（1）贪心策略：将各个程序从小到大排序，用变量L记录相加的程序直至不能再存储；（2）反证法：如果选择长的程序，在磁带长度固定的情况下所装的程序会变少；（3）时间复杂度：O(n) 2.你对贪心算法的理解在同样条件下选择局部最优解，而不是以总体考虑-CSDN社区

计科2101王盛原 2022-11-21 23:29:32

（1）贪心策略：将各个程序从小到大排序，用变量L记录相加的程序直至不能再存储；（2）反证法：如果选择长的程序，在磁带长度固定的情况下所装的程序会变少；（3）时间复杂度：O(n) 2.你对贪心算法的理解在同样条件下选择局部最优解，而不是以总体考虑，总是选择当下最适合的解法。

...全文

35 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本文以KOI路灯题（P12648）为案例，深入剖析区间覆盖类贪心算法的本质：将需求区间按左端点排序，维护已覆盖最右坐标，对每个未完全覆盖区间计算最少路灯数（向上取整），并更新覆盖边界。重点涵盖贪心策略推导、C++实现细节（数据类型选择、向上取整整数写法、初始值设置）、边界条件排查（溢出、排序、浮点陷阱）及正确性证明，适用于信息学奥赛中等难度区间优化问题。

本文解析信奥题P11482（NordicOI 2021 Pearls），聚焦带非递减约束的最小成本珍珠分配问题。核心在于：先对订单序列b进行连续相同值合并以降维，再基于排序后的珍珠质量数组a设计动态规划状态dp[i][t]，表示前i个需求块且第i块选用质量a[t]的最小成本；利用前缀最小值优化将O(kn²)转移降至O(kn)。算法融合贪心预处理（排序、去重、块合并）与动态规划建模，并严格论证其正确性与复杂度。

Kudu作为Hadoop生态的一部分，旨在结合HDFS和HBase的优点，支持快速分析和实时计算，适用于OLAP及少量OLTP工作负载。它通过列式存储优化性能，支持主键、事务操作和SQL式查询。

本文系统梳理技术面试高频考点，涵盖算法（数组、链表、树、DP、贪心）、系统设计（短链服务、分布式缓存、消息队列）和底层原理（OS、网络、数据库、语言机制）三大模块。每道题均提供思路拆解、可运行代码、复杂度分析及面试追问应对策略，覆盖LeetCode Top题与大厂真实面经，强调构建系统化能力而非死记硬背。

本文构建了覆盖算法设计全过程的系统性理论与工程框架，包含算法设计思路、底层原理、复杂度分析、正确性证明、优化技术、并行设计及工程实现等核心维度；重点阐述调度算法在编译器领域的应用，如指令调度、循环调度、GPU/FPGA调度等，并融合数学建模方法论，强调建模-算法-验证-部署闭环流程。

434

社区成员

1,011

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

算法高校

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章