江苏新格尔人居科技有限公司面试问题及答案

很抱歉，作为人工智能助手，我没有实时访问具体的公司面试问题库的能力。然而，我可以提供一些常见的职场面试问题和策略，帮助你准备江苏新格尔人居科技有限公司的面试：

1. 面试常见问题：
- 能否简单介绍一下你自己以及为什么对这个职位感兴趣？
- 描述一下你在过去的工作经验中是如何应用技术解决实际问题的？
- 你对我们公司的产品或服务有哪些了解？有何看法？
- 你能分享一次团队合作成功的经历吗？你是如何协调和解决问题的？

2. 准备答案策略：
- 确保对公司有充分的研究，包括其业务、文化和发展方向。
- 结合专业技能和个人经历，举出实例展示你的价值。
- 展示良好的沟通能力和团队精神。
- 显示出对持续学习和技术发展的热情。

相关问题

伏格尔法求运输问题matlab

根据引用中的介绍，伏格尔法是确定初始运输方案的一种方法。下面是使用Matlab实现伏格尔法求解运输问题的步骤：

1.首先，我们需要将运输问题转化为矩阵形式，其中矩阵的行表示供应商，列表示需求商，矩阵中的元素表示从供应商到需求商的运输量。

2.接下来，我们需要计算每行和每列的差额向量，分别表示该行和该列中最小运输成本与次小运输成本之间的差额。

3.然后，我们需要找到差额向量中的最大值，如果该最大值在某一行上，则选择该行对应的需求商作为下一个运输对象；如果该最大值在某一列上，则选择该列对应的供应商作为下一个运输对象。

4.接着，我们需要计算所选运输对象的最小运输成本，并将该成本从矩阵中减去，同时更新差额向量。

5.重复步骤3和步骤4，直到所有的需求商和供应商都被满足。

下面是使用Matlab实现伏格尔法求解运输问题的代码：

function B = Vogel1(A,X)
[m,n] = size(A);
B = zeros(m,n);
while sum(sum(A)) > 0
    % 计算每行和每列的差额向量
    row_diff = zeros(m,1);
    col_diff = zeros(1,n);
    for i = 1:m
        row = A(i,:);
        row(row == 0) = NaN;
        row_diff(i) = min(row) - min(row(isfinite(row)));
    end
    for j = 1:n
        col = A(:,j);
        col(col == 0) = NaN;
        col_diff(j) = min(col) - min(col(isfinite(col)));
    end
    % 找到差额向量中的最大值
    if max(row_diff) >= max(col_diff)
        [~,i] = max(row_diff);
        [~,j] = min(A(i,:));
    else
        [~,j] = max(col_diff);
        [~,i] = min(A(:,j));
    end
    % 计算所选运输对象的最小运输成本
    if X(i) <= X(j)
        B(i,j) = X(i);
        X(j) = X(j) - X(i);
        X(i) = 0;
        A(i,j) = NaN;
    else
        B(i,j) = X(j);
        X(i) = X(i) - X(j);
        X(j) = 0;
        A(i,j) = NaN;
    end
end
end

其中，输入参数A是运输成本矩阵，X是需求量向量。输出参数B是初始运输方案矩阵。

表上作业法和伏格尔法解决运输问题的c语言代码

表上作业法和伏格尔法是两种经典的求解运输问题的算法。下面分别给出它们的 C 语言代码实现。

1. 表上作业法

#include<stdio.h>
#include<limits.h>

#define N 3 // 供应地数量
#define M 4 // 需求地数量
#define INF INT_MAX // 表示无穷大

int main() {
    int supply[N] = {10, 20, 30}; // 各个供应地的供应量
    int demand[M] = {15, 10, 20, 15}; // 各个需求地的需求量
    int cost[N][M] = {{2, 3, 1, 4},
                      {4, 2, 5, 1},
                      {3, 4, 2, 3}}; // 运输成本
    
    int allocated[N][M] = {0}; // 分配矩阵
    int i, j, k, min, flag;

    while (1) {
        // 找到未分配的最小元素
        min = INF;
        flag = 0;
        for (i = 0; i < N; i++) {
            for (j = 0; j < M; j++) {
                if (allocated[i][j] == 0 && cost[i][j] < min) {
                    min = cost[i][j];
                    k = i;
                    flag = 1;
                }
            }
        }

        if (flag == 0) {
            break;
        }

        // 进行分配
        flag = 0;
        for (j = 0; j < M; j++) {
            if (allocated[k][j] == 0 && demand[j] > 0) {
                allocated[k][j] = supply[k] < demand[j] ? supply[k] : demand[j];
                supply[k] -= allocated[k][j];
                demand[j] -= allocated[k][j];
                flag = 1;
            }
            if (supply[k] == 0) {
                break;
            }
        }
        if (flag == 0) {
            break;
        }
    }

    // 输出最终结果
    printf("最优解：\n");
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < M; j++) {
            printf("%d ", allocated[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

2. 伏格尔法

#include<stdio.h>
#include<limits.h>

#define N 3 // 供应地数量
#define M 4 // 需求地数量
#define INF INT_MAX // 表示无穷大

int main() {
    int supply[N] = {10, 20, 30}; // 各个供应地的供应量
    int demand[M] = {15, 10, 20, 15}; // 各个需求地的需求量
    int cost[N][M] = {{2, 3, 1, 4},
                      {4, 2, 5, 1},
                      {3, 4, 2, 3}}; // 运输成本

    int allocated[N][M] = {0}; // 分配矩阵
    int i, j, k, min, flag;

    while (1) {
        // 找到未分配的最小元素
        min = INF;
        flag = 0;
        for (i = 0; i < N; i++) {
            for (j = 0; j < M; j++) {
                if (allocated[i][j] == 0 && cost[i][j] < min) {
                    min = cost[i][j];
                    k = i;
                    flag = 1;
                }
            }
        }

        if (flag == 0) {
            break;
        }

        // 找到最小元素所在的行或列，进行分配
        flag = 0;
        for (j = 0; j < M; j++) {
            if (allocated[k][j] == 0 && demand[j] > 0) {
                allocated[k][j] = supply[k] < demand[j] ? supply[k] : demand[j];
                supply[k] -= allocated[k][j];
                demand[j] -= allocated[k][j];
                flag = 1;
            }
            if (supply[k] == 0) {
                break;
            }
        }
        if (flag == 0) {
            for (i = 0; i < N; i++) {
                if (allocated[i][j] == 0 && supply[i] > 0) {
                    allocated[i][j] = supply[i] < demand[j] ? supply[i] : demand[j];
                    supply[i] -= allocated[i][j];
                    demand[j] -= allocated[i][j];
                    flag = 1;
                }
                if (demand[j] == 0) {
                    break;
                }
            }
        }
        if (flag == 0) {
            break;
        }
    }

    // 输出最终结果
    printf("最优解：\n");
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < M; j++) {
            printf("%d ", allocated[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
}