排队时更方便，吃的用的都可以放在包里。门票问题：如果能提前确定行程，可以考虑购买早鸟票，价格更优惠。住迪士尼酒店的话，在酒店买门票可以赠送早享卡（可提前一小时入园）和一个快速通道。快速通道入园后绑定app，可以根据排队速度自由选择项目。也可以在迪士尼app上购买项目的快速通道。迪士尼app：可以通过app购买乐园美食套券，但一定要在上午十点前购买当天的券，否则可能买不到。云闪付活动：据说云闪付也有活动，买单时可以关注一下。露营推车：带娃必备神器！省时省力，孩子除了排队时间外都可以躺在车里休息，大人也不用抱了。推车可以提前在淘宝上租，一般会提前一晚送到酒店，当天晚上用完在酒店归还即可。希望这些小贴士能帮助你和家人有一个愉快的迪士尼之旅！𐟎‰

大学生数学建模必备的10大模型嘿，小伙伴们！数学建模国赛马上就要开始了，是不是又兴奋又紧张？别担心，今天我来给大家分享一下那些让大神们爱不释手的10大数学建模模型，帮你从小白变成建模高手！线性规划模型 𐟓Š 这个模型简直是入门必备！它主要用于解决资源最优分配问题，比如生产调度和物流优化。记得掌握单纯形法等求解技巧哦！非线性规划模型 𐟌𑊨🛩˜𖦌‘战！非线性规划模型用于处理更复杂的关系，比如成本最小化与产量最大化之间的平衡。梯度下降法、牛顿法等是你的好帮手！整数规划模型 𐟚— 这个模型适合需要整数解的场景，比如排班问题和车辆路径规划。分支定界法、割平面法，让你的答案更加精准！动态规划模型 𐟏† 动态规划模型用时间换空间，解决多阶段决策问题，比如背包问题和旅行商问题。状态转移方程是关键！图论模型 𐟌 图论模型适用于路径规划和网络流等问题。Dijkstra、Floyd-Warshall算法，让你的图“活”起来！统计回归模型 𐟓ˆ 数据分析的利器，通过数据预测未来趋势。线性回归、逻辑回归、多项式回归，总有一款适合你！时间序列分析模型 𐟕𐯸 时间序列模型用于预测股票走势、气候变化等。ARIMA、LSTM等模型，让未来不再遥远！排队论模型 𐟚𖢀♂️ 排队论模型优化银行排队和餐厅座位分配等问题。M/M/1、M/M/s模型，让等待时间最小化！决策树与随机森林 𐟌𓊦œ𚥙襭椹入门的好帮手，适用于分类与回归问题。构建决策树，集成成森林，让预测更强大！支持向量机(SVM) 𐟚€ 分类界的明星，适用于高维空间中的分类问题。寻找最大间隔超平面，让分类更精准！别忘了，理论只是基础，实践才是硬道理！多找些题目练练手，和队友们一起头脑风暴，相信你们一定能在国赛中大放异彩！最后，记得保持好奇心，享受建模的过程，因为每一次尝试都是通往成功的宝贵经验！

数据分析师成长之路：从Excel到R语言大家好！我是一名正在努力成为数据分析师的大学女生。𐟎“ 最初，我接触数据分析是通过Excel开始的，但后来逐渐接触到了R语言、Python、Stata和AMOS等工具。𐟓Š 目前，我在大三学习信息管理专业，选择数据分析方向既是因为专业需要，也是因为个人兴趣。𐟔 我喜欢从数据中发现问题、清洗数据和建立模型的过程，尽管有时候模型不显著会带来一些负面的情绪。𐟘… 在我的课程学习中，我接触到了许多数据分析技术。最初是Excel，虽然现在只记得一点点，但老师要求我们用Excel解决最优化问题，让我想起了背包问题。𐟎’ 之后，我接触了R语言、Stata和Python。在这些工具中，我觉得R语言是最容易上手和掌握的。𐟓ˆ 现在，我还记得自己是如何在CFPS上下载数据，如何筛选和清洗数据的。当时由于不熟悉操作，我结合了多种工具，先用Stata将数据格式转换为CSV，再导入R语言中，最后用Excel进行数据清洗和加工。𐟒𛊊最后，我想分享一下我的学习路线。𐟛䯸数据分析的学习并不难在数据本身，而是难在开始和坚持。结合我所学专业接触到的数据分析工具，我整理了一个简单的学习路线，希望能对你们有所帮助！学习资源可以在笔记图片P6中找到，有兴趣的朋友可以自行查看。𐟓„

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