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根据iehrlich的评论(谢谢)，“调度”一词可能有误导性，这可能是一个更恰当的描述:给定一个矩阵N*N，找到一个将产生最大对角线和的行置换。
我有一组N个作业和N个处理器。所有处理器都可以彼此不同。对于每一对(作业、处理器)，我都能在该处理器上运行该作业的性能。性能用IPC (每周期指令)来衡量。
我试图找到一个计划(1比1的分配)，最大限度地提高IPC的总体总和。我可以用O(N!)检查所有可能的时间表，这是不可行的。
然后我尝试使用“稳定匹配”算法O(N^2)，使用IPC对工作负载和处理器的首选项进行排序。它运行非常快，并返回一个不错的时间表，但不是最优的。
我的问题是：
( 1)我确实
浏览 2提问于2017-06-29得票数 5
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每年，医疗住院计划的申请人都会向国家居民匹配方案(NRMP)提交一份严格的可供选择的项目的排序，称为“排名顺序列表”或“排名列表”，以反映每个人的喜好。居住权计划同样地，每个人都向NRMP提交申请者的排名列表。然后，NRMP运行一个算法，试图将申请者匹配到他们最喜欢的程序。计划在他们需要填补的职位数量上各不相同。
虽然该算法显然产生了一个稳定的匹配(即在匹配之后，不存在一对愿意切换所匹配程序的申请者$x_1$和$x_2$ )，但没有公开信息说明该算法的结果是否是唯一的。作为目前的申请人，我想知道是否有一种算法可以确保结果是唯一的，或者如果没有，结果可能在多大程度上是不唯一的(也就是说，如果算法
浏览 5提问于2022-11-20得票数 0
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旅行推销员建议
、、
我正在开发一个应用程序，在这个应用程序中我必须面对旅行推销员问题。我做了自己的尝试，但我得到的时间真的很糟糕。我正在寻找一些优化解决方案，但我没有得到任何明确的东西。
有什么建议可以开始优化这个过程或算法吗？我目前的算法是基本的回溯算法。
我的图满足TSP图中的所有典型条件(无方向、对称、conex)……
谢谢
浏览 1提问于2012-02-27得票数 1
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目标是以旅行距离之间的差异最小的方式加入星体和蓝点。在某些情况下(如果不是全部的话)，解决方案也可以避免恒星到蓝点路径之间的重叠。场景1D显示了必须跟随解的序列，其中显示形成的星点对和蓝点对必须是1A和2B。红色箭头表示距离方差较高的解决方案，而黑色箭头表示最小距离方差。在场景2D中也会发生同样的情况，其中将要形成的对将是1A、2B和3C。我编写的强力解考虑了所有可能的对(星+蓝点)组合，然后选择具有最小旅行距离方差的组合集合。
浏览 3提问于2022-06-15得票数 0
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使用FlannBasedMatcher在OpenCV中，我得到了不同的结果，用相同的参数调用匹配器。有人能告诉我我做错了什么吗？
下面的代码展示了一个我遇到的问题的最小例子--它是我如何使用FlannBasedMatcher的简单代表--这不是真正的代码:)
每次循环的结果输出应该是相同的，但它们不是。
int const k = std::min(query_descriptors.rows,
std::min(train_descriptors.rows, 2));
cv::Mat query_descriptors_origi
浏览 7提问于2014-05-01得票数 4
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完全断开二部图的连接
、、、、
我有一个不连通的二部无向图。我想完全断开图表的连接。我唯一能执行的操作是删除一个节点。移除节点将自动删除其边。任务是最小化要删除的节点数量。图中的每个节点最多有4条边。
通过完全断开一个图，我的意思是不应该通过链接连接两个节点。基本上是一个空的边集。
浏览 1提问于2012-08-07得票数 4
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一个完整的算法是一个算法，如果有一个解决方案，如果有。最优算法是一种算法，它的任何解的返回都是最优的，换句话说，没有比返回的解更好的解。
这意味着最优性是建立在完全性的基础上的，对吧？这意味着一个算法不可能是最优的，而是不完整的。还是我搞错了？
浏览 1提问于2018-02-16得票数 1
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我正在学习如何使用networkx模块对二分图进行匹配。该模块中有两个函数给出了图的最大基数匹配：
nx.maximal_matching()
nx.bipartite.maxmum_matching()
请注意，尽管它的名称为maximal_matching，但它的doc确实声明它“在图中找到一个最大基数匹配”。
