84867-事件-包含N个时间不重叠事件数目称为序列

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算法设计与分析考试题及答案-算法设计与优化答案之欧阳育创编

算法设计与分析考试题及答案-算法设计与优化答案之欧阳育创编

1.一个算法就是一个有穷规则的集合,其中之规则规定了解决某一特殊类型问题的一系列运算,此外,算法还应具有以下五个重要特性:_________,________,________,_____ _____,__________。

2.算法的复杂性有_____________和___________之分,衡量一个算法好坏的标准是______________________。

3.某一问题可用动态规划算法求解的显著特征是____________________________________。

4.若序列X={B,C,A,D,B,C,D},Y={A,C,B,A,B,D,C,D},请给出序列X 和Y的一个最长公共子序列_____________________________。

5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含___________。

6.动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干____________,先求解___________,然后从这些____________的解得到原问题的解。

7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为_____________。

8.0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为_____________,用动态规划算法所需的计算时间为____________。

9.动态规划算法的两个基本要素是___________和___________。

10.二分搜索算法是利用_______________实现的算法。

二、综合题(50分)1.写出设计动态规划算法的主要步骤。

2.流水作业调度问题的johnson算法的思想。

3.若n=4,在机器M1和M2上加工作业i所需的时间分别为a i 和b i,且(a1,a2,a3,a4)=(4,5,12,10),(b1,b2,b3,b4)=(8,2,15,9)求4个作业的最优调度方案,并计算最优值。

4.使用回溯法解0/1背包问题:n=3,C=9,V={6,10,3},W={3,4,4},其解空间有长度为3的0-1向量组成,要求用一棵完全二叉树表示其解空间(从根出发,左1右0),并画出其解空间树,计算其最优值及最优解。

人工智能习题库与答案

人工智能习题库与答案

人工智能习题库与答案一、单选题(共103题,每题1分,共103分)1.()问题更接近人类高级认知智能,有很多重要的开放问题。

A、计算机视觉B、自然语言处理C、语音识别D、知识图谱正确答案:B2.逻辑回归模型中的激活函数Sigmoid函数值范围是A、(0,1)B、[0,1]C、(-∞~∞)D、[-1,1]正确答案:A3.使用什么命令检测基本网络连接?A、routeB、pingC、netstatD、ifconfig正确答案:B4.关于bagging下列说法错误的是:()A、为了让基分类器之间互相独立,需要将训练集分为若干子集。

B、当训练样本数量较少时,子集之间可能有重叠。

C、最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林。

D、各基分类器之间有较强依赖,不可以进行并行训练。

正确答案:D5.下列快捷键中能够中断(Interrupt Execution)Python程序运行的是A、F6B、Ctrl+QC、Ctrl+CD、Ctrl+F6正确答案:C6.下列关于深度学习说法错误的是A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低,缓解过拟合C、只要参数设置合理,深度学习的效果至少应优于随机算法D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题正确答案:C7.传统GBDT以()作为基分类器A、线性分类器B、CARTC、gblinearD、svm正确答案:B8.半监督支持向量机简称?A、S2VMB、SSVMC、S3VMD、SVMP正确答案:C9.以下不属于人工智能软件的是()。

A、语音汉字输入软件B、百度翻译C、在网上与网友下棋D、使用OCR汉字识别软件正确答案:C10.云计算通过共享()的方法将巨大的系统池连接在一起。

A、CPUB、软件C、基础资源D、处理能力正确答案:C11.下列哪项是自然语言处理的Python开发包?A、openCVB、jiebaC、sklearnD、XGBoost正确答案:B12.神经网络中最基本的成分是()模型。

