该文介绍了什么是P问题、NP问题、NPC问题以及NP难问题,并给出了相应的复杂度分类。同时,也介绍了NP-hard问题的概念,以及其与NPC问题的区别。
近日,论文中涉及到NP-Hard问题,写下笔记对以上问题进行区分. P问题:在多项式时间内可以求解的问题. NP问题:在多项时间内不能求解,在多项式时间内可以验证的问题. NP-Hard问题:所有的NP问题在多项式时间内可以归约到该问题,该问题为NP-Hard问题. NP-Complete问题:一个问题即是NP-Hard问题,同时又是NP问题.
这或许是众多OIer最大的误区之一。 你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”、“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题,NPC问题才是。好,行了,基本上这个误解已经被澄清了。下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP问题,什么是NPC问题,你如果不是很感兴趣就可以不看了。接下来你可以看到,把NP问题当成是 NPC问题是一个多大的错误。
如果在ucos中使用浮点数,尽量使用__align(8) 对齐,否则串口打印浮点数会乱码,比如:
在Log4j中java的日志级别具有5种正常级别,优先级从低到高主要为:DEBUG、INFO、WARN、ERROR、FATAL。还有两个可用的特别的日志记录级别,ALL,最低的日志级别,用于打开所有的日志记录,OFF:最高的日志级别,用户关闭所有的日志记录。Log4j建议只使用四个级别,优先级从高到低分别是 ERROR、WARN、INFO、DEBUG。 通过定义日志的级别,可以控制到应用程序中相应级别的日志信息的开关。比如定义了INFO级别,则应用程序中所有DEBUG级别的日志信息将不被打印出来,也是说大于等于设置的日志级别的日志才输出
给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。
有客户使用Linux中的USB Gadget功能,把MPSoC器件做USB从设备。在执行“mkdir functions/.”时,得到错误“Device or resource busy”。
hi,everybody,my friend,今天,我们继续来学习动态规划相关问题,今天,我们要学习的是打家劫舍问题,我们接着往下看
RGW的index数据以omap形式存储在OSD所在节点的leveldb中,当单个bucket存储的Object数量高达百万数量级的时候,deep-scrub和bucket list一类的操作将极大的消耗磁盘资源,导致对应OSD出现异常,如果不对bucket的index进行shard切片操作(shard切片实现了将单个bucket index的LevelDB实例水平切分到多个OSD上),数据量大了以后很容易出事。
多项式关系形如O(nk)O(n^k),k为某个常数,n是问题的输入规模。例如,时间复杂度为O(nlog(n))、O(n^3)都是多项式时间复杂度。时间复杂度为O(n^log(n))、O(2^n)是指数时间复杂度,O(n!)是阶乘时间复杂度。像O(a^n)和O(n!)型的时间复杂度,它是非多项式级的,其复杂度计算机往往不能承受。
本题是新加入我们的大虾Gabriel童鞋写的,他是一个刚入大学的大一新生,孺子如虎也,赞!
