有谁帮我想一下这个问题的算法？

m_pMain 2002-05-10 12:24:12

有15个人每天3人一组出去散步，7天后每一个人都曾经跟每一个人出去散过步，请排出他们的日程。

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onlynight 2002-05-11

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倒
没看清题目
本来我也想说无解的

m_pMain 2002-05-11

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不是,每天3人一组出去散步的意思是每天都要出去五组,也就是3*5=15，每天全部人都要出去!

qfpcn 2002-05-10

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不好意思，说错了一点：
每天3人一组出去散步，7天:总共出去21人次。
每一个人都曾经跟每一个人出去散过步：每个人必须至少出去7次，那么共有至少105人次需要出去。
所以：此题无解。

qfpcn 2002-05-10

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五个人：a,b,c,d,e
每天3人一组出去散步，7天:总共出去21人次。
每一个人都曾经跟每一个人出去散过步：每个人必须至少出去5天，那么共有至少75人次需要出去。
所以：此题无解。

onlynight 2002-05-10

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学习

相信很多来这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这个问题是经典目标跟踪算法，但事实上，可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的tracker(目标跟踪算法)，而是那些即将成为经典的，或者就目前来说最好用、速度和性能都看的过去tracker。我比较关注目标跟踪中的相关滤波方向，接下来我帮您介绍下我所认识的目标跟踪，尤其是相关滤波类方法，分享一些我认为比较好的算法，顺便谈谈我的看法。

本博文对遗传算法做了系统性&细节性介绍：包括其相关概念、经典的处理流程等。并以调度问题、旅行商问题作为研究对象，探讨了如何使用遗传算法解决这两个问题(截止2024.3.15)。如前文说明部分所述：最近在看波束形成相关内容时了解到可以用这个算法来优化阵元激励以压低旁瓣，便特地了解和学习了一下这个算法，觉得蛮有意思的，于是把这两天关于该算法的学习和实践的内容总结成了一篇博文。我后续会不定期新增遗传算法在信号处理、自动驾驶、以及人工智能等方向的应用实践示例。

目录结论先行专家系统传统机器学习样本特征理解总结结论先行我们知道AI的应用场景是十分广泛的，所有这些问题归根结底都可分为分类问题或者回归问题，而最终计算机解决这些问题的方案，我们称之为算法。常用的算法类型有专家系统、传统机器学习与深度学习。专家系统通俗来说就是制定规则；传统的机器学习主要运用可解释的数学公式进行推导预测；而目前大火的深度学习则是模拟人脑神经元进行学习与预测，通常不具有可解释性，但却能很好的解决问题（之后会专篇介绍）。专家系统专家系统通俗的说就是利用以往知识与经验制定规则。比如我们

讲完随机森林算法之后，小冰开口问道：“咖哥，上面的这几种经典算法，你讲得简明扼要，感觉都挺好。不过，现在的问题来了，算法一多，我反而不知道如何选择了。你能不能给我们说说，什么样的算法适合解决什么样的问题？” 咖哥回答：“这很值得说一说。没有任何一种机器学习算法，能够做到针对任何数据集都是最佳的。通常，拿到一个具体的数据集后，会根据一系列的考量因素进行评估。这些因素包括：要解决的问题的性质、数据集大小、数据集特征、有无标签等。有了这些信息后，再来寻找适宜的算法。” 让我们从下页这张 Sklearn

第二，不管算法多么复杂，最终在程序里面，都是进行加减乘除，左移右移运算，哪怕算法不懂，可以花钱找个数学厉害的人，把需求给他，让他给你个加减乘除的公式，你用代码去实现这个计算就好。如遗传算法、模拟退火算法等，用于寻找问题的最优解或近似最优解，像遗传算法一般用来做机器人的路径规划，以找到最优的移动路径，避开障碍物，做过智障小车的小伙伴，应该比较熟悉了。在需要显示或处理图像的单片机应用中，可能会用到点阵显示、图形变换、颜色处理等算法，在一些点阵屏，TFT屏的应用比较多，这个一般根据实际的图形或者屏尺寸制定算法。

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