古典概型课件-高一下学期数学人教A版(2019)必修第二册

古典概型课件-高一下学期数学人教A版(2019)必修第二册
n( A) =8, n( ) =2,0
P( A) n( A) = 8 2
n( ) 20 5
第一次 1
第二次 234
5
1
×
(1,2 (1,3 (1,4 (1,5 ))))
2
(2,1 )
×
(2,3 (2,4 (2,5 )))
3
(3,1 (3,2 ))
×
(3,4 (3,5 ))
4
(4,1 (4,2 (4,3 )))
从中不放回地依次随机摸出2个球,求下列事件的概率:
(1)A=“第一次摸到红球”;
(2)B=“第二次摸到红球”;
样本空间Ω
(3)AB=“两次都摸到红球”.
分析:将两个红球编号为1,2, 三个黄球编号为3,4,5.
第一次 1
第二次 234
5
1
×
(1,2)
(1,3 )
(1,4 )
(1,5 )
样本空间 n( ) =20
分析:至少有一个选项正确,样本点可分为以下四类: ①有且只有一个选项正确: A,B,C, D ,共4种结果; ②两个选项: AB, AC, AD, BC, BD,CD,共6种结果;
③三个选项:ABC, ABD, ACD,BCD,共4种结果;
④四个选项:ABCD,只有1种结果; 所有可能的选择共15种结果, n( ) =15.
P( A) n( A) 4 1
n( ) 36 9
分析:事件B=“两个点数相等”
样本空间Ω: I号 Ⅱ号 1 2 3 4 5 6
1 (1,1) (1,2) (1,3) (1,4) (1,5) (1,6) 2 (2,1) (2,2) (2,3) (2,4) (2,5) (2,6) 3 (3,1) (3,2) (3,3) (3,4) (3,5) (3,6) 4 (4,1) (4,2) (4,3) (4,4) (4,5) (4,6) 5 (5,1) (5,2) (5,3) (5,4) (5,5) (5,6) 6 (6,1) (6,2) (6,3) (6,4) (6,5) (6,6)

高中数学复习:随机事件的概率

高中数学复习:随机事件的概率
▶注意 涉及的各事件要彼此互斥.
教材研读 栏目索引
1.判断正误(正确的打“√”,错误的打“✕”) (1)事件发生的频率与概率是相同的. ( ✕ ) (2)随机事件和随机试验是一回事. ( ✕ ) (3)在大量重复试验中,概率是频率的稳定值. ( √ ) (4)两个事件的和事件是指两个事件都发生. ( ✕ ) (5)对立事件一定是互斥事件,互斥事件不一定是对立事件. ( √ ) (6)两互斥事件的概率和为1. ( ✕ ) 答案 (1)✕ (2)✕ (3)√ (4)✕ (5)√ (6)✕
并事件 (和事件) 交事件 (积事件) 互斥事件
若某事件发生当且仅当⑨ 事件A或事件B发生 ,则称此事件为 事件A与事件B的并事件(或和事件) 若某事件发生当且仅当⑩ 事件A发生且事件B发生 ,则称此事 件为事件A与事件B的交事件(或积事件) 若A∩B为 不可能 事件,则称事件A与事件B互斥
对立事件
nA
fn(A)=⑤ n 为事件A出现的频率.
(2)对于给定的随机事件A,随着试验次数的增加,事件A发生的 ⑥频率fn(A) 稳定在某个常数上,把这个常数记作P(A),称为事件A的概 率,简称为A的概率.
3.事件的关系与运算
名称
定义
包含关系 相等关系
若事件A发生,则事件B⑦ 一定发生 ,这时称事件B包含事件A (或称事件A包含于事件B) 若B⊇A,且B⊆A,则称事件A与事件B相等
答案 C “至少有一名女生”包括“一男一女”和“两名女生”两 种情况,这两种情况再加上“全是男生”构成全集,且不能同时发生,故 “至少有一名女生”与“全是男生”既是互斥事件,也是对立事件,故 选C.
教材研读 栏目索引
5.袋中装有3个白球,4个黑球,从中任取3个球,则 ①恰有1个白球和全是白球; ②至少有1个白球和全是黑球; ③至少有1个白球和至少有2个白球; ④至少有1个白球和至少有1个黑球. 在上述事件中,是互斥事件但不是对立事件的为 ( A ) A.① B.② C.③ D.④ 答案 A 由题意可知,事件③④均不是互斥事件;①②为互斥事件,但 ②也是对立事件,故满足题意的只有①,故选A.

人工智能机器学习技术练习(习题卷9)

人工智能机器学习技术练习(习题卷9)

人工智能机器学习技术练习(习题卷9)第1部分:单项选择题,共62题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?A)树的数量B)树的深度C)学习速率答案:B解析:通常情况下,我们增加树的深度有可能会造成模型过拟合。

学习速率并不是随机森林的超参数。

增加树的数量可能会造成欠拟合。

2.[单选题]属于常见问题解答模块的主要技术的是( )。

[] *A问句相似度计算A)语料库的构建B)查询扩展C)模式匹配答案:A解析:3.[单选题]采样分析的精确性随着采样随机性的增加而(),但与样本数量的增加关系不大。

