每个物品都有价格,正好赶上商店推出促销方案。就是把许多东西一起买更便宜(保证优惠方案一定比原价便宜)。物品要买正好的个数,而且不能为了便宜而买不需要的物品。 ...输入格式 第一行促销物品的种类数(0 <= s <= 99)。 第二行…第s+1 行每一行都用几个整数来表示一种促销方式。 ...6][6][6][6];//dp[2][3][4][1][0]代表 当前第 1~5 个物品 分别 购2 3 4 1 0 件所需最少钱 long h[6]={0};//h[i] 表示 i 号商品促销数量...long sbh[1001]={0};//标号表 链接 促销序号和需买序号的桥梁 scanf("%ld",&s); for(i=1;i<=s;i++) { scanf("%ld",...促销量大于需量 或者 促销品不需要 则不能选择此促销种类 if(j<sn[i])continue; for(j=1;j<=sn[i];j++) h[sbh[c[i][j]
这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型:大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促?...我们必须在 3 天内完成设计方案,一周内完成主会场+4个分会场所有 banner、配图、模块换肤等工作。设计、UI开发、前端同时进行相应替换,以保证 2月15日 正常上线。
1、 内容整理 此广告主要内容为:“在此电商网站中,手机产品天天都是5折” 2、 素材选取 素材选取时下比较流行的两款手机图片 3、 版式安排 版式安排最重要是...
正文之前 好久没弄C++了,上学期颓废了半学期,这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP,所以弄点代码储备,待会到了考场说不定能省点功夫! 正文 #in...
用 Objective-C 实现几种基本的排序算法,并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。...因我们不讨论三向切分的快排优化算法,所以这里答案是:不理它。 随着一趟一趟的排序,它们会慢慢被更小的元素往后挤,被更大的元素往前挤,最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。...结果很明显,当某个算法所需要进行的比较操作越少时,它排序就会越快(根据上面四张图的比较,毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢?
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分,请参考之前的推送: 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下: 1....此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法,它能计算从源点到图中任何一点的最短路径,假定起始点为A 2.
如果对早前的1美元游戏促销包有印象的朋友应该还记得Humble Bundle这个网站。在暑假接近尾声之时,Humble Bundle联合EA再次为大家带来了humblebundle慈善包。...这次的促销游戏一共有8款,其中6款仍然能够以最低1美元的价格获得,另外有2款需要超过付款均价才能获得。...ref=5414-TFBN-1352 下载地址分别百度谷歌即可,教程虽然是英文,但有详细配图,看起来应该没难度。...另外Humble Bundle每次的促销活动在第二周将会向所有已经购买的用户免费加赠2-3款游戏或DLC,1美元购买的也包含在内。在加赠公布之后则需要出价高于均价才能获得这些加赠游戏或DLC。
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据...通过采用两个主成分构建分类图,可以看出稳定组(矩形)和恶化组(菱形)根本不能很好分开,在主成分分析时,考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率,若低于60%,需要采用多维尺度分析
本文是其中第二篇,介绍了图算法。...前一篇文章介绍了图的主要种类以及描述一个图的基本特性。现在我们更加详细地介绍图分析/算法以及分析图的不同方式。...一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳(hop)的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径,而是根据图的相邻情况或深度来探索图。这可用于信息检索。 1....和 SCC 一样,并查集通常用在分析的早期阶段,以理解图的结构。 并查集是一个预处理步骤,为了理解图的结构,在任何算法之前都是必需的。...四 总结 现在我们已经介绍了图的基础知识、图的主要类型、不同的图算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。
前言:学习图的遍历算法之前,需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。
图的表示方式 图是由一系列点和边的集合构成的,一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式,c/c++可以看我的这篇文章:搜索(1) 这篇文章主要讲java语言中图的相关算法。... 图的拓扑排序以下图来举例,假设你要学课程A,但是课程A有先导课,必须上完先导课才能上A,因此你必须先上BCD,但是由于BD也有先导课K,所以必须先上K。... 图的最小生成树算法用于无向图,只选择图中的某些边,达到整体边的权重加起来是最小的,并且各个点之间是连通的,连通的意思是假设[1,2]之间有条边,[2,3]之间有条边,那么[1,3]之间就是连通的,图的最小生成树算法有两个...,分别是K算法和P算法,他俩产生的结果都是一样的,只不过决策的过程不一样。...K算法 ? 以上面的图为例,K算法的思想是以边进行考虑,优先选择小权重的边。
618要来了,小伙伴是不是都在忙着加班,备战活动呢?特别是活动监控,每次活动领导都一次次催监控数据,搞得人紧张兮兮。
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等 一个良好的促销系统应该具备易于扩展,易于统计促销效果等特点,在遇到秒杀类促销时还需要做到可扩容...促销的核心作用域既订单.因此我在上一篇文章中介绍了电商中订单系统的设计 E-commerce 中订单系统的设计 两个部分既上图中的rule和action部分. rule描述了促销限制,既订单需要满足那些条件才能参与某个促销...另外不以product作为参与促销的最小单位, 是为了进行更细颗粒度的控制. 一个促销可以有多个变体参与,一个变体可以同时参与多个促销....,数据库字段可以按照实际需求进行增减和修改,特殊促销可自行添加相关表, 如优惠卷促销的coupons表, 拼团的groups表, 报名促销的promotion_sign_up表等等 业务设计 流程设计...表来存储用户领取的优惠卷及使用情况等 优惠卷促销本质上是将传统促销以卷的形式体现了出来,既圣诞满减促销 => 圣诞满减卷的转换.
