江苏新格尔人居科技有限公司面试问题及答案
时间: 2024-08-01 07:01:45 浏览: 74
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:
```matlab
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
```c
#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
```c
#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;
}
```
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