采用枚举法求解两个数的最大公约数是我们最常使用到的方法，两个整数的最大公约数为a，则a应该是大于等于1，小于等于这两个数的最小数的。因此我们可以在该范围内对可能的数进行枚举即可。
枚举法的基本思想 枚举法的基本思想是根据提出的问题枚举所有可能状态，并用问题给定的条件检验哪些是需要的，哪些是不需要的。能使命题成立，即为其解。 枚举结构：循环+判断语句。 枚举法的条件 虽然枚举法本质上属于搜索策略，但是它与后面讲的回溯法有所不同。因为适用枚举法求解的问题必须满足两个条件： ⑴可预先确定每个状态的元素个数n； ⑵状态元素a1，a2，…，an的可能值为一个连续的值域。 枚举法的框架结构 设ai1—状态元素ai的最小值；aik—状态元素ai的最大值(1≤i≤n)，即a11≤a1≤a1k，a2
要想遍历一串连续的数字，可以使用 for 变量 in range(): 的方式，在range()的括号中设置遍历的起始值和结束值。 【注意】 结束值是取不到的哦!
https://leetcode.cn/problems/peak-index-in-a-mountain-array/description/
我们在开发用户登录功能的时候，总是会被要求加一个验证码的功能！那么，为什么要加这个验证码？验证码有什么作用？常见的验证码有哪些？
数组 中的元素 是 已经 排序好的 , 由于 元素 是有序的 , 因此在 查询目标值 的时候 , 可以更加高效 的查询 其所在数组的索引 ;
0-1整数规划与隐枚举法-感受剪枝的魅力 整数规划是线性规划的特殊情况，即当约束条件是变量为整数时，线性规划就变成了整数规划。若要求所有变量都为整数，即为纯整数规划；若允许存在一部分变量不一定为整数，则称为混合整数规划。而本文要讨论的0-1整数规划则是纯整数规划的特殊情况，即所有变量要么等于0，要么等于1，故这种变量又成为逻辑变量。 0-1整数规划在生活中还是很常见的，通常可以总结为“是”“否”问题。例如，有n个产品销地x1,...,xn可供选择，为使得利润最大，那么每一个销地都面临是否选择的问题，通常还会
题目：给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那两个整数，并返回它们的数组下标。
枚举（Enumuerate）是蛮力策略的一种表现，最普遍的思维方式。它根据问题中的条件将可能的情况一一列举出来，逐一尝试从中找到满足问题条件的解。
文章目录 一、集合概念 二、集合表示 三、常用的数集合 四、集合的表示 一、集合概念 ---- 集合概念 : 具有某种 特定性质 具体的 或 抽象的 对象 汇集的 总体 ; 上述概念中的 " 对象 “ 又称为 ” 集合元素 " ; 二、集合表示 ---- 集合 通常使用 大写字母 \rm S , T , A , B , X , Y 表示 ; 集合元素 使用 小写字母 \rm s , t , a , b , x , y 表示 ; 元素 \rm x 是集合 \rm S 的元素 , 则表示为 \
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每个人能看到别人的帽子，但看不到自己的帽子。现在老师问，你们知道自己帽子的颜色吗？第一次没人回答。 老师问第二次，还是没人回答。 老师再问第三次，所有学生同时说出了自己帽子的颜色。请问你知道他们戴的什么帽子吗？
前一小节已经介绍了三种构造Mat类变量的方法，但是后两种没有给变量初始化赋值，本小节将重点介绍如何灵活的构造并赋值Mat类变量。根据OpenCV的源码定义，关于Mat类的构造方式共有二十余种，然而在平时一些简单的应用程序中很多复杂的构造方式并没有太多的用武之地，因此本书重点讲解笔者在学习和做项目中常用的构造与赋值方式。
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https://leetcode.cn/problems/binary-search/
曾经有过这样的新闻：某公司的员工将内网论坛上的言论截屏发布到互联网上，引发了热议。于是公司通过截图定位到了员工的身份，将其开除。
前一段时间一直在谈支持向量机，一直到上次给出了改进版的最小二乘支持向量机在实际工程问题中的应用为止算是告一段落了，从今天开始将以斯坦福大学-吴恩达教授的机器学习课程为来源分期发布一些课程的笔记，大家最好先提前看一看吴恩达老师的课程，深入浅出，很透彻，特佩服他，不仅理论上做的好，理论到实际的转化更是到位，非常棒。好了，开始今天的主题-------整数规划，特别是0-1整数规划~~~~~~~~~ 整数规划是线性规划的特殊情况，即当约束条件是变量为整数时，线性规划就变成了整数规划。若要求所有变量都为整数，即为纯整
用穷举法解题时，就是按照某种方式列举问题答案的过程。针对问题的数据类型而言，常用的列举方法一有如下三种：
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大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说建模 python_整数规划建模例题,希望能够帮助大家进步!!!