A)降低B)不变C)提高D)无关答案:C解析:采样分析的精确性随着采样随机性的增加而提高,但与样本数量的增加关系不大。

当样本数量达到某个值后,我们从新个体上得到的信息会越来越少。

4.[单选题]以下表达式书写错误的是A)year('2015-12-31 12:21')B)month(2015-10-31)C)day('2015-12-11')D)date_sub('2015-12-01',3)答案:B解析:5.[单选题]下列分类方法中不会用到梯度下降法的是( )A)感知机B)最小二乘分类器C)最小距离分类器D)Logistic回归答案:C解析:C)松弛变量可用来解决线性不可分问题D)支持向量机可用来进行数据的分类答案:B解析:7.[单选题]关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?A)Logistic回归可用于预测事件发生概率的大小B)Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C)SVM的目标的结构风险最小化D)SVM可以有效避免模型过拟合答案:B解析:Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。

logit仅仅是最大化似然函数,并没有最大化后验概率,更谈不上最小化后验概率。

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?()答案:关联规则发现2.下列有关SVM说法不正确的是()答案:SVM因为使用了核函数,因此它没有过拟合的风险3.影响聚类算法效果的主要原因有:()答案:特征选取_聚类准则_模式相似性测度4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑问题。

( )答案:错误5.决策树中包含一下哪些结点答案:内部结点(internal node)_叶结点(leaf node)_根结点(root node) 6.标称类型数据的可以利用的数学计算为:众数7.一般,k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好答案:样本较少但典型性好8.考虑两队之间的足球比赛:队0和队1。

假设65%的比赛队0胜出、P(Y=0)=0.65。

剩余的比赛队1胜出、P(Y=1)=0.35。

队0获胜的比赛中只有30%在队1的主场、P(X=1|Y=0)=0.3,而队1获胜的比赛中75%是主场获胜、P(X=1|Y=1)=0.75。

则队1在主场获胜的概率即P(Y=1|X=1)为:()答案:0.579.一组数据的最小值为12,000,最大值为98,000,利用最小最大规范化将数据规范到[0,1],则73,000规范化的值为:()答案:0.71610.以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题:()答案:KNN11.简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,下列哪些不属于这种聚类类型层次聚类_模糊聚类_非互斥聚类12.数据点密度分布不均会影响K-means聚类的效果。

答案:正确13.数据集成需要解决模式集成、实体识别、数据冲突检测等问题答案:正确14.决策树模型中应处理连续型属性数据的方法之一为:根据信息增益选择阈值进行离散化。

答案:正确15.数据库中某属性缺失值比较多时,数据清理可以采用忽略元组的方法。

人工智能试题与答案

人工智能试题与答案一、单选题(共103题,每题1分,共103分)1.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,()必然可以得到该最优解。

A、启发式搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、广度优先搜索正确答案:D2.关于python程序设计语言,下列说法不正确的是( )A、python源文件以***.py为扩展名B、python只能在文件模式中编写代码C、python的默认交互提示符是:>>>D、python具有丰富和强大的模块正确答案:B3.贝叶斯网络是基于概率推理的()模型。

A、图形B、数学C、数据D、判断正确答案:B4.根据边的性质不同,概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或贝叶斯网(Bayesiannetwork);第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为(___)。

A、赫布网B、拉普拉斯网C、马尔科夫网D、塞缪尔网正确答案:C5.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。

因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫()。

A、模式识别B、神经网络C、专家系统D、机器学习正确答案:D6.使用似然函数的目的是什么()A、改变目标函数分布B、求解目标函数C、得到最优数据样本D、找到最合适数据的参数正确答案:D7.关于Python的分支结构,以下选项中描述错误的是A、Python中if-elif-else语句描述多分支结构B、分支结构使用if保留字C、分支结构可以向已经执行过的语句部分跳转D、Python中if-else语句用来形成二分支结构正确答案:C8.若某二叉树中的所有结点值均大于其左子树上的所有结点值,且小于右子树上的所有结点值,则该二叉树遍历序列中有序的是A、前序序列B、中序序列C、后序序列D、以上说法均不正确正确答案:B9.机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知?A、人工程序B、历史数据C、神经网络D、训练算法正确答案:B10.操作系统主要是对计算机系统的全部()进行管理,以方便用户、提高计算机使用效率的一种系统软件。

