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如何定价才能获取最大收益

问抛开其他因素,单价为多少时,销售量可能最多,收益最大? 我们使用的是散点图。根据之前的实际交易数据来得到的。把3组数据组通过数据图的方式来展现。 在其他条件不变的情况下,价格设置成66是收入最大化的表现。 备注:这里仅仅用了3组数据做的分析,当然生成的公式也仅仅参照3组公式而已。

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动态规划算法举例解析(最大收益和最小损失选择)

而动态规划算法应用于子问题重叠的情况,即不同的子问题具有公共的子子问题,在这种情况下,分治算法会做许多不必要的工作,它会重复的求解这些子问题,尽管这些子问题都曾经计算过。 学习动态规划算法,首先要了解最优子结构这个概念 如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解,我们就称此问题具有最优子结构性质,一个问题如果可以应用动态规划算法,那么它必然具有最优子结构。 这完全要依靠收益来看。 ----7 (1,2,1)---------7 (2,1,1)---------7 (1,1,1,1)-------4 (4,0)-----------9 这些方案中将长度为4的钢条切割成(2,2)的收益最大 return array[n]; } public static void extended_bottom_up_rod(int[]p,int n){ //不仅求出切割的最大效益

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    流量为王:收益最大化的混排机制

    如何针对多源内容,在现有推荐机制的基础上,利用混排的方法,对流量实现二次分发,从而实现整体收益最大化是一个比较有挑战的问题。 混排问题可以定义为在保证A指标的前提下,最大化B指标。 ? 业务逻辑限制 混排除了不同类型的内容通过一定的方法进行最大利益化的展示之外。可能还存在着其他业务逻辑上的限制。 这种限制的存在,一方面是从用户的体验角度出发,保证推荐生态的良性运作;另一方面是从各项指标出发,过分的放大某一点,会导致其他指标的下降,从而影响整个流量场中的整体收益。 问题定义 问题定义为在保证用户侧指标的前提下最大化商业侧指标,其中目标函数中增加后面一项从而变成强凸。 ? 可看做是一个基准的分配方案,希望最优解不偏离 ? 太多。 ? 进行排序即可,选择最大的 ? 对应的item放到位置 ? 上。 ? 实验效果 ? 线上效果 ? ?

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    破解大厂最难算法面试题:动态规划之股票买卖收益最大

    他有一个股神朋友能非常准确的预测股票当前的价格和一年后的价格,假设预测是完全正确的情况下,请你找出股票的最佳购买方案,使得投资者的收益最大化。 (128-109) + (133 - 97) = 55,请你设计算法,在给定saving, current_value, future_value的情况下计算最优收益。 如果我们用selectStock(saving, index, current_value, future_value)表示储蓄额为saving的情况下,从下标为index开始的股票中所获得的最大收益, 如果不购买第i只股票,那么所得最大收益就是selectStock(saving, i+1, current_value, future_value),于是我们计算出两个值后,选取最大那个就是针对第i只股票的最好决策 selectStock(saving - currentValue[index], index + 1, currentValue, futureValue) #计算放弃当前股票后所能获得最大收益

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    安排工作以达到最大收益(map)

    举个例子,如果3个工人都尝试完成一份报酬为1的同样工作,那么总收益为 3。如果一个工人不能完成任何工作,他的收益为 0 。 我们能得到的最大收益是多少? 解题 先遍历所有的难度的工作,找到该难度工作的最大收益,存入map 遍历一次map,记录过程中的最大利益,更新后面难度更高的情况下,能获得的最大收益 class Solution { public: i < difficulty.size(); ++i) m[difficulty[i]] = max(m[difficulty[i]], profit[i]); //同一难度,最大收益 = m.end(); ++it) { maxprofit = max(maxprofit, it->second); //比如难度是8,收益2,难度3,收益5,可以干难度 8的人,可以选择收益为5的活 //这样收益最大化 it->second = maxprofit; } for(int i = 0; i < worker.size

