首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

蓝桥杯算法提高 促销购物(动态规划+完全背包)

每个物品都有价格,正好赶上商店推出促销方案。就是把许多东西一起买更便宜(保证优惠方案一定比原价便宜)。物品要买正好的个数,而且不能为了便宜而买不需要的物品。   ...输入格式   第一行促销物品的种类数(0 <= s <= 99)。   第二行…第s+1 行每一行都用几个整数来表示一种促销方式。   ...6][6][6][6];//dp[2][3][4][1][0]代表 当前第 1~5 个物品 分别 购2 3 4 1 0 件所需最少钱 long h[6]={0};//h[i] 表示 i 号商品促销数量...long sbh[1001]={0};//标号表 链接 促销序号和需买序号的桥梁 scanf("%ld",&s); for(i=1;i<=s;i++) { scanf("%ld",...促销量大于需量 或者 促销品不需要 则不能选择此促销种类 if(j<sn[i])continue; for(j=1;j<=sn[i];j++) h[sbh[c[i][j]

44520
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

图论与学习(二):算法

本文是其中第二篇,介绍了算法。...前一篇文章介绍了的主要种类以及描述一个的基本特性。现在我们更加详细地介绍分析/算法以及分析的不同方式。...一 寻路和搜索算法 寻路算法是通过最小化跳(hop)的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径,而是根据的相邻情况或深度来探索。这可用于信息检索。 1....和 SCC 一样,并查集通常用在分析的早期阶段,以理解的结构。 并查集是一个预处理步骤,为了理解的结构,在任何算法之前都是必需的。...四 总结 现在我们已经介绍了的基础知识、的主要类型、不同的算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。

3.5K22

的常见算法

的表示方式  是由一系列点和边的集合构成的,一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式,c/c++可以看我的这篇文章:搜索(1)  这篇文章主要讲java语言中的相关算法。... 的拓扑排序以下图来举例,假设你要学课程A,但是课程A有先导课,必须上完先导课才能上A,因此你必须先上BCD,但是由于BD也有先导课K,所以必须先上K。... 的最小生成树算法用于无向,只选择图中的某些边,达到整体边的权重加起来是最小的,并且各个点之间是连通的,连通的意思是假设[1,2]之间有条边,[2,3]之间有条边,那么[1,3]之间就是连通的,的最小生成树算法有两个...,分别是K算法和P算法,他俩产生的结果都是一样的,只不过决策的过程不一样。...K算法 ?  以上面的图为例,K算法的思想是以边进行考虑,优先选择小权重的边。

1.2K20

算法|Dijkstra最短路径算法

比如,从A到D的最短路径,通过肉眼观察可以得出为如下,A->C->D,距离等于3+3=6,其中A->C边上的数值3称为权重,又知这是无向,从C到A的权重也为3。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ?...设置一个从A到各顶点的缓存字典,作为算法的输出,初始时,统一设置为 -1, ?...选取最小距离,即B进入S集合,并且,Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较, 如果dist(A->B)!...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想,直到集合V的元素个数为0为止,最终的dist字典如下: ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路: 1. 初始化两个集合,S集合和V集合。

6.2K50

推荐算法——基于的推荐算法PersonalRank算法

推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于的推荐算法中,将上述的关系表示成二部的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,...PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说): 初始化: PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \

2.6K30

推荐算法——基于的推荐算法PersonalRank算法

推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于的推荐算法中,将上述的关系表示成二部的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,

2.8K100

E-commerce 中促销系统的设计

在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等 一个良好的促销系统应该具备易于扩展,易于统计促销效果等特点,在遇到秒杀类促销时还需要做到可扩容...促销的核心作用域既订单.因此我在上一篇文章中介绍了电商中订单系统的设计 E-commerce 中订单系统的设计 两个部分既上图中的rule和action部分. rule描述了促销限制,既订单需要满足那些条件才能参与某个促销...另外不以product作为参与促销的最小单位, 是为了进行更细颗粒度的控制. 一个促销可以有多个变体参与,一个变体可以同时参与多个促销....,数据库字段可以按照实际需求进行增减和修改,特殊促销可自行添加相关表, 如优惠卷促销的coupons表, 拼团的groups表, 报名促销的promotion_sign_up表等等 业务设计 流程设计...表来存储用户领取的优惠卷及使用情况等 优惠卷促销本质上是将传统促销以卷的形式体现了出来,既圣诞满减促销 => 圣诞满减卷的转换.

3.3K50

:Python实现dHash算法

向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程   公众号:datayx 期研究了一下以这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以的功能,有兴趣可以找一下。当然,不是很深入。...这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法。这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的,为了和pHash区分。...大致算法就是这样,汉明距离的代码我没给出,这个比较简单。一般都是在数据库里面进行计算,得到比较小的那些图片感知哈希值。 当然,实际应用中很少用这种算法,因为这种算法比较敏感。...在dHash算法中,它们是不同的。而我们肉眼可以看出其实是一样的。前面说过dHash算法比较较真、比较敏感。若要处理一定程度的变形,得要调整一下这个算法。...pHash算法就是基于dHash算法调整而来的,用第一次计算得到的值进行余弦变换。所以命名为余弦哈希感知算法。它可以识别变形程度在25%以内的图片。

1.5K20
领券