因为我的图是二分图，所以我假设这2会给出相同的结果，至少是相同的边数的结果。然而，我的代码似乎表明，nx.maximal_matching()给出了错误的答案:就像nx.bipartite.maxmum_matching()所建议的那样，有可能获得更多的优势。
以下
浏览 5提问于2017-05-21得票数 6
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我必须用python编写一个最小化布尔函数的程序，但问题是我必须使用搜索算法，例如A*或更简单的算法BFS或类似的算法。我写了一个使用迭代加深的程序，它解决了每个问题，但它太慢了(每个问题的上限是20秒)。
所以我写了另一个使用A*算法的程序(我们被告知，如果我们想要更好的分数，我们必须使用这个)，但我设法使它比使用迭代加深的程序慢10倍，这是因为我找不到合适的启发式算法。我不知道有效最小化的标准是什么(好的启发式)。
问题：
您将看到列表列表([0,1,0,1，...])表示真值表(内部列表中的最后一个元素表示函数的值)。编写一个程序，仅使用搜索算法(例如A*、BFS、IDA*、DFS等)找
浏览 2提问于2011-11-14得票数 1
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字符串相似算法
、、、、
我有两个字符串(它们最终将成为一个简单数据库中的描述)，假设它们是
字符串A：“苹果橙椰子酸橙吉米自助餐”
字符串B：“汽车自行车滑板”
我要找的就是这个。我想要一个函数，它的输入是"cocnut"，输出是"String A“。
我们在大写化方面可能会有差异，而且拼写也不会总是对的。如果你愿意的话，目标是“快速而肮脏”的搜索。
是否有任何.net (或第三方)，或者推荐字符串的“相似算法”，这样我就可以检查输入是否有“相当接近的片段”并返回它。我的数据库最多会有50个条目。
浏览 2提问于2013-03-08得票数 6
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日安，
背包算法在我的脑海中并不完全是“点击”。我知道如何回答不同种类(0-1背包，带香料背包等)的背包问题，但我并不完全理解算法本身，我很想填补这个空白。
为了使我的问题不那么含糊不清，我把我的问题分解成几个子问题。这也是我对背包问题的典型答案，
构造X维矩阵(其中X是需要关注的许多变量)。从点0 {0,0，...0}出发，计算相邻节点，然后根据得到的结果，得到矩阵中的下一个对角线点，得到最优解。重复，直到算法中所有考虑的选项都被删除为止。
，我们如何知道背包算法的工作原理(除了经验观察)？特别是，我们如何确切地知道没有可选配置被认为是s.t。使用“X维矩阵”的在内存使用上看起来非常冗余，
浏览 1提问于2019-10-25得票数 0
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我正在研究一些数据结构，我注意到这是一个时间复杂性：O(log(log(n))))-competitive.
我读到不变竞争是预期时间/最优时间的比率。但是，有一个固定的竞争意味着什么呢？
浏览 4提问于2009-05-30得票数 10
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是否有任何广义规则来决定是否将贪婪算法应用于一个问题的最优解？例如，一些流行的算法问题，如“硬币变化”问题和“旅行推销员”问题，都不能从贪婪的角度进行优化。
浏览 0提问于2017-02-19得票数 0
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这是一个算法问题。问题陈述如下:给定自行车和人在2D网格上的两个坐标(或长度为n)的列表(或显示每辆自行车和每个人的位置的2D网格)，计算自行车和人的最佳配对，从而使所有对的曼哈顿总距离最小化。这是保证每个人，距离所有自行车将不是相同的，同样适用于每辆自行车。
在中有一个解决方案，它规定我们可以对从低到高的所有距离进行排序，如果两者都不成对的话，我们可以将自行车与人配对。复杂度明显为O(n^2)时间和O(n^2 )空间。
所以我的问题是
这是最理想的方法吗?为什么？有人能证明它的最优性吗？如果不是最优的，那么最小总距离的最优算法是什么？
它与有什么关系？
更新：
所涉及的问题是
浏览 0提问于2019-01-31得票数 0
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在上，贪婪算法仅适用于具有最优子结构的问题。
问题：
什么是最优/非最优子结构？
什么是局部和全球最优？
如何证明贪婪算法产生全局最优解？
浏览 5提问于2013-11-11得票数 8
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那么，我们有一个贪婪的算法来调度作业(调度最大的作业数)。我们可以使用不同的技术
最短工作优先
最早开始时间
冲突最小的作业
最早结束时间
我有前三种策略的反例，但我找不到第四种策略的反例。
以下是前三种方法的反例
最短工作优先:
在这里，我们可以安排两个任务，而不是一个更短的工作。
最早启动时间:
在这里，我们可以安排6个较小的任务，而不是一个较早开始的任务。
冲突最小的作业:
