数学建模系列文章：以下是个人在准备数模国赛时候的一些模型算法和代码整理，有空会不断更新内容：评价模型（一）层次分析法（AHP）,熵权法，TOPSIS分析及其对应PYTHON实现代码和例题解释评价模型（二）主成分分析、因子分析、二者对比及其对应PYTHON实现代码和例题解释优化模型（零）总述，分类，解析各类优化模型及普适做题步骤优化模型（一）线性规划详解，以及例题，用python的Pulp库函数求解线性规划优化模型（二）非线性规划详解，以及例题，Scipy.optimize求解非线性规划文章目录1.4主成分分析数据降维的作用：基本步骤：代码：补充和解释说明：1.5因子分析基本思想原理：基本步骤总

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十二讲-因子分析、判别分析（含Matlab代码）基本概念时间判别费歇判别贝叶斯判别习题10.31.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题10.6（1）1.题目要求2.解题过程——对应分析3.程序4.结果习题10.6（2）1.题目要求2.解题过程——R型因子分析3.程序4.结果习题10.6（3）1.题目要求2.解题过程——聚类分析3.程序4.结果本系列侧重于例题实战与讲解，希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾，读者可以搭配课本或其他博客了解相应章节，然后进入本文正文例题实战，效果更佳。如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞与收藏

第一章线性规划例题篇例1.1某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为4000元与3000元。生产甲机床需用A、B机器加工，加工时间分别为每台2小时和1小时；生产乙机床需用A、B、C三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为A机器10小时、B机器8小时和C机器7小时，问该厂应生产甲、乙机床各几台，才能使总利润最大？解：决策变量应设该厂生产x1台甲机床和x2台乙机床时总利润最大，则x1和x2应满足：maxmaxmaxz=4x1+3x2,z=4x_1+3x_2,z=4x1​+3x2​,s.t.={2x1+x2≤10,x1+x2≤8,x2≤7,x1,x2≥0。s.

//前缀和模板提,在读入数据的时候就可以先算好前缀和的大小//计算前缀的时候用:g[i][j]=g[i][j-1]+g[i-1][j]-g[i-1][j-1]+Integer.parseInt(init[j-1]);//计算结果的时候用:g[x2][y2]-g[x1-1][y2]-g[x2][y1-1] +g[x1-1][y1-1]+"\n"//一些重复加的地方都需要减掉,如计算前缀和的时候g[i-1][j-1]包括在了前面的g[i][j-1]+g[i-1][j],多减去一次//g[x1-1][y1-1]也被包括在前面两项表达式,只需减去一次importjava.io.BufferedRead

知识点1、虚电路服务与数据报服务的对比2、网际层的IP协议及配套协议3、IP地址的编址方法分类的IP地址。这是最基本的编址方法，在1981年就通过了相应的标准协议。子网的划分。这是对最基本的编址方法的改进，其标准[RFC950]在1985年通过。构成超网。这是比较新的无分类编址方法。1993年提出后很快就得到推广应用。4、两级的IP地址可以记为：IP地址::={,}5、IP地址中的网络号字段和主机号字段6、点分十进制记法7、不管网络层使用的是什么协议，在实际网络的链路上传送数据帧时，最终还是必须使用硬件地址。每一个主机都设有一个ARP高速缓存(ARPCache)，里面有所在的局域网上的各

C语言例题二维数组例一：转置矩阵程序：#includeintmain(){ inta[2][3]={{1,2,3},{4,5,6}}; intb[3][2]; inti=0,j; while(i输出：通过b[j][i]=a[i][j];这一步实现了转置进阶：用6个1~20内的随机数按行的顺序生成一个a[2][3]的矩阵，并输出它的转置矩阵#include#include#includeintmain(){ inta[2][3]; intm,n; printf("随机产生6个1~20以内的随机数:\n\n");srand(time(NULL));for(m=0;m输出：例2.登记某班三人的数学、

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十四讲-模拟退火、遗传算法（含Matlab代码）基本概念模拟退火（SimulatedAnnealing）遗传算法（GeneticAlgorithms）习题14.1（1）1.题目要求2.解题过程——模拟退火算法3.程序4.结果习题14.1（2）1.题目要求2.解题过程——遗传算法3.程序4.结果习题14.2（1）1.题目要求2.解题过程——模拟退火算法3.程序4.结果习题14.2（2）1.题目要求2.解题过程3.程序——遗传算法4.结果本系列侧重于例题实战与讲解，希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾，读者可以搭配课本或其他博

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十讲-时间序列预测（含Matlab代码）基本概念移动平均（MovingAverage,MA）:指数平滑法（ExponentialSmoothing）:季节性调整（SeasonalAdjustment）:自回归移动平均模型（ARMA）:自回归积分滑动平均模型（ARIMA）:习题8.41.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题8.51.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题8.61.题目要求2.解题过程3.程序4.结果本系列侧重于例题实战与讲解，希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾，读者可以搭配课本或其他博客了解相应章节，

目录动态规划基础篇例题leetcode70题.爬楼梯leetcode746题.使用最小花费爬楼梯leetcode198题.打家劫舍leetcode62题.不同路径leetcode64题.最小路径和leetcode63题.63不同路径II动态规划基础篇例题这一篇的例题解答是严格按照我上一篇写的动态规划三部曲做的，对动态规划不太了解或者比较感兴趣的朋友可以看我上一篇文章。动态规划算法详解基础篇-CSDN博客leetcode70题.爬楼梯70.爬楼梯-力扣（LeetCode）假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？示例1：输

前言大家好吖，欢迎来到YY滴C++系列，热烈欢迎！本章主要内容面向接触过C++的老铁主要内容含：欢迎订阅YY滴C++专栏！更多干货持续更新！以下是传送门！目录一.前K个高频单词【mutiset】二.左右符号匹配问题【map】三.两个数组的交集I【set】一.前K个高频单词【mutiset】题目：求一个vector中出现最高频的前k个单词分析：本题中需要用到mutiset的性质：可以重复的key由于mutiset默认是从小到大比，所以我们要先设置一个仿函数Compare实现从大到小排序用构建键值对，然后将vector中的单词放进去，统计每个单词出现的次数利用mutiset的存储也是键值对：将单词