对于产销不平衡问题有两种情况: 供大于求(产大于销)→增加虚拟销地 供不应求(产小于销)→增加虚拟产地 例如以下例题: 这个题中,总产量为55,总销量为60,故而我们知道这个问题属于供不应求. 1.这个问题可以采用笔算的方式: 表上作业法 ↓ 得到初始方案 ↓ 检验基变量个数是否为m+n-1个,若不是,则说明初始解退化,需要不足基变量个数(如填写一个数字同时满足了一厂一商,则需在同行或同列中填写一个数字0,以保证恰好有m+n-1个数字)[注意:基可行解中不能有某个基变量独占一行一列] ↓计算位势

生产部门,坦克,铠甲战士,血厚硬气 业务部门,刺客,杀气十足,强势收割人头 采购部门,法师,在坦克身后持续输出 PMC,辅助,血不够厚扛不了伤害,输出不够拿不到人头,是团队中最容易被忽视的角色 坦克和输出打得好,辅助的职能才能得到最大的发挥 一般选辅助而放弃选输出英雄的战队,败率偏大,所以为了保证胜率,战队多半会放弃选择辅助英雄 怎么讲,本人曾在某大型工厂做过两年多PMC,给我的感觉是很被动 PMC 前接业务和采购 后接生产和库房 订单一来,业务部门牛气哄哄,可以直接跳过PMC向采购追料,采购为

10月24日-25日,由亚太经合组织(APEC).韩国中小型及初创企业管理局(the Ministry of SMEs & Startups of Korea)主办的「APEC SME 大数据与人工智能论坛」在韩国首尔举行.​ 论坛以「大数据与人工智能如何驱动商业创新」为主题.来自韩国.中国.澳大利亚.俄罗斯.马来西亚等多个经济体的企业家.行业专家学者.政府领导及杰出代表齐聚一堂,分享企业的创新实践,共同展望数智化未来. 奇点云COO刘莹(花名:公主)作为嘉宾应邀出席,发表主题演讲,与参会代表们

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具.LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果. 1.LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下.在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现.下面举两个例子. 例

1. 装配线平衡模型 一个装配线含有一系列的工作站.在终于产品的加工过程中每一个工作站运行一种或者是几种特定的任务.装配线周期是指全部工作站完毕分配给他们各自任务所花费时间的最大值.平衡装配线的目标是为每一个工作站分配加工任务.尽可能使每一个工作站运行同样数量的任务.其终于标准是转配线周期最短. 不适当的平衡装配线将会产生瓶颈--有较少任务的工作站将被迫等待前面分配了较多任务的工作站. 这个模型的目标是最小化装配线周期.有两类约束: (1)要保证每件任务仅仅能也必须分配至一个工作站来加工: (2

在腾讯的暑期训练营结识过不少鹅厂的前辈,他们对我的成长提供了很大的帮助,可以说有着知遇之恩,大部分现在还保持着联系,请教问题时会不吝赐教,以至于就在前两天11号企鹅18岁的成年礼,朋友圈刷满了领腾讯总办红包的消息,几乎一半的朋友圈成为了鹅厂的股东……(不可描述,上图.) 图1.小马哥的红包 因为腾讯内部都会起英文名,我也经常用英文名称呼前辈们, 所以一直想给自己也起个英文名字,这样注册微博等重名时我也好给自己打个英文标签,不过酝酿了很久一直没有好的想法,之前看“鹅厂卧谈会”说英文名一定要好好起,

若向平衡二叉树中插入一个新结点后破坏了平衡二叉树的平衡性.首先要找出插入新结点后失去平衡的最小子树根结点的指针.然后再调整这个子树中有关结点之间的链接关系,使之成为新的平衡子树.当失去平衡的最小子树被调整为平衡子树后,原有其他所有不平衡子树无需调整,整个二叉排序树就又成为一棵平衡二叉树. 失去平衡的最小子树是指以离插入结点最近,且平衡因子绝对值大于 1 的结点作为根的子树.假设用 A 表示失去平衡的最小子树的根结点,则调整该子树的操作可归纳为下列四种情况. ( 1 ) LL 型平衡旋转法 由于在

  1.概念: AVL树本质上还是一个二叉搜索树,不过比二叉搜索树多了一个平衡条件:每个节点的左右子树的高度差不大于1. 二叉树的应用是为了弥补链表的查询效率问题,但是极端情况下,二叉搜索树会无限接近于链表,这种时候就无法体现二叉搜索树在查询时的高效率,而最初出现的解决方式就是AVL树.如下图: 2.旋转 说到AVL树就不得不提到树的旋转,旋转是AVL维持平衡的方式,主要有以下四种类型. 2.1.左左旋转 如图2-1所示,此时A节点的左树与右树的高度差为2,不符合AVL的定义,此时以B节点为轴心

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而

AVL树的介绍 平衡二叉树,又称AVL(Adelson-Velskii和Landis)树,是带有平衡条件的二叉查找树.这个平衡条件必须要容易保持,而且它必须保证树的深度是 O(log N).一棵AVL树是其每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树( 空树的高度定义为 -1 ).查找.插入和删除在平均和最坏情况下都是 O(log n).增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树.可以证明,大致上讲,一个AVL树的高度最多为 1.44log( N  + 2 ) - 1.328,