这里我们可以调度冲突3,4,4,3的4个作业，而不是最小冲突的3个作业，即2,3,3
那么，最后一个最早结束时间第一个的反示例是什么--我找不到它的反示例。所以，它总是给
浏览 4提问于2016-08-31得票数 3
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对于任何一个贪婪的方法不能给出最优值的问题，我们可以找到一个反例来证明这种方法。
然而，是否有可能证明，对于一个给定的问题，任何贪婪的方法在一般情况下是行不通的。
浏览 0提问于2014-11-25得票数 3
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我已经实现了一个A*算法来解决15个难题。我做了一个研究，寻找一些可行的或可接受的启发式方法，寻找快速的解决方案，我发现使用4*曼哈顿距离作为启发式方法总是在不到一秒的时间内解决任何15个难题。我试过了，效果很好。我试着找出答案，但我找不到。
有人能解释这一点吗？
浏览 1提问于2012-10-26得票数 4
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我必须通过归纳法来证明
如果w< w_i，则Opt(i，w) = Opt(i-1，w)，否则Opt(i，w) = max{ Opt(i-1，w)，Opt( i-1，w- w_i) + w_i) }
产生背包问题的最优解(动态规划方法)
我知道数学归纳法是如何工作的，但在这个练习中我被困在了如何做到这一点上。尤其是归纳步骤。作为基本情况，我想，我只有一个元素，只要这个元素的重量小于或等于我背包的容量，我就接受它。否则我就丢下它。
任何帮助都将不胜感激！谢谢
浏览 16提问于2019-07-09得票数 0
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我在寻找一种简单的算法来获得二部图的边中的最小加权边。我搜索了一下，我都知道它是指二部图的覆盖边，换句话说，如果我们有二部图，并且每条边都有一个数权，如何得到它们中最小的数
浏览 7提问于2012-11-28得票数 3
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我有一个很大的比特向量(BV)列表，我想要将它们分组到集群中。
这个集群背后的想法是能够从每个集群中选择较晚的BV，并将它们组合在一起，以生成具有(几乎)全1(必须最大化)的BV。
例如，假设1表示应用程序在某个特定时刻处于启动状态，而0表示在节点X中处于关闭状态。我们希望找到启动应用程序所需的最小节点列表：
App BV for node X in cluster 1: 1 0 0 1 0 0
App BV for node Y in cluster 2: 0 1 1 0 1 0
Combined BV for App (X+Y): 1 1 1 1
浏览 19提问于2017-08-30得票数 2
除了教程和教室之外，我从来没有遇到过任何实用工具或使用气泡类型的代码。是否有一个人想在应用程序中使用它的特定情况？提前谢谢。
浏览 1提问于2018-06-06得票数 1
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这是来自informatica奥林匹克竞赛的一个问题，我一直在努力解决。这对我来说很重要，因为这包含了一个我在许多问题中看到的潜在的基本问题。
给N个公民一个事件，让他们在一台电脑上编程，吃巧克力，然后吃甜甜圈。每项任务所需的时间作为输入。每个公民必须按顺序完成任务，即先程序，然后吃巧克力，然后吃甜甜圈。任何数量的人可以一次吃巧克力或甜甜圈，但由于计算机是其中之一，每次只有1个人可以编程。一旦他完成了，他将转移到巧克力和下一个人应该编程。任务是找出公民被送到程序中的顺序，使得事件在最短的时间内结束，这个时间是输出。
我用这样的方法解决了这个问题:如果我从第i个公民开始，那么对于剩余的n-1个公
浏览 1提问于2017-05-07得票数 0
3回答
C#有序组合算法
、、、
我正在尝试开发一个c#应用程序，它将在一定的限制和成本范围内生成所有可能的排列列表。例如，我有一个包含80个工作的列表。每个作业都有一个值(1-5) (通常是3)，每个工程师都有他们能做的数量限制，通常值是20。
目前，我已经开始生成所有可能组合的列表(n！/ (k！* (n-k)！其中n是作业的总数，k是2)。每个作业之间的链接应该用每个作业之间的距离进行加权。
从这里，我想挑选一个初始的开始作业，并生成一个列表，列出所有可能的作业组合(从开始作业开始)，直到限制为20，然后按权重的总和排序。权重最低的路由将获胜，并被分配给工程师。我的问题是，我不知道如何处理这个问题--什么样的数据结构最好
浏览 0提问于2010-09-15得票数 6
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是否有可能通过贪婪算法而不是动态规划(如Huffman算法)来构造最优二叉树(OBST)？如果是这样的话，为什么在建造OBST时首选DP？
浏览 3提问于2013-04-04得票数 0
