旅行推销员问题(英语:Travelling salesman problem, TSP)是这样一个问题:给定一系列城市和每对城市之间的距离,求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路.它是组合优化中的一个NP困难问题,在运筹学和理论计算机科学中非常重要. 分支限界法在上一篇Blog中我有简单说明,并给出了基于分支界限法的Dijkstra ,这篇文章里介绍一下基于分支限界法的TSP算法. 对于TSP,我们需要利用上界和下界来对BFS进行剪枝,通过不断更新上界和下界,尽可能的排除不符合需求的ch

一,同步请求的最佳实践. 1,只在后台过程中使用同步请求,除非确定访问的是本地文件资源,否则请不要在主线程上使用. 2,只有在知道返回的数据不会超出应用的内存时才使用同步请求.记住,整个响应体都会位于代码的内存中.如果响应很大,那么可能导致应用出现内存溢出问题.此外,当代码将响应解析为所需的格式时可能需要复制返回的数据,这会导致内存增加一倍. 3,在处理返回的数据前,验证错误与调用返回的HTTP响应状态码. 4,如果源URL需要验证,那么不使用同步请求,因为同步框架并不支持对认证请求做出响应.唯

一,同步请求的最佳实践. 1,只在后台过程中使用同步请求,除非确定访问的是本地文件资源,否则请不要在主线程上使用. 2,只有在知道返回的数据不会超出应用的内存时才使用同步请求.记住,整个响应体都会位于代码的内存中.如果响应很大,那么可能导致应用出现内存溢出问题.此外,当代码将响应解析为所需的格式时可能需要复制返回的数据,这会导致内存增加一倍. 3,在处理返回的数据前,验证错误与调用返回的HTTP响应状态码. 4,如果源URL需要验证,那么不使用同步请求,因为同步框架并不支持对认证请求做出响应.唯

5.1 AbstractQueuedSynchronizer里面的设计模式--模板模式 模板模式:父类定义好了算法的框架,第一步做什么第二步做什么,同时把某些步骤的实现延迟到子类去实现. 5.1.1 模板方法,jdk已经实现好的方法,子类直接使用即可 独占式获取 acquire(int arg) acquireInterruptibly(int arg) tryAcquireNanos(int arg, long nanosTimeout) 共享式获取 acquireShared(int arg

n皇后问题 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB  Special JudgeSubmit: 12  Solved: 3[Submit][Status][Web Board] Description 在n×n 格的棋盘上放置彼此不受攻击的n 个皇后.按照国际象棋的规则,皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子.n后问题等价于在n×n格的棋盘上放置n个皇后,任何2 个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线上. 设计一个解n 后问题的队列式分支限界法,

描述 在n×n 格的棋盘上放置彼此不受攻击的n 个皇后.按照国际象棋的规则,皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子.n后问题等价于在n×n格的棋盘上放置n个皇后,任何2 个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线上.设计一个解n 后问题的队列式分支限界法,计算在n´ n个方格上放置彼此不受攻击的n个皇后的一个放置方案. 输入 第一行有1 个正整数n. 输出 将计算出的彼此不受攻击的n个皇后的一个放置方案输出.第1行是n个皇后的放置方案. 样例输入 5 样例输出 1 3 5 2 4 #in

Dijakstra和分支限界都是基于广度优先搜索,如果说两者都是生成一棵树,那Dijakstra总是找距离树根最近的(属于贪心算法),优先队列式分支限界是在层遍历整棵搜索树的同时剪去达不到最优的树枝. 以下图为例:求从点s到点t的最短路径 1. Dijakstra 第一步:初始化:将起点s加入集合S,并对所有非集合S的点的距离dist进行初始化(若不与s邻接,距离为无穷大) 第二步:在非集合S的点集合中,寻找离点s最近的点B(argmin dist[i])并加入集合S,并对所有与B邻接且非集合S

主结构体 typedef struct os_q { /* QUEUE CONTROL BLOCK */ struct os_q *OSQPtr; /* Link to next queue control block in list of free blocks */ void **OSQStart; /* Ptr to start of queue data */ void **OSQEnd; /* Ptr to end of queue data */ void **OSQIn; /* P

算法一:分治法 基本概念 1.把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题--直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并. 2.分治策略是对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解. 适用情况 1)该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2)该问题可以分解为若干个规模较小的

本文目录 下载操作SDWebImageDownloaderOptions和下载过程实现 下载管理SDWebImageDownloader 缓存SDImageCache SDWebImageManager:按需下载->完成缓存->缓存管理等一系列完整的流程线 要写点关于SDWebImage的文章了,这段时间看的不少,总体的感受是SDWebImage的代码不如AFN那么规整.有条理,并没有吐槽的意思,稍微细细看一下就会有这样的感受.本篇文章不会用大量的篇幅来介绍SDWebImage如何使用,而是更

十年前,Martin Fowler撰写了 GUI Architectures 一文,至今被奉为经典.本文所谈的所谓架构二字,核心即是对于对于富客户端的 代码组织/职责划分 .纵览这十年内的架构模式变迁,大概可以分为MV*与Unidirectional两大类,而Clean Architecture则是以严格的层次划分独辟蹊径.从笔者的认知来看,从MVC到MVP的变迁完成了对于View与Model的解耦合,改进了职责分配与可测试性.而从MVP到MVVM,添加了View与ViewModel之间的数据绑

