《算法求职》专题

我有一个项目清单，每个项目都有一个价格--或者就背包问题而言，一个重量。可购买物品的数量只受预算的限制，所以只要总花费不超过某个常数，就有可能购买尽可能多的物品。我也有一个算法，它基于某些变量，告诉每一个项目的利润（即每一个项目的价值）。所以基本上，我有一个有界背包问题，额外的条件是每个物品中有一个以上适合背包。 我想在这些条件下使利润最大化。我知道没有一个有效的解决方案，但至少有一个可行的方案吗

我试图用Python 3.x中的贪婪算法解决背包问题。下面是我的代码，以及我用来测试它的示例案例。每个示例案例的形式为行[0]=最大权重，行[1:]的形式为（权重，值。） 成功案例1： 上一次我在重写程序之前出现这样的错误，是在与int类型进行斗争。这一次似乎是在断绝关系，但我不确定如何修复它。非常感谢任何帮助。我只知道当我看到它的时候这会是一个简单的解决方案... 编辑：这必须与我的列表如何排序

我知道它是如何工作的，如果我不知道的话，网上有很多资料供我查阅。我在这里遇到的问题是，我找到的一些文章陈述如下（来自维基百科）： 对数组重新排序，使所有值小于透视的元素都在透视之前，而所有值大于透视的元素都在透视之后（相等的值可以从任一方向移动）。分区后，枢轴处于其最终位置。这称为分区操作。 其他一些消息来源，（hackerrank视频）： 第二种方法与枢轴本身无关，但它将确保所有比枢轴小的元素在

我正在尝试使用OpenNLP。我需要它从新闻网站（例如：techcrunch）获得新的组织（初创公司）。我有一个组织模型，我用它来识别出版物中的组织（en-ner-organization）。我有一个问题： 如果有一个关于新的初创公司的出版物，它是昨天诞生的，openNlp会承认它是组织吗？ 据我所知-没有。直到我不在这个新的初创公司训练模特，对吧？

这学期我们学习了分而治之，在分而治之中，问题被分成子问题，然后像合并排序或快速排序一样解决。 虽然我发布这个问题不是为了让你们解决我的作业，我们的教授给了我们一个任务，让我们把冒泡排序作为一种分治算法来实现，现在我坐在笔记本电脑上，几天都在挠头，想知道冒泡排序是如何分治算法的。 如果我试图将冒泡排序实现为分治，数组必须被分割，当我将数组划分为最后一个元素，然后将其合并回已排序的形式时，算法就变成了

我正在为动态编程编写一些复习材料。我需要提出如何划分子问题，计算出基本情况，并提出递归公式。 给定 n 个正整数 a1，a2,...,an、一个数字 k 和一个目标 W，我们希望选择一个子集 T，其总和恰好是 k 个元素，其总和最接近 W。每个元素只能选择一次。定义一个具有 3 个参数的子问题（即 C[x，y，z] = ...）。 我只处理过几个动态编程示例，从未处理过定义子问题时需要3个参数的示

你好，我刚刚开始学习贪婪算法，我首先看了经典的硬币变化问题。我可以理解算法中的贪婪（即，选择局部最优解以实现全局最优），因为我选择硬币的最高价值，使得总和{所选硬币的价值} 贪婪算法是解决特定范围问题的唯一方法吗？或者它们是解决问题的一种更有效的方式？ 你能给我同样问题的伪代码吗？

我正在实现一个已经在PVSS中使用的半ELGamal密码系统（来自一篇研究论文）函数。不幸的是，我无法解密，正如算法中所描述的那样。 以下是初始化阶段： 选择一个安全素数p使得p1=2q，其中q也是素数，然后做一个循环群G，设G是这个群的随机生成元。在组中选择一个随机的x（私钥），并设y=G^x（公钥）。我简单地初始化算法如下： 现在设s（秘密）为23，我们计算我们的es（加密秘密）： 为了解密e

求求你帮帮我！我正在尝试使用pbkdf2-sha256算法哈希密码。Password=“user1”，salt=“ifo7kxyswe7fiu3bovnowg=”，hashIterations=“27500”。我知道结果。必须类似于“ZnxO94AYITK7T+OJ1PXPZTVEQ+G82LFWT6VNSTBHZPEUWZGMPRJJVKAUEXGH1IQPZWMX1SRVTUMLN/JCM8G

我在网上搜索了一下，但这方面的信息很少。 我有一个直播应用程序，在那里我发送编码的H264视频帧和AAC音频块产生的相机和麦克风使用Android MediaCodec SDK，通过RTMP堆栈。 我的直播流是720p，我的目标是2500kbps的高质量。这显然需要一个非常好的网络连接，这意味着4G如果你使用数据计划。 问题是即使是最大的连接也会有低峰值和拥塞，所以有时网络无法容纳如此大的流。因为

我有一个包，有以下内容： 6颗红色大理石 我想从袋子里取出一个随机的弹珠，记录它的颜色，然后重复，直到袋子里不再剩下弹珠： 排序计数 包={2：蓝色，5：绿色，6：红色} 累计={2：蓝色，7：绿色，13：红色} 兰德（0,13）=3 i=1 绿色的 袋子={2:蓝色，4:绿色，6:红色} 这是一种很好的方法，还是在时间复杂度方面有更有效的方法？

我正在做一个有向图的项目，其中边的权重都依赖于变量x。我试图找到x的最小值，这样我的图就不包含任何正权重的回路。 我的问题是——这可能很愚蠢，但我不明白如何——：我如何使用改良的贝尔曼-福特来检查正电路而不是负电路的存在？ 谢谢。

我有一个家庭作业来实现贝尔曼·福特的算法，并在一些图形上测试它。我实现了这个算法，在3张图中的2张上测试了它，它是有效的。但是在第三个图中，我在调用函数时没有输出。 此部分创建图形及其边。函数将顶点数和边数作为参数。 这是添加新边的函数。 下面是我对Bellman Ford算法的实现。