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我有2组整数，A和B，大小不一定相同。为了满足我的需要，我把每个元素a和b(整数)之间的距离取为abs(a-b)。
我将这两组之间的距离定义如下：
如果集合大小相同，则最小化所有对的距离之和( )，在所有可能的“对分区”上最小化(有n个！可能的分区)。
如果集合不是相同大小的，那么假设A的大小为m，B的大小为n，且m< n，则最小距离从(1)到B的所有大小为m的子集的距离。
我的问题是，根据上面所写的定义，下面的算法(只是直觉的猜测)给出了正确的答案。
用D构造大小为m X n的矩阵D(i,j) = abs(A(i)-B(j))
查找D的最小元素，将其累加，然后
浏览 4提问于2010-12-14得票数 5
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这个问题涉及到动态规划，特别是CLRS Pg 362中的杆切问题。
整体最优解包含两个相关子问题的最优解。
总最优解是通过寻找单个子问题的最优解，然后以某种方式得到的。我无法理解直觉和概念。有联系吗举个例子？
谢谢
浏览 5提问于2012-10-24得票数 2
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我正在寻找一种相似性度量(比如Jaccard )，但是我想使用集合中的对象之间已知的相似点，并根据项目的丰度来权衡连接。这些已知的相似点是0和1之间的分数，1表示完全匹配。
例如，考虑两组：
SET1 {A，B，C}和SET2 {A'，B'，C'}
我知道
{A，A'}，{B，B'}，{C，C'}每个项目的相似性为0.9。因此，我预计SET1和SET2的相似性会比较高。
另一个例子是:考虑两个集合SET1 {A，B，C}和SET2 {A，B'，C'，D，E，F，…，Z}。虽然前三项之间的匹配高于第一个示例中的匹配，但由于大小差异(
浏览 3提问于2016-05-23得票数 0
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我目前正在学习Python，我的想法是将现有的Excel项目转换为web应用程序。
作为项目所需配置的一部分，用户需要某些特性的许可证。例如，如果总共有17个用户需要一个特性，则许可证可供1名用户、5名用户、10名用户、20名用户使用。
因此，为了满足上述17个用户的需要，我需要:2x1用户1 x5用户1 x 10用户
该配置由400多个不同的许可证组成。
可以使用IF、ELIF和ELSE实现上述目标，然后返回余数，然后再循环一次，直到余数为0。
我相信会有一个更有成效的方法来进行上述工作。
有什么建议或如何措辞更好，这样的搜索做更多的研究吗？
非常感谢您的帮助。
浏览 0提问于2018-12-08得票数 0
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当我有一个具有最优子结构的问题，并且没有子问题共享子问题时，我可以使用分而治之的算法来解决它？
但是当子问题共享子问题(重叠子问题)时，我可以使用动态编程来解决问题吗？
这是正确的吗？
贪婪算法与动态编程有何相似之处？
浏览 3提问于2011-05-28得票数 9
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在希勒韦恩的“实用TLA+”中，第三章介绍了。
虽然我理解实现，但不知道如何运行它。他提到：
由于我们正在添加PlusCal规范，请记住删除“计算常量表达式”并设置“行为规范是什么？”“时间公式”当您运行这个程序时，您应该得到如图3-3所示的内容。
什么是“时间公式”？它在示范菜单的哪里？或者，我如何使用来运行它呢？我觉得我遗漏了一些实际运行/验证该规范所需的细节。
浏览 11提问于2022-03-25得票数 1
2回答
我读到了一些几何路由算法，它说当在主算法的一个版本中使用启发式算法时，它可能会提高性能，但会失去渐近最优性。
为什么会这样呢？我们应该更喜欢渐近最优性而不是更好的性能吗？有没有一个人应该倾向于渐近最优的典型情况？是否有已知的基准？
浏览 1提问于2013-07-15得票数 0
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我正在看来学习强化学习。我正在跟踪这个。有一种不同的策略，称为collect_policy用于培训，而不是用于评估(policy)。
本教程指出有差异，但在IMO，它没有描述为什么有2个政策，因为它没有描述一个功能上的差异。
代理包含两项策略：
agent.policy -用于评估和部署的主要策略。
agent.collect_policy -用于数据收集的第二个策略。
我看过了。上面写着
策略:表示代理当前策略的tf_policy.Base的实例。
collect_policy:表示代理当前数据收集策略的tf_policy.Base的一个实例(用于设置self.step_spec)
浏览 0提问于2020-04-24得票数 5
2回答
AI -启发式函数要求
、、、、
关于人工智能(AI)中的Huristic函数，我有一个问题。我知道我们应该寻找单调和可接受的启发式函数。
我有两个问题：
为什么要求函数为admissible?What是单调启发式函数的优点？
谢谢!
