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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：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

背包问题

130天：学算法，前端优化 𐟌ž 早晨，我沉浸在登录页动态效果的改写中，为网页增添了一丝动感。 𐟌™ 傍晚，我转向了01背包问题和最长有效括号问题的研究，力扣上的文字答案清晰明了，即使没有视频也毫不逊色。 𐟓š 在算法学习的间隙，我浏览了八股文，观看了前端性能优化的视频，为大脑充充电。 𐟤” 面对复杂的算法问题时，我学会了适时放弃，承认自己的不足。从零开始思考笛卡尔积和状态转移方程是困难的，但记住每道题的核心逻辑，总能找到解决之道。 𐟒ᠧ𓕩☧š„解决往往需要记忆，但只要掌握了每道题的关键点，就能轻松应对。将算法学习放在后期冲刺阶段，用大量时间来记忆，似乎也是一个有效的策略。 𐟔„ 滚动数组的妙用让我眼前一亮，倒序遍历的细节让我印象深刻。 𐟔砦™š上，我深入调试代码，解决了比赛中的技术难题。原来，在入口文件app.js中设置允许全部跨域后，需要在具体路由的router中执行代码才能生效，否则会报跨域错误。今晚的调试让我对跨域有了新的理解。 𐟓 编写业务代码时，遵循规范是避免意外错误的关键。这与各个框架的底层设计息息相关。

𐟓…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𐟤”️

动态规划入门指南：信息学奥赛的利器𐟚€ 在信息学奥赛中，动态规划（DP）是一种非常强大的工具，特别适合解决那些具有最优子结构的问题，例如最长递增子序列、背包问题等。如果你还没有完全掌握DP，那么这篇文章就是为你准备的！𐟎𛀤𙈦˜壘覀规划？简单来说，动态规划是一种将复杂问题分解为更简单子问题的算法思想。它通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高效率。关键思想重叠子问题：将原问题分解为子问题，且这些子问题会被多次用到。最优子结构：原问题的最优解可以通过子问题的最优解得到。动态规划的解题步骤定义状态状态是问题的一个子问题。例如，在求解最长递增子序列问题时，状态可以定义为dp[i]，表示以第i个元素结尾的最长递增子序列的长度。找出状态转移方程这是DP的核心步骤。你需要根据问题的特点，找到如何通过之前的状态来推导出当前的状态。例如，对于最长递增子序列：dp[i]=max(dp[j]+1)，其中j& nums) { if (nums.empty()) return 0; vector dp(nums.size(), 1); // 初始化dp数组 int maxLength = 1; for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) { for (int j = 0; j < i; ++j) { if (nums[i] > nums[j]) { dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1); } } maxLength = max(maxLength, dp[i]); } return maxLength; } 提示与练习动态规划解决问题时，关键在于如何找到问题的子结构，并定义好状态转移方程。通过练习，你会发现DP的应用非常广泛，很多复杂问题都可以通过DP进行优化。开始时不要直接写代码，先用笔画图理解每个状态的变化。常见的动态规划问题：背包问题、最长公共子序列、矩阵路径问题等，都是信息奥赛中高频出现的题目。掌握了动态规划，很多信息学奥赛的难题都会迎刃而解！快去试试吧，点个赞支持一下，记得收藏学习哦~

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。

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

𐟐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！𐟒𜀀

Python编程必学的8种算法嘿，大家好！今天我想和你们聊聊Python编程中那些最常用的算法。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这些算法都值得你深入了解。希望这篇文章能帮到你们，让你们在编程的路上走得更远！排序算法 𐟓ˆ 排序算法是编程中非常基础但重要的部分。Python中有很多种排序方法，比如冒泡排序、快速排序、归并排序等等。这些算法不仅在编程中有用，在生活中也有很多应用，比如数据库查询优化。搜索算法 𐟔 搜索算法是帮助我们找到特定信息的工具。在Python中，二分搜索和深度优先搜索是最常见的两种搜索算法。二分搜索适用于已经排序好的数据集，而深度优先搜索则常用于图和树的遍历。加密算法 𐟔’ 加密算法是网络安全和隐私保护的核心。Python中有很多种加密方法，比如对称加密（如AES）、非对称加密（如RSA）和哈希函数（如SHA256）。这些算法在保护数据安全方面非常重要。机器学习算法 𐟤– 机器学习是现代编程的热门领域，Python在这方面有着广泛的应用。常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。这些算法可以帮助我们处理大量数据，并从中提取有用的信息。图论算法 𐟓Š 图论算法是处理图形数据的工具。在Python中，深度优先搜索、广度优先搜索和最小生成树等图论算法非常常见。这些算法在社交网络分析、网络路由和电路设计等方面有着广泛的应用。动态规划 𐟓ˆ 动态规划是一种优化技术，适用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。在Python中，背包问题、最长公共子序列和斐波那契数列等问题都可以通过动态规划来解决。这种算法在优化问题和决策分析中非常有用。分治算法 ⚙️ 分治算法是一种将大问题分解为小问题的策略。在Python中，归并排序、快速排序和合并排序等都是分治算法的例子。这种算法在处理大规模数据和复杂问题时非常有效。贪心算法 𐟒𐊨𔪥🃧𓕦˜露€种在每一步选择中都采取在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。在Python中，旅行商问题、背包问题和最短路径问题等都可以通过贪心算法来解决。这种算法在优化问题和决策分析中非常有用。希望这些信息能帮到你们，让你们在Python编程的道路上更加得心应手！如果你有任何问题或想了解更多，欢迎留言讨论哦！𐟘Š

百度Java岗一面记：80分钟奋斗 𐟓… 第一轮面试：80分钟这是我面试过最长的一次，面试结束后感觉整个人都累瘫了。以下是一些面试题目：自我介绍是否实习过介绍一下项目 Redis基础知识 Dubbo基础知识 Java集合框架（从Collection父类开始介绍） Java线程池 MQ基础知识 Spring框架和Maven 做题(1)：双线程循环输出AB 做题(2)：优先队列相关（相对简单） 𐟓… 第二轮面试：45分钟介绍项目难点分析 RabbitMQ基础知识计算机网络基础知识 Spring框架如何实现多线程顺序执行，给出多个方案口述做题(1)：01背包问题（很简单） 𐟓… 第三轮面试：30分钟这轮面试几乎没怎么考察技术，主要是个人介绍和一些个人评价问题：介绍项目具体设计时的考虑自我评价身边的人如何评价你为什么选择百度反问环节 𐟓 结果一周后，我收到了意向书，感觉之前的努力没有白费，终于可以放心了。

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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