比如,从A到D的最短路径,通过肉眼观察可以得出为如下,A->C->D,距离等于3+3=6,其中A->C边上的数值3称为权重,又知这是无向图,从C到A的权重也为3。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ?...设置一个从A到各顶点的缓存字典,作为算法的输出,初始时,统一设置为 -1, ?...选取最小距离,即B进入S集合,并且,Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较, 如果dist(A->B)!...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想,直到集合V的元素个数为0为止,最终的dist字典如下: ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路: 1. 初始化两个集合,S集合和V集合。
推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中,将上述的关系表示成二部图的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,...PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说): 初始化: PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \
推荐的算法有很多,包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中,主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中,将上述的关系表示成二部图的形式,为用户A推荐商品,实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分,具体来讲,在PersonalRank算法中,不区分用户和商品,因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B,C,
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下。当然,不是很深入。...这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法。这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的,为了和pHash区分。...大致算法就是这样,汉明距离的代码我没给出,这个比较简单。一般都是在数据库里面进行计算,得到比较小的那些图片感知哈希值。 当然,实际应用中很少用这种算法,因为这种算法比较敏感。...在dHash算法中,它们是不同的。而我们肉眼可以看出其实是一样的。前面说过dHash算法比较较真、比较敏感。若要处理一定程度的变形,得要调整一下这个算法。...pHash算法就是基于dHash算法调整而来的,用第一次计算得到的值进行余弦变换。所以命名为余弦哈希感知算法。它可以识别变形程度在25%以内的图片。
辉煌系列V13.3版本(包含普及13.3/普及II13.3/辉煌ERP13.0)开始,当会员发生消费或者促销时,就可以使用我们的【短信服务】功能,自动向会员发送相关短信内容,便于随时了解自己的消费情况,...也可以推送促销信息以及会员生日祝福等等。...系统维护—短信服务 会员储值 会员积分兑换商品 会员积分换储值 会员生日 储值消费验证模板 会员消费 促销提醒 服务项目充值 服务项目消费 一、开通方式及费用相关,需联系销售人员。
本文链接:https://blog.csdn.net/luo4105/article/details/76542977 第二章商品促销——策略模式 需求:商品价格计算,并增加折扣条件 工厂模式UML图...策略模式UML图 ? 在策略模式中,会在策略环境类的构造器中完成折扣类的初始话,并在策略环境的实现方法调用折扣类的折扣算法。这样调用类只会关联策略环境类。...class SaleStrategy { public abstract double getSaleMoney(double money); } PercentSaleStrategy(折扣促销...public double getSaleMoney(double money) { return money * pecent; } } FullSendSaleStrategy(满减促销...(money - sendMonty) : money; } } 总结 策略模式是定义了一系列算法,这些算法从层次上实现相同的功能,最好析取出算法层,可以减少算法之间和调用算法的耦合。
SAP SD基础知识之促销计划 (Agreements) 有效期Validity Period 我们可以为一个产品线在某一特定的时间范围内定义一个促销或一般的市场计划,然后我们可以将这个promotion...关联到特定的sales deals,而sales deals自己又关联到特定的condition records,这些condition records能够用于促销定价和折扣。...Sales Deal这里定义的, Promotion在如下地方定义, Billing凭证中的Sales Deal和促销 'sales deal number' 和 'promotion number
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