浏览 2提问于2012-02-09得票数 3
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最近我一直在研究一些贪婪的算法问题。我对局部最优感到困惑。如你所知，贪婪算法是由局部最优选择组成的。但是组合局部最优决策并不一定意味着全局最优，对吧？
以找零为例:用最少的硬币制造15美分，如果我们有10美分，5美分和1美分的硬币，那么你可以用一个10美分和一个5美分来实现这一点。但如果我们添加一个12美分的硬币，贪婪算法就会失败，因为(1×12+3×1)使用的硬币比(1×10+1×5)多。
考虑一些经典的贪婪算法，例如Huffman，Dijkstra。在我看来，这些算法是成功的，因为它们没有退化的情况，这意味着局部最优步骤的组合总是等于全局最优。我没理解错吧？
如果我的理解是正确的，有没有一
浏览 5提问于2011-06-29得票数 9
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我怎样才能确定由快进计划器计算出的计划是所有可能计划中最好的？！
有没有自动解决这个问题的工具？！
非常感谢!
浏览 5提问于2013-09-22得票数 0
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曼哈顿距离A*
、、、
我正在用A*搜索算法实现一个NxN解谜器，并使用曼哈顿距离作为一种启发式，我遇到了一个奇怪的bug (?)我不能把我的头绕起来。
考虑一下这些谜题(0元素是空白)：
(初始)
1 0 2
7 5 4
8 6 3
(目标)
1 2 3
4 5 6
7 8 0
从初始状态到解的最小移动数为11。然而，我的求解者，在17次移动中到达目标。
问题就在这里--我的解谜器主要是用正确的(最小)移动数来解决可解的谜题，但对于这个特殊的谜题，我的解谜者超过了最小移动数，我想我已经把这个问题定位到了在这个特殊情况下，对曼哈顿距离的误判。
在这个中，您可以看到我的解决程序正在做什么(在右边)，以及一个尝试过的n测
浏览 1提问于2012-09-21得票数 7
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我无法理解蟒蛇的这种不端行为。
我编写了一个代码，用于检查差小于或等于1的两个数组中的组合的no。
每个元素只能使用一次。
C列表是为了更好地理解而存储的组合。
for k in range(0,len(bs)):
c.append([])
for l in range(0,len(gs)) :
if abs(bs[k]-gs[l])<=1 and bs[k]!=-1000 and gs[l]!=-1000:
c[k].append(bs[k])
c[k].append(gs[l])
bs[k
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
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我正试着按名字来匹配两份产品清单。
产品来自不同的网站，他们的名字可能因网站而异，在许多微妙的方面，例如"iPhone 128 GB“和"Apple iPhone 128 GB”。
产品列表相交，但不相等，其中一个不是另一个的超集；也就是说，list A的一些产品不在list B中，反之亦然。
给出了一个比较两个字符串A (产品名称)并返回0到1之间的相似性评分的算法(我在这里已经有了一个令人满意的实现)，B.，我正在寻找一种算法，它执行列表到list B.的最佳匹配
换句话说，我想我在寻找一种算法，它最大限度地提高了比赛中所有相似分数的总和。
请注意，一个列表中的产品最多必须
浏览 0提问于2019-07-09得票数 3
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我正在为即将到来的测试复习一下，想知道是否有人可以重复一下问题的b部分。这是发出去的复习表中的文本，但我不确定b部分到底在问什么。我猜更严格地说，什么是“产生一个不到0/1背包问题最优解的1%的解”。
a)解决背包问题的以下实例，即，给出所选每个对象的分数和最优背包的值。显示步骤：
背包容量C= 100
