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背包问题贪心算法新上映_背包问题经典例题(2024年12月抢先看)

内容来源：亚心网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

背包问题贪心算法

少儿编程必备的6种算法思维 𐟎5%的算法都离不开这6种基本的算法思维！ 𐟔„ 递归算法递归算法是一种自我引用的编程技巧，常用于解决三类问题：数据的定义是按递归定义的（如斐波那契数列）。问题解法按递归算法实现（如回溯）。数据的结构形式是按递归定义的（如树的遍历，图的搜索）。 𐟒ᠨ𔪥🃧𓕊贪心算法是一种在每一步选择中都采取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。经典案例包括活动选择问题、最小生成树算法、背包问题等。 𐟔 回溯算法回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有解的算法。经典案例包括深度优先搜索、0-1背包问题、正则表达式匹配、八皇后、数独、全排列等。 𐟗‚️ 分治算法分治算法是将一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到子问题可以简单直接地解决。经典案例包括二分查找、归并排序、快速排序、汉诺塔问题等。 𐟓‹ 枚举算法枚举算法是列出所有可能的解决方案，然后检查每个解决方案是否满足条件。经典案例包括判断阿姆斯特朗数、解百鸡问题等。 𐟓ˆ 动态规划动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。经典案例包括爬楼梯问题、背包问题、硬币找零、图的全源最短路径、最长公共子序列等。掌握这6种算法思维，可以帮助孩子们更好地理解和应用编程，为未来的编程之路打下坚实的基础！

华为通信算法一面凉经：我的亲身经历大家好，今天想和大家分享一下我参加华为通信算法一面时的经历。总的来说，这次面试体验并不愉快，整个过程可以说是秒挂。下面我会详细讲讲整个过程和一些个人感受。面试过程 𐟕𐯸 首先，面试开始时，我先进行了一段自我介绍。之后，面试官让我挑选一个项目或者实习经历进行详细介绍。我选择了一个我做的最久的项目，也是目前毕设的方向。然后，面试官开始针对这个项目进行提问，主要是项目的背景、研究内容、遇到的挑战和创新点。我尽量详细地回答了这些问题。接着，面试官开始询问一些细节问题。他最常说的一句话就是“感觉不到研究的东西有何实际的落地价值”。即使我介绍了相关应用场景，他也会驳回。后来我觉得他对我研究领域不感兴趣，所以也不再争论了。然后，面试官让我抽一道题目进行手撕编程。题目是标准的0-1背包问题，但我写成了贪心算法。可能这也是不过的重要原因之一。在这之前，面试官还问了我参加的是哪一天的笔试，是否有认识的人参加同一场笔试，以及我们有没有交流。我如实回答了9月27日笔试，有室友参加，我们在寝室笔试没有交流。不知道问这个意义何在。最后是反问环节，我提了一些问题，但面试官并没有给出太多回应。个人吐槽 𐟘䊊从机考到线下手撕编程，我一直以为通信算法的重点在考察通信上，但结果却大相径庭。算法是他们关注的重点，这让我有些不解。听说也有人是手撕通信相关公式推导之类的，如果有的话可以在评论区留言。我曾经也想报过华为的技术预研工程师，但觉得和我之前投的通信标准研究一样基本需要博士，普通硕士竞争不过。整个秋招我投的不算多，一半都没有给面试，面试的除了一个普联也没有其他能过终面。当时处于国庆前要求逼签三方就给拒了，因为手里有其他的面试在推进，觉得一切都在往好的方向发展。结果国庆回来后就是有的终面挂，没有面试消息的依然保持原样。华为算是投递里最晚面试的一个，虽没有觉得很简单但是一面挂实在令人怀疑自己能力。早知是这种结局我应该会当场怼面试官回去，诸如“研究的内容没有意义为什么3GPP把它定为R19的研究方向之一”，很讨厌自己研究的东西被别人说的一无是处，虽然平时这么自嘲。不过一切都没有意义了，事后再吐槽仿佛像个跳梁小丑。以上就是作为一个研究传统通信物理层的一个普通硕士的凉经，我的秋招算是心死一半了，祝大家秋招顺利吧。