具体一些图标上的线条,及说明也非常简单;如果熟悉JVM的GC原理就非常容易看出这些线条到底有没有问题。最简单的一条,只要看到堆的占比只增不减,大概率是有内存泄露问题。
最近有个需求需要统计一个方法的耗时,这个方法前后各打出一条日志,类似于 [INFO] 20180913 19:24:01.442 method start/end unique_id,unique_id 是我们框架为了区分每一个请求而生成的唯一ID。
是不是感觉漫画中的场景很熟悉?没错,这种场景几乎每天都在企业中重复上演。 一、数据质量问题的危害 当前越来越多的企业认识到了数据的重要性,数据仓库、大数据平台的建设如雨后春笋。但数据是一把双刃剑,它能
所谓的深度分页问题,涉及到 mysql 分页的原理。通常情况下,mysql 的分页是这样写的:
摘要总结:本文主要讲解了凸优化问题的求解方法以及其在实际应用中的作用,凸优化问题在计算机科学和运筹学等领域具有广泛的应用。
问题意识的高低对个人未来发展具有深远影响。问题意识高的人,由于其拥有比现在状态更高的目标,所以会感觉到现状存在问题。问题意识低的人,其自身目标与现状水平处于一致的状态,认为现状与目标相一致,所以保持现状就可以了。所谓“问题”,就是目标标准值和现状之间的差距。认识到这种差距就能意识到问题的存在。
自己在使用 Git 代码托管平台时,往往需要放到多个不同的托管平台里,Gitee、Github、GitCode 等等,不同的网站账号不同,需要生成的密钥也就不同,这里就可以通过配置多平台账号的方式来解决这个问题。
以专题的形式更新刷题贴,欢迎跟我一起学习刷题,相信我,你的坚持,绝对会有意想不到的收获。每道题会提供简单的解答,如果你有更优雅的做法,欢迎提供指点,谢谢
从状态定义我们发现,常规的分组背包问题对物品组的考虑是“线性“的(从前往后考虑每个物品组)。
1,权限问题:无法创建目录"": 权限不够":** 解决:在命令前加上 sudo 命令后,输入密码即可 原创建目录命令:mkdir [选项] DirName 解决权限问题时的命令:sudo midir [选项] DirName □ 举例: sudo mkdir javaProjects 📷 解决:加sudo
$b = 1; $a = 2; if ($a > 1) { echo ‘1’; if ($b > 2) { echo ‘2’; } } else { echo ‘3’; } 这样的代码是很规范的,但是,如果你不带{}的括号,你执行之后显示的结果会让你很纠结的~~我认为else匹配最近的一个if,问题就在这里!原来不带{}的时候会这样子滴。 然后说一个switch问题的比较问题 $a = 5; switch ($a) { case $a > 3: echo ‘大于3’; break;
由于每个字符串只能被选一次,且每个字符串的选与否对应了「价值」和「成本」,求解的问题也是「最大价值」是多少。
与背包问题||的思路很类似,这里就是把塞入物品的大小等同于它的价值,最满状态等同于塞入的最大价值,详情参考背包||
这两天出差,出发前开发同学提了一个问题,开会间隙,有了一些想法,java代码中和Oracle中均有可能出现此错误,记录于此。
但对于「组内」物品而言,由于最多只能选一件物品,因此对于成本相同的多件物品,我们应当只保留价值最大的物品,从而让总的物品数量变少。
1.mac安装问题 操作过程 1、pip3 install Scrapy (安装成功,无报错日志信息) 2、执行 scrapy ,返回提示信息 command not found 解决: 执行: ln -s /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/bin/scrapy /usr/local/bin/scrapy
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相关子查询,无关子查询 所谓相关子查询,是指求解相关子查询不能像求解普通子查询那样,一次将子查询求解出来,然后求解父查询。相关子查询的内层查询由于与外层查询有关,因此必须反复求值。 事件冒泡: 在一个对象上触发某类事件(比如单击onclick事件),如果此对象定义了此事件的处理程序,那么此事件就会调用这个处理程序,如果没有定义此事件处理程序或者事件返回true,那么这个事件会向这个对象的父级对象传播,从里到外,直至它被处理(父级对象所有同类事件都将被激活),或者它到达了对象层次的最顶层,即docu
答: 最初更改settings.json然后保存没生效,所以我在怀疑这恶搞文件有没有被执行。 其实在你保存的时候这个文件就已经被执行了,是我文件中写的有问题。
如从海量数字中寻找最大的 k 个,这类问题我们称为 TOPK 问题,通常使用堆来解决:
最近发现一个问题就是不管是提交新增的代码还是修改后提交的代码在github的contributions上都不显示贡献小绿块。
.ss{ word-break: break-all; line-height:1; }