2022版高考数学一轮复习第11章计数原理概率随机变量及其分布第4讲随机事件的概率课件


1.(教材改编)容量为 20 的样本数据,分组后的频数如下表:
分组 [10,20) [20,30) [30,40) [40,50) [50,60) [60,70]
频数
2
3
4
5
4
2
则样本数据落在区间[10,40)的频率为
()
A.0.35
B.0.45
C.0.55
D.0.65
【答案】B
2.(教材改编)某小组有3名男生和2名女生,从中任选2名同学去参 加演讲比赛,事件“至少有一名女生”与事件“全是男生” ( )
【特别提醒】 1.频率与概率有本质的区别:频率随着试验次数的改变而发生变 化,概率是大量随机事件现象的客观规律,是一个常数. 2.“互斥事件”与“对立事件”的区别:对立事件是互斥事件, 是互斥中的特殊情况,但互斥事件不一定是对立事件,“互斥”是“对 立”的必要不充分条件. 3.需准确理解题意,特别留心“至多……”“至少……”“不少 于……”等语句的含义.
【变式精练】 1.(多选)下列说法错误的是 ( ) A.对立事件一定是互斥事件 B.若A,B为两个事件,则P(A∪B)=P(A)+P(B) C.若事件A,B,C两两互斥,则P(A)+P(B)+P(C)=1 D.事件A,B满足P(A)+P(B)=1,则A,B是对立事件 【答案】BCD
【解析】对于 A,对立事件是互斥事件中其中一个不发生,另一个 必然发生的事件,所以正确.对于 B,只有互斥事件才满足 P(A∪B)=P(A) +P(B),不是任意事件都满足,故 B 错误.对于 C,若 A,B,C 三事件 两两互斥,不一定(A∪B)是 C 的对立事件,则 P(A)+P(B)+P(C)=1 不一 定成立,C 错误;对于 D,对立事件的概率之和为 1,但概率之和为 1 的 两个事件不一定是对立事件,D 错误.

人工智能模拟考试题与参考答案

人工智能模拟考试题与参考答案一、单选题(共103题,每题1分,共103分)1.DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是()。

A、O(m)B、O(m2)C、O(log m)D、O(m*log m)正确答案:B2.中心极限定理告诉我们,当样本量足够大时,样本均值的分布围绕总体均值呈现()。

A、泊松分布B、伯努利分布C、正态分布D、几何分布正确答案:C3.()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况A、类别不对等B、类别不相同C、类别不平衡D、类别数不同正确答案:C4.一般情况,K-NN最近邻方法在()的情况下效果较好.A、样本较少但典型性好B、样本呈团状分布C、样本呈链状分布D、样本较多但典型性不好正确答案:A5.关于Boosting,Bagging和随机森林,以下说法错误的是A、从偏差-方差分解的角度看,Boosting主要关注降低偏差B、从偏差-方差分解的角度看,Bagging主要关注降低方差C、随机森林简单、容易实现、计算开销小D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成正确答案:D6.以下属于回归算法的评价指标是?A、召回率B、混淆矩阵C、均方误差D、准确率正确答案:C7.()问题更接近人类高级认知智能,有很多重要的开放问题。

A、计算机视觉B、知识图谱C、自然语言处理D、语音识别正确答案:C8.构建一个神经网络,将前一层的输出和它自身作为输入。

下列哪一种架构有反馈连接?A、卷积神经网络B、都不是C、限制玻尔兹曼机D、循环神经网络正确答案:D9.在主观Bayes方法中,证据E支持结论H时,有()。

A、LS=0B、LSC、LS=1D、LS>1正确答案:D10.设f′(x0)=0,则曲线y=f(x)在点(x0,f(x0))处的切线( )A、x轴垂直B、不存在C、与x轴平行或重合D、与x轴相交但不垂直正确答案:C11.半监督学习不包括A、直推学习B、纯半监督学习C、图半监督学习D、主动学习正确答案:D12.智能机器人可以根据()得到信息。

动态规划讲解大全(含例题及答案)

动态规划讲解大全动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。

20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法--动态规划。

1957年出版了他的名著Dynamic Programming,这是该领域的第一本著作。

动态规划问世以来,在经济管理、生产调度、工程技术和最优控制等方面得到了广泛的应用.例如最短路线、库存管理、资源分配、设备更新、排序、装载等问题,用动态规划方法比用其它方法求解更为方便。

虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题,但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划),只要人为地引进时间因素,把它视为多阶段决策过程,也可以用动态规划方法方便地求解。