LeetCode15种模式，你精通吗？在LeetCode的编程挑战中，我深刻体会到解决问题的数量并不是最重要的，真正关键的是你掌握了多少解题模式。掌握这些模式可以极大提升你解决问题的效率，并且帮助你在面对新问题时迅速找到解决之道。今天，我想与你分享我在LeetCode上攻克难题时，发现的15种最有价值的解题模式。我将详细说明每种模式的适用场景，并提供具体的示例问题，以及相应的LeetCode练习题链接，助你在编程之路上更进一步。让我们一起来看看这些模式，它们将为你打开新世界的大门，让你在LeetCode的征途中更加得心应手。 𐟎补𜏱：分治法适用场景：适用于需要拆分问题、逐步解决的场景。示例问题：二分搜索、归并排序。 𐟌 模式2：动态规划适用场景：适用于有重叠子问题和最优子结构的问题。示例问题：背包问题、最长递增子序列。 𐟓Š 模式3：贪心算法适用场景：适用于总是选择当前最优解的问题。示例问题：活动选择、哈夫曼编码。 𐟌€ 模式4：回溯法适用场景：适用于需要尝试所有可能性的问题。示例问题：八皇后问题、图的深度优先搜索。 𐟎补𜏵：分块法适用场景：适用于需要将问题分成若干块处理的问题。示例问题：矩阵链乘法、滑动窗口。 𐟌 模式6：动态规划与分治结合适用场景：适用于既有重叠子问题又有最优子结构的问题。示例问题：最大子段和、棋盘覆盖。 𐟓Š 模式7：动态规划与贪心结合适用场景：适用于既有重叠子问题又有当前最优解的问题。示例问题：背包问题、活动选择。 𐟌€ 模式8：动态规划与回溯结合适用场景：适用于既有重叠子问题又有需要尝试所有可能性的问题。示例问题：图的深度优先搜索、八皇后问题。 𐟎补𜏹：动态规划与分块结合适用场景：适用于既有重叠子问题又有需要将问题分成若干块处理的问题。示例问题：矩阵链乘法、滑动窗口。 𐟌 模式10：动态规划与贪心、回溯结合适用场景：适用于既有重叠子问题、当前最优解和需要尝试所有可能性的问题。示例问题：背包问题、活动选择、八皇后问题。 𐟓Š 模式11：动态规划与分块、回溯结合适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理和需要尝试所有可能性的问题。示例问题：矩阵链乘法、滑动窗口、八皇后问题。 𐟌€ 模式12：动态规划与分块、贪心结合适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理和当前最优解的问题。示例问题：矩阵链乘法、背包问题。 𐟎补𜏱3：动态规划与分块、贪心、回溯结合适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理、当前最优解和需要尝试所有可能性的问题。示例问题：矩阵链乘法、背包问题、八皇后问题。 𐟌 模式14：动态规划与分块、贪心、回溯结合（变种）适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理、当前最优解和需要尝试所有可能性的问题的变种。示例问题：矩阵链乘法、背包问题、八皇后问题的变种。 𐟓Š 模式15：动态规划与分块、贪心、回溯结合（再变种）适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理、当前最优解和需要尝试所有可能性的问题的再变种。示例问题：矩阵链乘法、背包问题、八皇后问题的再变种。

力扣怎么刷 - 𐟌ˆ 准备冲刺？来看看这份 LeetCode 刷题指南，助你一周内搞定高频题！ 𐟓… 第一天：基础题型贪心算法：通过贪心策略解决一系列问题，如买卖股票的最佳时机。动态规划：利用动态规划的思想，解决最长递增子序列等问题。哈希表：利用哈希表优化查找和排序，如一数独问题。双指针：通过双指针技巧，解决数组和字符串的复杂问题。 𐟓… 第二天：进阶题型回溯算法：利用回溯算法解决组合数学问题，如排列组合。图论算法：利用图论知识，解决网络信号最好的坐标问题。分治策略：通过分治策略，解决归并排序和二分查找等问题。滑动窗口：利用滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第三天：挑战难题递归数学：利用递归思想解决数学难题，如斐波那契数。动态规划优化：通过动态规划优化，解决最大子数组和问题。哈希表优化：利用哈希表优化，解决最大平方和问题。双指针优化：通过双指针优化，解决相似RGB颜色问题。 𐟓… 第四天：深度学习树状数组：利用树状数组解决前缀和问题，如最大间距。线段树：通过线段树解决区间查询问题，如最小值查询。分治排序：利用分治排序思想，解决有序集合问题。桶排序：通过桶排序优化，解决快速选择问题。 𐟓… 第五天：综合实践贪心算法与动态规划结合：解决背包问题，如01背包。哈希表与双指针结合：利用哈希表优化双指针技巧，解决最接近的二数问题。图论与递归结合：通过图论知识递归解决网络信号最好的坐标问题。分治策略与滑动窗口结合：利用分治策略优化滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第六天：思维拓展递归数学与动态规划结合：利用递归思想和动态规划优化，解决最大兼容性评分和问题。哈希表与双指针结合：通过哈希表优化双指针技巧，解决文件组合问题。图论与递归结合：利用图论知识递归解决破冰游戏问题。分治策略与滑动窗口结合：通过分治策略优化滑动窗口技巧，解决最大子段和问题。 𐟓… 第七天：总结提升总结一周的刷题经验，熟悉各种算法和数据结构的应用场景。调整策略，针对薄弱环节进行重点练习。保持刷题节奏，继续提升自己的编程能力。