家庭问题 时间限制(普通/Java) : 1000 MS/ 3000 MS 运行内存限制 : 65536 KByte 总提交 : 143 测试通过 : 62 比赛描述 有n个人,编号分别为1,2,…n,另外还知道存在k个关系。一个关系的表达为二元组(α,β)形式,表示α,β为同一家庭的成员。 问题:当n,k和k个关系给出之后,求出其中共有多少个家庭、最大的家庭中有多少人。 例如: n=6,k=3,三个关系为:(1,2),(1,3)
给你一个由 ‘1’(陆地)和 ‘0’(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。
然后是删除相应的结点,我们可以使用循环的方法,循环的条件就是cur->next!=cur,即链表中只剩下一个结点。最后,返回该结点对应的值就可以了。
Authorization 后端无法获取 描述 前端请求携带Authorization请求头,但后端无法获取
使用base64解决 最早用于邮件。早期邮件,由于计算机是用ACSII编码,无法传输图片等二进制文件,计算机中任何数据都是按ascii码存储的,而且ascii码的128~255之间的值是不可见字符, 数据在网络传输时会经过多个设备,每个设备编码方式也可能不同,base64 就可以用来将二进制文件内容编码为只包含 ascii 字符的内容,因此使用base64。
建一个K个数的最小堆,与堆顶比较,大于(等于)堆顶,依次插入堆,超过K个数,踢出堆顶
1,在出现该错误的页面头部的page中加入ValidateRequest=”false”,那么该页面的任何一次Post提交都不会再验证提交内容的安全性。 如:
本文最后更新于 1163 天前,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; int arr_num[3][2]; int arr_final[3]; void dg(int step){ if(step==3){ for(int i=0;i<3;i++){ cout<<arr_final[i]<<" "; } cout<<endl; if(arr_final[0]>59)
题目:n盏灯,编号1~n,第一个人把所有灯开开,第二个人按下所有编号为2的倍数的开关,第三个人按下所有编号为3的倍数的开关,以此类推,一共有k个人,问最后哪些灯开着?输出开着灯的编号k<=n<=1000。 样例输入: 7 3 样例输出: 1 5 6 7
假设你有一个很长的花坛,一部分地块种植了花,另一部分却没有。可是,花卉不能种植在相邻的地块上,它们会争夺水源,两者都会死去。
有n盏灯,编号为1~n,第1个人把所有灯打开,第2个人按下所有编号为2 的倍数的开关(这些灯将被关掉),第3 个人按下所有编号为3的倍数的开关(其中关掉的灯将被打开,开着的灯将被关闭),依此类推。一共有k个人,问最后有哪些灯开着?输入:n和k,输出开着的灯编号。k≤n≤1000
The following paths are ignored by one of your .gitignore files:xxxxxx
最近许多人认为我已经工作了,认为我文章应该会天天更新,我在这里再次声明我是学生,这学期课比较多,课后作业也有点多,文章只能周末放假时更新,给大家带来了不便,敬请谅解。
生产环境中我们的配置中心肯定是不能随随便便被人访问的,我们可以加上适当的保护机制,由于微服务是构建在 Spring Boot 之上,所以整合 Spring Security是最方便的方式。 1、在 springcloud config server 项目添加依赖:
这个问题我觉得值得记录一下,因为有时候很小的事可能就会浪费很多时间,在这里我特别感谢一下帮助我的一个博主[大佬]: https://szqlovegw.top 这可能是个很小的问题,但是对于小白的我,是个很大的问题!毕竟是自己的博客,想尽力优化的更好,毛病更少,所以我就发现在我添加了标签云之后,有些页面会出现异常,进度条到最下面时会自动弹上来(强迫症看了会当场去世,在这里我就不插图了)。下面就来说一下原因和解决方法吧
两种不同解决方案: 1.用一个数组保存刚才的那些数字,直接在这个数组上建大堆,循环1000次进行取堆顶元素+调整操作,就能得到前1000大的元素:O(N)+O(M+logN) 2.先取集合中的1000个元素放到一个数组中,建立一个小堆,建立一个大小为1000的小堆,堆顶元素就是前1000大元素的守门员,再一个一个遍历集合中的数字,依次和守门员进行比较,如果这个元素比守门员大,就把守门员删掉,再把当前的元素入堆,当遍历完所有元素的时候,队中的元素就是前1000大的元素。O(M)+O(N+logM)
问题描述 假设你是一个贪婪的小偷,背着可以装35磅重东西的背包,在商场伺机偷窃各种可以装入背包的商品。 你力图往背包中装入价值最高的商品,你会用哪种算法呢? 同样你也可以采取贪心策略,这非常简单。 ①
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