**在这里他列出了对象、它们的值和权重。在表中**
b) 10pt给出了一个具有两个对象的示例，表明用于分数背包问题的相同贪婪方法(略有修改，如果不适合，则去掉贪婪方法选择的最后一个对象)产生的解小于0/1背包问题的最优解的1%。
浏览 1提问于2012-11-26得票数 0
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嘿，伙计们，我有一种快速约会类型的应用程序(不用于约会，只是一个类似的概念)，它比较用户，并匹配他们在一个圆形的事件。
目前，我正在存储每个用户与用户之间的比较(使用余弦相似度)，然后找到两个用户都可用的圆。我目前的设置对于更小的规模来说很好，但是我似乎错过了一些大数据集中的匹配。
For example with a setup like so (assuming 6 users, 3 from each group)
Round (User1, User2)
----------------------------
1 (x1,y1) (x2,y2) (x3,y3)
2 (x1,
浏览 5提问于2010-10-21得票数 2
如果最小生成树是贪婪的，为什么Kruskal的算法会找到它呢？最小生成树不是一个全局优化问题吗？贪婪的意义不是在于你有可能找不到最优的解决方案吗？那么，Kruskal如何在贪婪的情况下找到最小生成树呢？
浏览 2提问于2016-12-10得票数 5
2回答
两个误差最小的图的匹配
、、、
我有两个图，我想要匹配(我不确定这是我正在寻找的世界)。
在我的第一张图中，节点表示团队(节点值表示团队中的人数)，链接表示团队在1到5的范围内有多近。两个团队一起工作会比有时一起工作的两个团队具有更强的链接。
在我的第二个图中，节点表示空间(节点值表示空间中的可用位置)，链接表示空间有多近。如果两个空间位于同一层，它们将比不在同一层的两个空间有更强的联系。
我需要在可用的空间中分配团队，以最小化每个链接团队之间的距离(例如，有一个强链接的两个团队将位于同一层)。
我的第一个问题是:你有解决这个问题的神奇秘方吗？我的第二个问题:如果没有，你知道我需要检查哪个方向吗(算法可以重做，讲座，文章……
浏览 4提问于2017-10-20得票数 2
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我试着用"NNM“方法来匹配我的两个样本(倾向分数匹配)，但是它并没有给我一个令人满意的平衡。我尝试了最佳匹配，但很快就遇到了内存问题。我试过memory.size ()，它没有改变任何东西。显然，gc()没有帮助，因为R做了内部。我正在尝试查看bigmemory或ff包，但是尽管有文档，我还是找不出如何使用它们并使用matchit实现匹配。
match.obj <- matchit(ps.formula, data =pts_raw_ps,
distance = "glm",
m
浏览 23提问于2022-11-02得票数 0
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我读到了一个贪婪问题的两个性质，我试图理解两者之间的区别:-
最优子结构性质:最优整体解包含其所有子问题的最优解。
贪婪选择性质:贪婪地选择局部最优选择可以得到全局最优解。
这两个不是等价物吗？这两者似乎是一回事，你能给我一个例子吗，最优的子结构是满意的，但贪婪的选择不是？并举例说明当满足贪婪选择而不满足最优子结构时？
浏览 3提问于2014-10-18得票数 2
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我在一家B2B电子商务公司工作，我们希望通过一个名为“魔力购物车”的功能来改善我们的用户体验。
让我解释一下：
我们的网站是一个多个销售商的市场，每个产品的库存有限，我们的功能是让我们的客户为他们想购买的所有产品找到最便宜的购物车。目前，客户需要搜索所有的网站，以找到最优惠的价格，并重新组合最多的产品在同一销售者，以减少运费。
我们正在寻找一种算法，为我们的客户做所有的研究，意思是找到--销售者和产品的最佳组合，以便购买最便宜的产品。
我们已经做了一个功能，结合所有可能的购物车为给定的产品和数量，而不是我们测试哪一个是最便宜的，这是完美无缺的，除非它需要太多的时间。我们需要一种更快/更有效的方
浏览 2提问于2017-11-07得票数 0
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