𐟔妎Œ握这些技巧，轻松进入互联网大厂！ 1⃣️基础篇编程语言：掌握基本语法和语言特性。基础知识：了解时间复杂度和空间复杂度等概念。问题抽象能力：能够用数学语言描述问题。数组：熟悉数组的基本操作。链表：掌握单链表、双向链表和循环链表。队列：了解队列的基本原理。栈：熟悉栈的基本操作。堆：掌握堆的排序和堆的优先级队列。递归算法：熟悉递归算法的应用。二叉树：掌握二叉树的遍历方式。二分查找：了解二分查找的原理。 2⃣️提高篇散列表：掌握哈希表的基本原理。大根堆、小根堆、优先队列：熟悉堆的应用场景。哈夫曼树：掌握哈夫曼编码的基本原理。并查集：了解并查集的应用场景。字符串：掌握KMP算法。分治算法：熟悉分治算法的应用。暴力枚举：掌握暴力枚举的基本原理。贪心算法：了解贪心算法的应用场景。回溯算法：熟悉回溯算法的基本原理。位运算：掌握位运算的基本操作。欧几里得算法：了解最大公约数和最小公倍数的计算方法。滑动窗口、双指针：熟悉滑动窗口和双指针的应用场景。经典动态规划：掌握背包问题、LCS和LIS问题的基本原理。 3⃣️排序篇冒泡排序：熟悉冒泡排序的基本操作。快速排序：掌握快速排序的原理。直接插入排序：了解直接插入排序的基本原理。希尔排序：熟悉希尔排序的应用场景。选择排序：掌握选择排序的基本操作。堆排序：了解堆排序的原理。归并排序：熟悉归并排序的基本操作。桶排序：掌握桶排序的原理。计数排序：了解计数排序的应用场景。基数排序：熟悉基数排序的基本原理。 4⃣️图论篇有向图：掌握有向无环图的基本原理。无向图：了解无向图的基本操作。图的存储：熟悉图的存储方式。图的遍历：掌握DFS深度优先搜索和BFS广度优先搜索的原理。单源最短路径算法：了解Dijkstra、Bellman-Ford和SPFA算法的应用场景。多源最短路径算法：熟悉Floyd算法的基本原理。最小生成树：掌握Prim和Kruskal算法的应用场景。拓扑排序：了解拓扑排序的原理。 5⃣️进阶篇红黑树：熟悉红黑树的基本操作（现在很少考）。 B树、B+树：了解B树和B+树的应用场景。动态规划：掌握树形dp、区间dp、状态压缩dp和数位dp的基本原理。字典树：熟悉Trie树的基本操作。树状数组：了解树状数组的应用场景。后缀数组和后缀树：掌握后缀数组和后缀树的基本原理。线段树：熟悉线段树的基本操作。快速幂、矩阵快速幂：了解快速幂和矩阵快速幂的原理。三分法：掌握三分法的基本原理（很少考）。网络流：熟悉最小费用最大流的应用场景。