原题:http://acm.fzu.edu.cn/problem.php?pid=2112 首先是,票上没有提到的点是不需要去的. 然后我们先考虑这个图有几个连通分量,我们可以用一个并查集来维护,假设有n个连通分量,我们就需要n-1条边把他们连起来. 最后对于每个联通分量来说,我们要使它能一次走完,就是要求他是否满足欧拉通路,也就是这个联通分量中至多有2个度为奇数的点,每多出2个度为奇数的点,就多需要一条边(因为单个连通分量的所有点的度数之和为偶数,所以不可能存在奇数个奇数度数的点). #inc

题意:给n个字符串(3<=n<=1000),当字符串str[i]的尾字符与str[j]的首字符一样时,可用dot连接.判断用所有字符串一次且仅一次,连接成一串.若可以,输出答案的最小字典序(dot是最小字典序的,比‘a'小). 显然就是以26个字母为结点,n个字符串为边,求解有向图的欧拉通路. 不过这里要注意,26个字母不一定都用上. 先判断有向图的欧拉通路的条件是否成立: 1.有一个结点入度等于出度+1且有一个结点出度等于入度+1且其他结点入度等于出度.(或所有结点入度等于出度) 2.有向图

输入n(1<=n<=6),输出长度为10^n + n -1 的字符串答案. 其中,字符串以每n个为一组,使得所有组都互不相同,且输出的字符串要求字典序最小. 显然a[01...(n-1)]和a[12...n]为相邻组,可以看做有一条边从结点a[01...(n-1)]到结点a[12...n]. 题目转化成求欧拉通路.如果以每组的值为结点,则有10^6个结点,10^7条边.会MLE.(此时其实是哈密顿通路?) 这里以每组的值为边的边权,而边的2个结点分别是前n-1位数和后n-1位数.这样点是10^

举例说明:我要将'C:\Users\Lenovo\Desktop\lingodata.xlsx'里的数据导入lingo1.左键拖动选中'C:\Users\Lenovo\Desktop\lingodata.xlsx'里的数据,快捷键control+F3插入--定义名称为dist,保存好.2.dist= @OLE('C:\Users\Lenovo\Desktop\lingodata.xlsx','dist'); 将EXCEL中的文件读 入LINGO; 引用http://zhidao.baidu.co

一.简单介绍负载均衡 负载均衡也称负载共享,它是指负载均衡是指通过对系统负载情况进行动态调整,把负荷分摊到多个操作节点上执行,以减少系统中因各个节点负载不均衡所造成的影响,从而提高系统的工作效率.在常用的大型服务器系统当中都存在着负载均衡组件,常用的像微软的网络负载平衡NLB.甲骨文的Oracle RAC.思科的负载均衡(SLB),Apach+Tomcat 负载均衡,它们能从硬件或软件不同方面实现系统各节点的负载平衡,有效地提高大型服务器系统的运行效率,从而提升系统的吞吐量.本篇文章以微软的网络

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而

                                                                                        两轮自平衡小车的研究意义 1.1两轮平衡车的研究意义 两轮平衡车是一种能够感知环境,并且能够进行分析判断然后进行行为控制的多功能的系统,是移动机器人的一种.在运动控制领域中,为了研究控制算法,建立两轮平衡车去验证控制算法也是非常有用的,这使得在研究自动控制领域理论时,两轮平衡车也被作为课题,被广泛研究.对于两轮平衡车模型的

一步一步写平衡二叉树(AVL树) 原文地址:http://www.cppblog.com/cxiaojia/archive/2012/08/20/187776.html 我添加了一些内容,以充实整个算法 平衡二叉树(Balanced Binary Tree)是二叉查找树的一个进化体,也是第一个引入平衡概念的二叉树.1962年,G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis发明了这棵树,所以它又叫AVL树.平衡二叉树要求对于每一个节点来说,它的左右子树的高度之差不能超过1,如果

AVL树的基本概念 AVL树是一种高度平衡的(height balanced)二叉搜索树:对每一个结点x,x的左子树与右子树的高度差(平衡因子)至多为1. 有人也许要问:为什么要有AVL树呢?它有什么作用呢? 我们先来看看二叉搜索树吧(因为AVL树本质上是一棵二叉搜索树),假设有这么一种极端的情况:二叉搜索树结点的插入顺序为1,2,3,4,5,也就是: 显而易见,这棵二叉搜索树已经其退化成一个链表了,也就是说,它在查找上的优势已经全无了—— 在这种情况下,查找一个结点的时间复杂度是O(n)! 如

目录 配置环境 安装 安装网络负载平衡 安装Web服务器 IIS 配置 测试 其它 配置环境 VMware:(版本10.0.01) 主集群IP:192.168.220.102 VM1:192.168.220.103 VM2:192.168.220.104 说明:环境原因,采用双节点配置记录配置过程 安装  在VM1和VM2打开服务管理器 安装网络负载平衡  功能--->右键--->添加功能--->勾选网络负载平衡-->一路下一步直到完成 安装Web服务器 IIS 角色--->