宝物筛选（C++，多重背包）题目描述终于，破解了千年的难题。小FF找到了王室的宝物室，里面堆满了无数价值连城的宝物。这下小FF可发财了，嘎嘎。但是这里的宝物实在是太多了，小FF的采集车似乎装不下那么多宝物。看来小FF只能含泪舍弃其中的一部分宝物了。小FF对洞穴里的宝物进行了整理，他发现每样宝物都有一件或者多件。他粗略估算了下每样宝物的价值，之后开始了宝物筛选工作：小FF有一个最大载重为WWW的采集车，洞穴里总共有nnn种宝物，每种宝物的价值为viv_ivi，重量为wiw_iwi，每种宝物有mim_imi件。小FF希望在采集车不超载的前提下，选择一些宝物装进采集车，使得它们的价值和最大。输
前言学习方法后，我们来学习一种特殊调用方法的方式，即递归。本篇文章将介绍什么是递归，以及递归的使用规则和注意事项，最后通过几道经典的题目来加深对递归的理解。博客主页：KC老衲爱尼姑的博客主页博主的github，平常所写代码皆在于此共勉：talkischeap,showmethecode作者是爪哇岛的新手，水平很有限，如果发现错误，一定要及时告知作者哦！感谢感谢！导航助手🏆1.生活中的递归🎲1.1永不终结的故事🏆2.什么是方法递归?🎲2.1递归的必要条件：🎲2.3递归题目✔2.3.1递归求N的阶乘✔2.3.2按顺序打印一个数字的每一位(例如123打印出123✔2.3.3递归求1+2+3+...+
文章目录线性码定义生成矩阵标准生成矩阵(码的等价)编码标准阵译码校验矩阵伴随式译码线性码定义如果C∈V(n,q)是V(n,q)的一个子空间,则称C为一个q元线性码.如果C是V(n,q)的一个k维子空间,则称C为一个q元[n,k]线性码.进一步,如果C的最小距离是d,则称C为一个q元[n,k,d]线性码.例：对任意一个线性码C,零向量都为其一个码字.q元[n,k,d]线性码自然是一个q元(n,qk,d)码.但反过来不一定成立例：线性码的一个非常重要的性质是它的最小距离与最小重量相等.设C是一个码字,则d(C)=W(C).生成矩阵设C是一个q元[n,k|线性码。将C的一组基作为行向量构成一个kxn
系列目录司守奎《数学建模算法与应用》课后习题：线性规划模拟退火算法解决旅行商问题详解遗传算法解决旅行商问题MATLAB实现基于模拟退火优化的投影寻踪评价法求解供货能力评价模型 目录写在最前面：1.1、常规求解线性规划1.2、带有绝对值的线性规划求解1.3、单下标求解生产利润问题1.4、双下标求解利润问题最后给出一些基础帮助的链接： 写在最前面： 我是一个刚学数模的小白，觉得把自己的思路和代码啊公式写出来能提升学习效率，在参考了司守奎老师的《数学建模算法与应用》（第二版）一书后想把自己的想法分享给大家！如果下面的有错误，欢迎指正~~~参考一些博主的解答和文档会把链接放出来~~~代码
个人博客墨水记忆蓝桥杯复习知识点汇总还有两天就是第十三届蓝桥杯比赛了，今天就整理一下可能比赛中比较常见和常用的一些东西。算是临时抱佛脚吧。目录我的Java基础模板为了方便，这里先给出我的基本模板。后面的代码都是在main函数中的，所以就不会再写这些基础的模板代码。importjava.io.*;importjava.util.*;/***@AuthorDragonOne*@Date2021/12/521:27*@墨水记忆www.tothefor.com*/publicclassMain{publicstaticBufferedReaderin=newBufferedReader(newInpu
主用python做项目有一段时间，这次简单总结学习下。为后面的项目编写，进行一次基础知识的查缺补漏、1、变量名和数据类型"""变量名，只能由"数字、大小写字母、_"组成，且不能以数字开头"""#整数int#hashable,不可变对象a=5#浮点数float#hashable，不可变对象a1=3.14#字符串string#hashable，不可变对象a_1="哈哈哈"str_num='5'_str_float="""3.14"""_='''helloworld'''#常常用于接收我们不需要使用的值#列表list#元素可修改，元素有顺序#列表是unhashable,可变对象tmp_list=[1
MySQL增删改查语法记录快速复习文章目录MySQL增删改查语法记录快速复习MySQL的增删改查增创建数据库创建数据表创建表数据类型字段约束插入数据(insert)删删除数据库删除数据表删除数据改修改数据库修改数据表修改数据查查询数据库查询数据表查询数据where条件关系运算符条件逻辑运算符like别名distinct消除重复⾏排序orderby聚合函数日期函数和字符串函数分组查询groupby分页查询limit连接查询数据表别名子查询/嵌套查询MySQL的增删改查了解DDL、DML、DQL数据定义语言DDL(DataDefinitionLanguage)，操作数据库、表、列等；如：CREAT
一.考点归纳参数估计的基本原理1置信区间（1）置信水平为95%的置信区间的含义：用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。（2）置信度愈高（即估计的可靠性愈高），则置信区间相应也愈宽（即估计准确性愈低）。（3）置信区间的特点：置信区间受样本影响，具有随机性，总体参数的真值是固定的。一个特定的置信区间“总是包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问题。2评价估计量的标准（1）无偏性：估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数，即E（θ）＝θ。（2）有效性：估计量的方差尽可能小。（3）一致性：随着样本量的增大，估计量的值越来越接近被估计总体的参数。一
1.决策树基本流程1、下列选项哪个是决策树的预测过程？将测试示例从一个中间节点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下行，直到叶节点将测试示例从一个中间节点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”上行，直到根节点将测试示例从叶节点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”上行，直到根节点将测试示例从根节点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下行，直到叶节点2、决策树学习的策略是什么？分而治之集成聚类排序3、决策树训练时，若当前结点包含的样本全属于同一类别，则____（需要/无需）划分无需2.信息增益划分1、信息熵是度量样本集合[填空1]最常用的一种指标纯度对称差大小重要性2、以下哪
1.【单选题】下列定义函数的方法，在Python中正确的是（）。1分A.class函数名(类型形参1, 类型形参2,…)B.function函数名(形参1, 形参2,…)C.def函数名(形参1, 形参2,…)D.def函数名(类型形参1, 类型形参2,…)正确答案：C2.【单选题】下述代码的运行结果是（）。list(map(lambdax:len(x),['ab123','a','12']))A.[5,1,2]B.[3,0,2]C.[3,1,2]D.[2,1,0]正确答案：A3.【单选题】下述代码的运行结果是（）。f1=lambdax:x**2f2=lambdax:x*2print(f1(f