动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法,而不是一种特殊算法。

不象前面所述的那些搜索或数值计算那样,具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。

动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题,由于各种问题的性质不同,确定最优解的条件也互不相同,因而动态规划的设计方法对不同的问题,有各具特色的解题方法,而不存在一种万能的动态规划算法,可以解决各类最优化问题。

因此读者在学习时,除了要对基本概念和方法正确理解外,必须具体问题具体分析处理,以丰富的想象力去建立模型,用创造性的技巧去求解.我们也可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行分析、讨论,逐渐学会并掌握这一设计方法。

基本模型多阶段决策过程的最优化问题。

在现实生活中,有一类活动的过程,由于它的特殊性,可将过程分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果。

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2020/10/5
6
每个都选择最早结束的序列---贪心策略 0#-1#-5#-8#-10#
这是最长序列
2020/10/5
7
#include<iostream.h> const int N=12; void OtputResult(int Select[N]); { cout<<“{ 0”;
for( int i=1; i<N; i++ ) if ( Select[ i ]=1) cout<<“,”<< i ;
18
结束
2020/10/5
19
17
}
2020/10/5
while(m>0) {
i = 0; while((S[i]<S[i+1])) i++; deleteS(&S[i]); m--; } //删除S串中高位的0; while(S[0]=='0') deleteS(&S[0]); cout << S <<endl; return 0;
int i=0;//当前最早结束的事件 //当前可选事件的最早开始时间 int TimeStart=0;
2020/10/5
9
while( i < N ) {
if ( Begin[ i ]>=TimeStart ) { Select[ i ]=1; TimeStart=End[ i ]; }
i ++; } OutputResult ( Select ) ; }
i = i +1; 删去 S[ i ]; } 5. 去掉 S 串中的高位 0.
2020/10/5
15
#include <iostream.h>
void deleteS(char *p)
{
while(*p)
{
*p = *(p+1);
p++;
}
}
2020/10/5
16
int main()
{
char S[240];
int i,m;
cout <<"请输入数字串:"<<endl;
cin >> S;
cout <<"请输入须删掉多少个数:"<<endl;
do {
cout <<"0 < N <数字串的长度" <<endl;
cin >> m;
} while( m<0 || m >= (int)strlen(S) );
2020/10/5
贪心法
2020/10/5
1
包含N个时间不重叠事件的数目称为序列 的长度,编程求最长序列.
数据如下:
2020/10/5
2
事件有如下12个:
事件号 # 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
发生时刻 1 3 0 3 2 5 6 4 10 8 15 15
结束时刻 3 4 7 8 9 10 12 1415 18 19
b 事件的开始时刻大于等于 a 事件的结束时刻,即 Begin[b] >= End[a] 记为 b > a 这时 b 事件与 a 事件不重叠.
2020/10/5
5
找出 时间上不重叠的事件: 2#,9# 2#,8#,10# 2#,8#,11# 0#,3#,8#,10# 0#,3#,8#,11# 0#,1#,5#,8#,10# 0#,1#,5#,8#,11# 0#,1#,6#,10# 0#,1#,6#,11#
cout<< “ } “ <<endl; }
2020/10/5
8
void main( ) { int Begin[N]={1,3,0,3,2,5,6,4,10,8,15,15};
int End[N]={3,4,7,8,9,10,12,14,15,18,19,20}; int Select[N]={0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};
0267539 低
026539
02539
0239
02 39
239
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箭头表示 值高 值
14
总结算法: 1. 用键盘输入数字串S[]; 2. 测 S 的串长 L; 3. 输入要删除的数字个数 M; 4. 当 ( M>0 )时,做
{ i=1; 当 ( i < L 且 S[ i ]<=S[ i +1] )
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10
Beging 1 3 0 3 2 5 6 4 10 8 15 15 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 End 3 4 7 8 9 10 12 14 15 18 19 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Select 11 0 00 1 0 0 1 0 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
20
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3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
ห้องสมุดไป่ตู้
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 13 15 17 19
2020/10/5
10 12 14 16 18 20
4
a 和 b 事件的开始时刻小于结束时刻 Begin[a]<End[a] Begin[b]<End[b]
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11
区间覆盖问题
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 34
8
11
f1 8
f2 8
f3 7
f4 6
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12
删数问题
从 N 位数字串中删去 M 个数使 剩下的数字串所表示的数值最小.
2020/10/5
13
解题思路 从一个例子开始分析:
5 0267539
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