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数学建模 第二节

数学建模 第二节

目录前言一  解题技巧二  非线性规划问题三  钻井布局问题 总结 前言继续学习数学建模 一  解题技巧 题目分析 1  每次写题目时候，都要把题目进行可视化------很有必就是把题目转化为图谱 2  对应的约束条件是要用文字进行说明 3  优化后的模型是要满足一般性最好，就是样例放置普遍正确 4  线性规划一般都是利用LINGO软件，非线性规划
数学 2025年07月31日
动态规划 -第1篇

动态规划 -第1篇

前言：在计算机科学中，动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是解决最优化问题的一种重要方法。通过将大问题拆解为小问题，动态规划不仅能够显著降低计算复杂度，还能提高效率。无论是经典的背包问题，还是更加复杂的路径最短问题，动态规划都能提供优雅且高效的
数学 2025年09月25日
【算法磨剑：用 C++ 思考的艺术・图论与搜索实战】洛谷 3 题精讲：P1194 买礼物 / P2330 繁忙都市 / P2573 滑雪，吃透贪心 / 最小生成树 / 记忆化搜索

【算法磨剑：用 C++ 思考的艺术・图论与搜索实战】洛谷 3 题精讲：P1194 买礼物 / P2330 繁忙都市 / P2573 滑雪，吃透贪心 / 最小生成树 / 记忆化搜索

文章目录 前言： 《算法磨剑: 用C++思考的艺术》 专栏 《C++：从代码到机器》 专栏 《Linux系统探幽：从入门到内核》 专栏 正文 [P1194 买礼物]( 【解法】 【参考代码】 [P2330
数学 2026年02月18日
【数学建模学习笔记】启发式算法：粒子群算法

【数学建模学习笔记】启发式算法：粒子群算法

零基础小白看懂粒子群优化算法（PSO）一、什么是粒子群优化算法？简单说，粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群 / 鱼群觅食的智能算法。想象一群鸟在找食物： 每只鸟（叫 “粒子”）不知道食物在哪，但能看到自己飞过的地方中 “最可能有食物” 的位置&#xff08
数学 2025年10月05日
DFS/BFS专练-搞定图论基础！（从海岛问题过渡至图论基础应用C/C++)

DFS/BFS专练-搞定图论基础！（从海岛问题过渡至图论基础应用C/C++)

:: 图论基础理论 :: 紧接着，图论基础理论中，咱们讲到，图论的遍历主要由（dfs与bfs决定）那咱们本篇博客就来聊聊dfs与bfs。dfs（深度优先搜索）、bfs（广度优先搜索）的区别： dfs（深度优先），就如名
数学 2025年05月11日
数学建模常用30个算法——Python代码（二）

数学建模常用30个算法——Python代码（二）

数学建模常用算法 3. 优化算法 粒子群优化（PSO）模型 模拟退火（SA）模型 遗传算法（GA） 线性规划（LP）模型 非线性规划（NLP）模型 二次规划（QP）模型 4. 综合评价方法 TOPSIS综合评
数学 2025年07月31日
【动态规划篇】专题(六)：子序列问题——不连续的艺术

【动态规划篇】专题(六)：子序列问题——不连续的艺术

文章目录 LIS 模型及其衍生：回头看，全是风景 一、 前言：从 O(N) 到 O(N²) 二、 最长递增子序列 (Medium) 2.1 题目描述 2.2 核心思路：LIS 模型 2.3 代码实现 三、 摆动序列 (Medium) 3.1 题目描述 3.2 状态定义：波峰与波谷 3.3 代码实现
数学 2026年03月10日
Catlass 入门：高性能矩阵乘模板实战

Catlass 入门：高性能矩阵乘模板实战

摘要：通用矩阵乘法（GEMM, General Matrix Multiply）是深度学习、科学计算和图形处理中最核心的计算内核之一。其性能直接影响整个系统的吞吐与延迟。然而，手写高性能 GEMM 需要深入理解硬件架构、内存层次、向量化指令和循环分块等复杂技术，门槛极高。Catlass 是 CANN 开源生态中的高性能矩阵
数学 2026年03月10日
Java集合类框架矩阵图解析

Java集合类框架矩阵图解析

本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Java集合类矩阵图是学习Java编程的核心概念之一，提供了一个直观的展示，涉及集合框架中接口、类及其关系。本图解通过展示各种集合类如ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap的特性、性能和适用场景，帮助开发者更清晰地理解集合框架的层次结构和实现方式
数学 2025年08月09日