建议一个折衷的解决方案:使用分而治之的技术来设计总线 使用θ(nlog2n)路由段的系统,需要一个人等待通过 当从任意I到任意j时,最多多出1个线段(只要I < j,即我们只有 为简单起见,考虑往北的路线,所有的公共汽车都是从南向北行驶的)。在 换句话说,一个通勤者可以通过最多2个段从任意I到达任意j。
时间: 2023-03-16 12:43:47 浏览: 71
我建议使用分而治之的技术来构建总线,使用θ(nlog2n)路由段的系统,以此来减少一个人等待通过的时间。另外,为了简化问题,只考虑往北的路线,所有的公共汽车都是从南向北行驶的,这样一个乘客最多可以通过2个段从任意I到达任意j。
相关问题
请“自頂向下,分而治之”的程序设计方法,设计一个预测比赛成绩的程序。
好的,根据您的要求,我将为您设计一个预测比赛成绩的程序,采用自顶向下、分而治之的程序设计方法。具体步骤如下:
1. 分析问题:首先,我们需要确定预测比赛成绩的方法。在这里,我们可以采用机器学习的方法来进行预测。具体来说,我们可以使用分类算法或回归算法对历史比赛数据进行分析,以确定影响比赛结果的因素,并根据这些因素来预测比赛结果。
2. 划分模块:在确定了预测方法后,我们需要将程序划分为多个模块,每个模块负责不同的任务。在这里,我们可以将程序划分为数据收集模块、数据预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和预测模块。
3. 设计接口:在划分模块后,我们需要确定模块之间的接口。在这里,数据收集模块将收集比赛数据并将其传递给数据预处理模块。数据预处理模块将对数据进行清洗和处理,并将其传递给特征提取模块。特征提取模块将从处理后的数据中提取出与比赛结果相关的特征,并将其传递给模型训练模块。模型训练模块将使用机器学习算法对特征进行训练,并生成模型。预测模块将使用生成的模型来预测比赛成绩。
4. 实现模块:在确定了模块接口后,我们可以开始实现各个模块。在数据收集模块中,我们可以使用爬虫技术来从网站上抓取比赛数据。在数据预处理模块中,我们可以使用Python中的Pandas库来对数据进行清洗和处理。在特征提取模块中,我们可以使用Python中的Scikit-learn库来提取特征。在模型训练模块中,我们可以使用Python中的Scikit-learn库或TensorFlow库来训练模型。在预测模块中,我们可以使用Python中的Scikit-learn库或TensorFlow库来进行预测。
5. 测试和优化:在实现了各个模块后,我们需要对程序进行测试和优化,以确保程序的准确性和效率。在测试阶段,我们可以使用历史比赛数据来测试程序的预测准确性。在优化阶段,我们可以对程序的各个模块进行优化,以提高程序的效率和性能。
以上就是使用自顶向下、分而治之的程序设计方法设计预测比赛成绩的程序的步骤。希望能对您有所帮助!
分而治之的算法,在n*m表中查找一个值
分而治之算法在n*m表中查找一个值时,可以采用递归的思想按行或按列分割表格,并在每个部分中通过比较目标值与每个元素的大小来确定搜索的范围。具体步骤如下:
1. 比较目标值与表格的中间元素的大小。如果目标值等于中间元素,则返回中间元素的位置。如果目标值小于中间元素,则在表格的左上部分递归查找。如果目标值大于中间元素,则在表格的右下部分递归查找。
2. 如果目标值小于中间元素,则将表格的右下部分排除在搜索范围之外,继续在表格的左上部分递归查找。
3. 如果目标值大于中间元素,则将表格的左上部分排除在搜索范围之外,继续在表格的右下部分递归查找。
4. 重复以上步骤,直到找到目标值或搜索范围为空。
分而治之算法在每次递归中将表格的搜索范围减半,因此时间复杂度为O(log(n*m))。这种算法可以高效地在n*m表中查找一个值,并且不需要对整个表格进行遍历。