计算机系统规划       服务器硬件选型规划方案       根据对某集团的实际调研,获取了企业业务应用系统的建设情况,随着企业信息化建设的推进,需要对各种信息化管理系统和应用系统的服务器选型进行选型规划,根据不同的系统对服务器硬件的性能指标要求不同,比如企业网站服务器.邮件服务器.域控制服务器.文件和打印服务器.业务系统服务器等,通过结合系统在线用户数.业务请求数和业务产生的事物数等参数来计算tpmC值,从而估算出服务器硬件的性能要求. tpmC定义为TPC-C的吞吐量(TPC-C Thro

MySQL5.6新特性GTID.多线程复制 在Oracle发布MySQL5.6看到众多新特性之后很兴奋,包括对复制的改进.在MySQL5.5半同步复制之后MySQL5.6又引入GTID.多线程复制,在这里总结这一下这两个新特性.1.引入GTID,在MySQL5.6以前对于主从复制出现问题有时候需要你分析BINLOG找到POS点,然后在CHANG MASTER TO.对于新手来说很容易犯错,造成主从复制错误.在新版本中,不必在需要寻找BINLOG和POS点,你只需要知道MASTER的IP.密码.端

本系列博客介绍以python+pygame库进行小游戏的开发.有写的不对之处还望各位海涵. 上一个博客我们一起学习了pygame中冲突检测技术:http://www.cnblogs.com/msxh/p/5027688.html 这次我们来一起学习在pygame游戏里面常用的一些数据结构: 数据,列表,元组,队列,栈. 一.数组与列表 数组可以理解为简化的列表.像我们之前使用的pygame.sprite.Group这样的精灵组,也是一个列表.列表的元素是可变的,它具有添加.删除.搜索.排序等多种

利用空的queue名字("")让rabbitMQ生成一个唯一的队列名称,同时指定队列是:临时的(auto-delete).私有的(exclusive). 在发送的RPC调用消息里设置消息的属性(com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties)的reply_to字段来传递上面那个随机的队列名称. 基本流程如下: 代码如下: 服务端RpcServer.java package com.yzl.test4; import java.io.IOExceptio

字典其实和之前的元祖和列表功能相似,都是用来储存一系列对象的.也就是一种可变容器,或者是我所比喻的革新派的菜单. 但也不是完全相同,我在之前曾经将字典称为特殊的'序列',是字典拥有序列的部分特性,但是又不符合序列的定义. 首先我们来看下字典是如何创建的: a = {'a':1,'b':2,'c':2} b = {} c = dict(a=1) print a print b print c

1. 穷举法 基本思想:列举问题的所有可能解,并用约束条件逐一进行判定,找出符合约束条件的解. 穷举法的关键在于问题的可能解的列举和可能解的判别. 例如:凑数问题 2. 递归技术 定义:直接或间接调用自身的过程 递归三要素: (1)问题形式:返回结果是什么?需要哪些入口参数? (2)递归规则:问题如何进行分解? (3)终结条件:什么情况下可以无需套用递归规则直接求解? 3. 分治法 基本思想:待解问题若可以被分解成若干个相互独立的.与原问题同类型的.规模小于原问题的子问题,则可以先求解子问题,再

通过session,我们能够在多次浏览器请求中保持数据,接下来的部分就是用session来处理用户登录了. 当然,不能仅凭用户的一面之词,我们就相信,所以我们须要认证. 当然了,Django 也提供了工具来处理这种常见任务(就像其它常见任务一样). Django 用户认证系统处理用户帐号,组,权限以及基于cookie的用户会话.这个系统一般被称为 auth/auth (认证与授权)系统. 这个系统的名称同一时候也表明了用户常见的两步处理. 我们须要: 1.     验证 (认证) 用户是否是他所

加载流程: if(内存命中){      从内存中读取 }else{      create AsyncTasks,task中的多个Runnable是通过堆栈先进后出的方式来调度,而非队列式的先进先出,目的是最先加载用户最近划到或打开的图片.     }   AsyncTask: //do in background——该后台进程在用户scroll列表的时候会暂停,从而减小了列表划动时cpu的overhead,此方法也被ImageLoader和facebook的官方app所使用. if(磁盘缓存

正如许多开发者一样,我也为Asm.js的前景而感到兴奋不已.最近的新闻——Asm.js正 在被Firefox支持——引起了我的兴趣.同样感兴趣的还有Mozilla和Epic声明(mirror)他们已经为Asm.js而支持Unreal Engine 3——并且运行十分良好. 获得一个C++游戏引擎运行Javascript,并使用WebGL来渲染,这是一个重大的突破,这个突破很大程度上归功于Mozilla开发的工具链,才使得这一切变得可能. 由于Unreal Engine 3开始支持Asm.js,我

一.概述 谈到并发,不得不谈ReentrantLock:而谈到ReentrantLock,不得不谈AbstractQueuedSynchronized(AQS)! 类如其名,抽象的队列式的同步器,AQS定义了一套多线程访问共享资源的同步器框架,许多同步类实现都依赖于它,如常用的ReentrantLock/Semaphore/CountDownLatch.... 以下是本文的目录大纲: 概述 框架 源码详解 简单应用 若有不正之处,请谅解和批评指正,不胜感激. 请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链