本文介绍了两种解决给定 x 和 y，求 0~x 中每位数字之和为 y 的数字个数的方法。第一种方法使用暴力枚举的方式，遍历 0~x 中的每一个数字，计算其每位数字之和是否等于 y，并统计符合条件的数字数量。第二种方法使用动态规划的思想，通过数位 DP 的方式快速计算符合条件的数字数量。
基本思想： 根据提出的问题枚举所有可能状态，并用问题给定的条件检验哪些是需要的，哪些是不需要的，能使命题成立即为其解。
因此我们接下来的展开都需要围绕一个问题展开，那么我就用最简单的0-1背包问题（ 1-0 knapsack problem）来给大家讲讲吧。
在之前的漫画中，我们介绍了MD5算法的基本概念和底层原理，没看过的小伙伴们可以点击下面的链接：
贪心法呢，虽然能在极短的时间内找到一个尚且过得去的解，但是呢，有时候求得的解是在是太low啦。
最近做一个网站，网站需要用户登录注册，自然也就需要一套高扩展性的用户模块设计，该篇文章记录笔者遇到问题的解决方案，希望对你有帮助。
粒子群算法是一种智能优化算法。关于智能，个人理解，不过是在枚举法的基础上加上了一定的寻优机制。试想一下枚举法，假设问题的解空间很小，比如一个函数 y = x^2 ，解空间在[-1,1],现在求这个函数的最小值，我们完全可以使用枚举法，比如在这里，在解空间[-1,1]上，取1000等分，也就是步长为0.002，生成1000个x值，然后代入函数中，找到这1000个最小的y就可以了。然而实际情况不是这样的，比如为什么选1000等分，不是1w，10w等分，很显然等分的越大，计算量也就越大，带来的解当然也就越精确，那么实际问题中如何去平衡这两点呢？也就是既要计算量小（速度快），也要准确（精度高），这就是智能算法的来源了，一般的智能算法基本上都是这样的，在很大的搜索空间上，即保证了速度快，也能比较好的找到最优解。
最近过冷水接触到统计方面的知识，作为统计概率的入门知识——排列组合，弄的我晕头转向，先考大家一个小问题“有N(5)个小球，含有i(7)个各不相同的小盒,一般情况下小盒数大于小球数。每个小盒只能放一个小球请问有多少种放置方式(C)？”。这样的问题标准解公式应该怎么给？有兴趣的可以留言
要解决这个问题，最直接的想法是把给定的点进行两两组合，计算每个组合中两个点的距离，从中找出距离最小的一对。这个算法的计算量非常大，没有任何优化的痕迹，时间复杂度妥妥的O(n^2)，即使充分发挥Python语言函数式编程技巧和标准库对象的优势也无法弥补算法本身效率低下的问题。
对于每个数 i，我们可以枚举 [2, i-1][2，i-1]区间的任意一个数 j，判断i 能否被j整除，枚举 [2, i-1][2,i−1] 区间的任意一个数j，判断i能否被j整除时，我们可以发现，如果i能够被j整除，那么这里的商也一定能够整除i，也就是i也能够被i/j整除。那么我们只要判断i和i/j其中一个能否整除i即可。
图书馆中每本书都有一个图书编码，可以用于快速检索图书，这个图书编码是一个正整数。 每位借书的读者手中有一个需求码，这个需求码也是一个正整数。如果一本书的图书编码恰好以读者的需求码结尾，那么这本书就是这位读者所需要的。 小 D 刚刚当上图书馆的管理员，她知道图书馆里所有书的图书编码，她请你帮她写一个程序，对于每一位读者，求出他所需要的书中图书编码最小的那本书，如果没有他需要的书，请输出−1-1−1。
随着 DT 时代的来临，数据对于企业经营决策的价值日益凸显，而企业在进行互联网+转型的过程中，如何让数据架构平滑迁移到大数据平台，对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢，请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多，比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等，如果是一个新上线的系统，相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇，一个较老的系统如何平滑迁移到