哥伦比亚大学学姐的数学与应用数学辅导大家好，我是来自哥伦比亚大学的一名学姐，今天想和大家聊聊数学与应用数学的相关课程。无论你是初学者还是有一定基础，我都能为你提供一些有用的辅导和建议。基础课程：从微积分到线性代数 𐟓š 首先，微积分是数学的基础，包括单变量微积分和多变量微积分。常微分方程和偏微分方程也是非常重要的部分。线性代数方面，矩阵论、矩阵运算和矩阵分解是核心内容。进阶课程：离散数学与金融数学 𐟒𜊊离散数学、金融数学和代数（包括群论、环论、域论等）是进阶课程的重要部分。布尔代数、概率论（涉及概率分布、随机变量等）以及数学分析（包括极限、连续、微分、积分等）也是必修内容。应用领域：从图论到数据统计 𐟓ˆ 图论、组合优化（如背包问题、旅行商问题等）、数据统计（包括描述统计和推断统计等）以及随机过程（如马尔可夫过程等）都是应用数学的重要部分。泛函分析、数论（如素数分布、同余理论等）、数值分析（包括插值法、数值积分等）也是常见的研究方向。编程与软件：从 Maple 到 Python 𐟒𛊊在数学编程建模中，常用的算法如贪心算法、动态规划算法等，以及各种数学软件如 Maple、MATLAB、Mathematica、Python 和 C++，我都有丰富的经验和技能。零散题目与精妙解题思路 𐟧銊如果你有零散的题目需要解答，或者需要一些精妙的解题思路和技巧指导，我也非常乐意帮你。无论你是需要微分几何、实变函数、复变函数还是多元函数的指导，我都会尽力为你提供帮助。希望这些信息对你们有所帮助！如果你有任何问题或需要进一步的辅导，随时都可以来找我哦！#留学生

哥伦比亚大学学姐1V1数学辅导服务嘿，大家好！今天来聊聊数学那些事儿。无论你是需要微积分、常微分方程、偏微分方程、线性代数、组合数学、应用数学、矩阵论、离散数学、金融数学、代数（群论、环论、域论等）、抽象代数、代数拓扑、布尔代数、概率论（概率分布、随机变量等）、数学分析（极限、连续、微分、积分等）、图论（图的遍历、最小生成树等）、组合优化（背包问题、旅行商问题等）、数据统计（描述统计、推断统计等）、随机过程（马尔可夫过程等）、泛函分析、数论（素数分布、同余理论等）、数值分析（插值法、数值积分等）、傅里叶变换、最优化方法（线性规划、非线性规划等）、多元分析、运筹学（网络流、排队论等）、几何数学（欧式几何、非欧几何等）、解析几何、黎曼几何、微分几何、实变函数、复变函数、多元函数、布朗运动等，我都会尽力帮你解答！另外，对于数学编程建模中常用的各类算法，比如贪心算法、动态规划算法等，以及常用的数学软件，如 MATLAB、Mathematica、Python、C++ 等，我也有着丰富的实操经验。无论你是需要零散的题目解答，还是需要精妙的解题思路和技巧指导，我都会尽力帮你！有问题随时找我，我们一起探讨数学的奥秘吧！𐟓š✨

哥伦比亚大学学姐分享30种数学课程嘿，大家好！我是来自哥伦比亚大学的一名学姐，今天想和大家聊聊大学数学课程的那些事儿。相信很多留学生在数学这门课上都遇到过不少挑战吧？别担心，我来给你们分享一些经验，特别是微积分、常微分方程、偏微分方程、线性代数这些基础课程，还有像组合数学、应用数学、矩阵论、离散数学、金融数学、代数（包括群论、环论、域论等）、抽象代数、代数拓扑、布尔代数、概率论（涉及概率分布、随机变量等）、数学分析（包含极限、连续、微分、积分等）、图论（涵盖图的遍历、最小生成树等）、组合优化（如背包问题、旅行商问题等）、数据统计（包含描述统计、推断统计等）、随机过程（如马尔可夫过程等）、泛函分析、数论（素数分布、同余理论等）、数值分析（包含插值法、数值积分等）、傅里叶变换、最优化方法（如线性规划、非线性规划等）、偏微分方程、多元分析、运筹学（包含网络流、排队论等）、几何数学（包含欧式几何、非欧几何等）、解析几何、黎曼几何、微分几何、实变函数、复变函数、多元函数、布朗运动等。这些课程听起来是不是有点眼花缭乱？不过别担心，我在这些领域都有很深的造诣，特别是数学编程建模中常用的各类算法（如贪心算法、动态规划算法等），以及常用的数学软件，如 MATLAB、Mathematica、Python、C++ 等，我都非常熟悉。加油，留学生们！𐟒ꀀ

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