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    有效前沿—让你的投资收益最大

    但有的时候高风险不一定是高收益的,低收益也不一定是低风险的(这就是坑)。 在理想情况下收益与风险可能会有如下四种情况,红色部分(高风险低收益)是我们所要避免的,绿色部分(低风险高收益)是我们所追求的,灰色部分是正常事物所遵循的规律。 ? 上图中不同的散点代表着不同投资组合的风险和收益情况,黄色的线就是满足在同样风险情况下可以获得最高的收益;在同样收益的情况下风险最小的条件。 弄清楚了有效前沿的核心原理以后,我们来具体看一下收益和风险具体是怎么求取的。 收益为投资组合中各个股票/基金的平均收益率,和各个股票的权重有关,也就是加权平均收益率。 以A股2000、B股3000、C股5000为例,我们计算这个组合对应的平均收益率: ? 通过上面的公式得出该组合下的平均收益率为3.4%。 讲完了收益以后,我们来讲讲风险。

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    python面试题:python计算股票收益最大

    股票收益最大化 思路: 计算差值: 后一天的价格 - 前一天的价格 如果是正数,说明股票上涨,连续为正则为持续上涨,仍然是赚的 如果是负数,股票下跌,不持有该股,不管我们的事 代码: import listOne.append(temp) # 测试数据 股票价格 print("股票价格", listOne) print("-"*20) def maxProfit(tempList): # 计算股票最大收益 ) return sum(newList2) if __name__ == '__main__': result = maxProfit(listOne) print("股票最大收益 89] -------------------- 股票价格差值 [7, -25, -3, 13, -31, 15, 24, -42, 54] 股票增值数 [7, 13, 15, 24, 54] 股票最大收益

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    从公有云无服务器应用中获得最大收益

    无服务器计算可以降低公有云中的应用成本,但企业需要正确的技能才能获得这些,且收获其他收益。 无服务器计算允许组织在更细的颗粒度上构建和部署云应用。 这最大限度地减少了资源的使用,从而能够在公有云中节省资金。 例如,AWS Lambda目前允许使用512 MB的临时磁盘容量,1,024个文件描述符,1,024个组合的总进程或线程,以及最大执行时间为300秒。 无服务器应用有助于在公有云中节省资金吗?

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    网络最大算法—EK算法

    前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法,也是比较好理解的一种算法,利用它可以解决绝大多数最大流问题。 但是受到时间复杂度的限制,这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么? 对一张网络流图,每次找出它的最小的残量(能增广的量),对其进行增广。 没错,EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时,需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢?BFS还是DFS? .^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候,记录下能进行增广的最大值,同时记录下这个最大值经过了哪些边。 通过上图不难看出,这种算法的性能还算是不错, 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明,这种算法的时间复杂度为 大体证一下: 我们最坏情况下每次只增广一条边,则需要增广

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    算法提高 最大乘积

    问题描述   对于n个数,从中取出m个数,如何取使得这m个数的乘积最大呢? 输出格式   每组数据输出1行,为最大的乘积。

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    算法】相邻最大差值

    问题描述 给定一个数组,求如果排序之后,相邻两数的最大差值,要求时间复杂度O(N) 例子: 5,9,8,3,15 那么排序后的数,3,5,8,9,15,因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为 这里我们需要借助桶排序的思想: 1)找出数组的最大值max和最小值min 2)将区间均等的划分为 N + 1份,即有N + 1个桶。 依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums == null || nums.length < 2) { return 0; } // 1)找出数组的最大值max和最小值min int max = // 依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {

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    算法最大子序列问题】

    问题描述:         (这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的)          输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合         例如说

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    算法训练 最大的算式

    输出格式   输出文件仅一行包含一个整数,表示要求的最大的结果 样例输入 5 2 1 2 3 4 5 样例输出 120 样例说明   (1+2+3)*4*5=120 ] sum = new long[20]; static long[][] dp = new long[20][20]; /* * dp[i][j]代表前i个数中有j个乘号的最大

