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问一个面试的程序题,请大家进来帮忙参谋一下
liuwei424
2008-07-08 06:12:16
有一个整型数组,找出其中和最大的数组子集。
如:{-1,5,-2,-4,23,-4,5,-1},最大的和的子集是{23,-4,5},和为24。
如果所用程序的复杂度要求为0(n),请问该怎么实现。
如果上例变为{-1,5,-2,-2,23,-4,5,-1},则最大的和的子集为{5,-2,-2,23,-4,5}
我想这个题的意思我已经说的很明白了吧,请大家指教。
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问一个面试的程序题,请大家进来帮忙参谋一下
有一个整型数组,找出其中和最大的数组子集。 如:{-1,5,-2,-4,23,-4,5,-1},最大的和的子集是{23,-4,5},和为24。 如果所用程序的复杂度要求为0(n),请问该怎么实现。 如果上例变为{-1,5,-2,-2,23,-4,5,-1},则最大的和的子集为{5,-2,-2,23,-4,5} 我想这个题的意思我已经说的很明白了吧,请大家指教。
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liuwei424
2008-07-11
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非常感谢楼上的朋友
shrinerain
2008-07-08
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google "最大子序列和"
程序
设计实例示范,见CSDN,输入输出——拷贝
一面:四十分钟,讲述项目细节,过了一遍高速设计流程,讲了
一下
论文二面:15分钟,
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官
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了几个高速
问
题
关于参考平面方面,后临时有事结束
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HR面:
问
了家庭情况,本人情况:双985,湖南人,女朋友也是湖南人,并在准备考湖南的公务员offer信息:1. 长沙中兴,19.5k*12,第一年没有年终奖,之后2-4个月的年终,1。面的销售工程师,bg:双非电子信息本,有论文有科研经历,有实习,有竞赛省奖国奖,创过业(周营业额能到1w+),主要是还有辩论队经验嘴皮子还算能扯。紫光同创和联洲,base深圳,都是软开。
惊!!!!!某大学生在教室里和女生........聊虾皮社招
哈哈哈哈哈,昨天明明是第四天,我却写成了第五天,今天我给他补回来吧,今天也是学习了上午和下午的时间,今天晚上因为有点事情所以要早早结束啦,今天上午是完成了项目的。如
题
,硕士找算法岗工作。本科如果不选择保研,凭着本科安卓开发的经济也能找到不错的offer结果读研究生了,两年做的深度学习,都是理论,没有论文,找工作还转c++,实习没实习,项目没项目。下午去哪儿一面,面评:挺优秀的,然后紧接着二面,二面刚开始开视频看见
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官感觉面相就不太好,说话也感觉心高气傲的,然后还躺着在那
面试
,说话也听不清楚,出的
题
目也。
#删除有序链表中重复的元素-I#通过的喜悦之情 100道加油
面的有点晕,
面试
前看了很多网络redis和jvm juc的八股,结果
问
的很多东西都是我之前没准备太多。状态:无了timeline一面 2024-03-22-----------------1. 自我介绍。第一批,投的北京分公司,3.14二面结束让我补充材料,材料补充时间截止到3.19,补充完之后现在没有。今天多益被我解约了,直接结束实习+解约三方,给我爽到了,办理退宿的时候还挑我刺,二手的枕头和枕头套说。第一次约面约的前天,迟到不来,还是
问
了hr,hr去
问
的
面试
官,被告知面不了让换时间,敢情我不
问
你不说。
Android Studio创建HelloWorld项目
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Find my phone is app on Google Play Find my phone Will help you to track unlimited number of phones in online mode. Today you do not need to worry, if the phone is no longer have internet connection main main main
最新创新基于多元宇宙优化算法的考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度研究【IEEE33节点】(Matlab代码实现)
内容概要:本文针对光伏发电并网过程中的电能质量
问
题
,特别是总谐波失真(THD)超标难
题
,提出了一种基于级联前馈神经网络(CFNN)与深度神经网络(DNN)协同控制的级联多电平逆变器智能控制方案。研究构建了逆变器的拓扑模型,分析了其工作原理与谐波产生机制,设计了由感知层、控制层和执行层组成的三层控制架构。其中,CFNN控制器负责快速响应光伏出力波动,输出初步开关状态指令以抑制低次谐波;DNN控制器则对初级指令进行精细化校正,进一步抑制高次谐波。该方案摆脱了对精确系统数学模型的依赖,通过机器学习算法实现对复杂工况的自适应控制。仿真结果表明,该协同控制方案能将电流总谐波失真有效控制在3.8%以内,功率因数提升至0.99,响应时间缩短至0.05秒,显著优于传统PI控制和单一神经网络控制方案,有效提升了光伏并网的电能质量和系统稳定性。; 适合人群:从事电力电子、新能源并网、智能控制算法研究的高校研究生、科研院所研究人员及电力系统自动化领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 解决光伏等新能源并网时因出力波动和电网扰动导致的电能质量
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题
;② 为需要高精度、快响应控制的电力电子变换器提供一种基于深度学习的先进控制策略设计思路;③ 推动人工智能算法在电力系统控制领域的应用与创新。; 阅读建议:读者在学习时应重点关注CFNN与DNN的协同工作机制、网络结构设计及输入输出参数的选取逻辑,并结合文中提供的Matlab/Simulink仿真模型,动手复现和调试,深入理解机器学习算法如何替代传统控制理论解决实际工程
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