文章目录 一、算法的引入 算法的概念 二、时间复杂度大O 三、时间复杂度分析 1.只关心循环执行次数最多的一段代码 2.加法原则 四、常见的时间复杂度 列表比较： 绘图说明： 五、Python内置类型
给你 n 个非负整数 a1，a2，…，an， 每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。 在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。 找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 说明：你不能倾斜容器，且 n 的值至少为 2。
在线练习： http://noi.openjudge.cn/ https://www.luogu.com.cn/
1.比较笨的枚举算法思想 2聪明—点的递推算法思想 3.充分利用自己的递归算法思想 4.各个击破的分治算法思想 5.贪心算法思想并不贪婪 6.试探法算法思想是—种委婉的做法 7.迭代算法 8.模拟算法思想
机器学习中的k均值聚类属于无监督学习，所谓k指的是簇类的个数，也即均值向量的个数。算法初始状态下，要根据我们设定的k随机生成k个中心向量，随机生成中心向量的方法既可以随机从样本中抽取k个样本作为中心向量，也可以将中心向量固定在样本的维度范围之内，避免中心向量过偏远离大多数样本点。然后每个样本点需要与k个中心向量分别计算欧氏距离，取欧氏距离最小的中心向量作为该样本点的簇类中心，当第一轮迭代完成之后，中心向量需要更新，更新的方法是每个中心向量取前一次迭代所得到各自簇类样本点的均值，故称之为均值向量。迭代终止的条件是，所有样本点的簇类中心都不在发生变化。 在spss中导入的二维数据如下所示：
分治算法很有哲学蕴味：老祖宗所言 合久必分，分久必合，分开地目的是为了更好的合并。分治算法的求解流程：分解问题：将一个需要解决的、看起很复杂 原始问题 分拆成很多独立的**子问题**，子问题与原始问题有相似性。求解子问题：子问题除了与原始问题具有相似性，也具有独立性，即所有子问题都可以独立求解。合并子问题： 合并每一个子问题的求解结果最终可以得到原始问题的解。
发生r次的概率$P(x=r)=C_{n}^{r} p^{r}(1-p)^{n-r}$
一、 A LeetCode Grinding Guide (C++ Version) 作者：谷歌的高畅 背景：作者在美国卡内基梅隆大学攻读硕士学位时，为准备实习秋招，整理 Leetcode 上的题目
为什么这么简单：因为这个枚举类底层没有属性，属性，构造器，toString，get方法都删掉不写了，然后案例来说应该
给大家介绍一堂Python入门课https://www.bilibili.com/video/BV1RZ4y1n75v，感觉还不错，适合初学者入门。
攻击者通过创建服务进行权限维持过程中，常常会通过一些手段隐藏服务，本文主要演示通过配置访问控制策略来实现隐藏的方式以及排查方法的探索
在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，如何求解？
把2019分解成3个各不相同的正整数之和，并且要求每个正整数都不包含数字2和4，一共有多少种不同的分解方法？注意交换3个整数的顺序被视为同一种方法，例如1000+1001+18 和1001+1000+18 被视为同一种。
相信现在各位看官都在小学阶段学习过质数，但那时年纪尚小，听质数这个数学名词很陌生，在老师的讲述后才有所理解
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