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    网络最大算法—Dinic算法及优化

    前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观,代码难度小,性能优越等优势,深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。 它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,每次增广“极大流” 这里有别于EK算法,EK算法是从边入手,而Dinic算法是从点入手 在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广 ,即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念,即对于$i$号节点,用dis(i)表示它到源点的距离,并规定,一条边能够被增广,当且仅当它连接的两个点$u,v$满足:dis(v)=dis(u)+1, Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。 按照集训队大佬ly的说法,我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的(比某标号算法不知道高到哪里去了) 代码 题目链接 #include<cstdio> #include<cstring> #include

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    币聪财经-数字货币7月份最大收益黑马,恒星夺冠其收益率超过40%,能否再创佳绩?

    然而,CoinDesk审查的最大的25个加密货币中的一个值得注意的例外是恒星XLM ,它能够克服困难并成为同类产品中的最佳月度表现者。 按照这样的发展,恒星将继续保持其收益,最终的结果是取代莱特币成为世界上市值第六大的加密货币 - 今天的价值仅为50亿美元以上。

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    采用混合云最大限度地提高财务收益并降低成本

    这种现实通常与云计算采用的最大驱动力相反:敏捷。快速响应新的业务需求和机会的能力已经是IT行业长期以来的追求的目标,云计算是实现这一目标的一种方式。 无论哪种方式,最小化痛苦并最大限度地提高迁移到混合云的财务收益的能力,将是基础设施管理的下一个前沿。

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    最大相关最小冗余(mRMR)算法

    从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征,就可以得到与c最相关的m个特征。 最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合,|S|=m. 为了选出m个最相关特征,使得S满足如下公式: ? 可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。 S很可能包含相关度很大的特征,也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示: ? 最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S,直接优化下式: ? 直观上说D的增大,R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征,现在需要从余下的特征中选择第m个特征。

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    最大期望算法 Expectation Maximization概念

    在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent 最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。 Θ的最大似然估计是求不完整数据的对数依然函数L(X;Θ)的最大值而得到的: L(Θ;X)= log p(X|Θ) = ∫log p(X,Y|Θ)dY ; EM算法包括两个步骤:由E步和M步组成,它是通过迭代地最大化完整数据的对数似然函数 Lc(X;Θ)的期望来最大化不完整数据的对数似然函数,其中: Lc(X;Θ) =log p(X,Y |Θ) ; 假设在算法第t次迭代后Θ获得的估计记为Θ(t) ,则在(t+1)次迭代时, E-步:计算完整数据的对数似然函数的期望 EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数,它的最大优点是简单和稳定,但容易陷入局部最优。

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    算法题:实现最大(小)栈

    ##题目 实现一个最大(小)栈,即可随时拿出当前栈中最大(小)的元素 ##解题思路 这是一道非常经典的面试题,目题目也不难,但还是很能考察开发人员的基本功的,所以面试官很容易脱口就问到这个题 这道题目的要求其实就是实现一个特殊的栈 这个栈能够随时拿到栈中所有元素的最大(小)值 这就是题目所有的要求了 所以在已有栈的基础上稍加改进就能实现 比较简单的办法就是使用两个栈来实现这个特殊的栈 其中一个栈stack正常进出元素 另外一个栈 )栈顶元素,则将当前栈顶的元素再次入栈 注意:当前元素栈顶并不出栈 出栈的时候就跟随stack正常出栈 这样就能保证stackMax(stackMin)跟stack的高度永远一致 并且栈顶的元素永远是最大 (小)值 ##算法图解 以最大栈为例进行图解演示 定义两个栈,和一堆需要入栈的元素 当栈为空的时候,正常入栈 当栈不为空的时候,stack栈正常入栈 stackMax栈中,则需要将入栈元素“3”与栈顶元素 stackMax栈中,则需要将入栈元素“1”与栈顶元素“3”进行比较 “3”>“1”,所以将栈顶元素“3”,再次入栈 依次类推,知道所有元素入栈 在这个过程中,stackMax栈的栈顶元素,始终是最大元素

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