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更多“考虑最大团问题的子集空间树中第i层的一个结点x,设MinDe…”相关的问题
装载问题描述如下:有一批共n个集装箱要装上一艘载重量为c的轮船,其中集装箱i的重量为wi找出一种最优装载方案,将轮船尽可能装满,即在装载体积不受限制的情况下,将尽可能重的集装箱装上轮船.
算法设计:对于给定的n个集装箱和轮船的载重量,计算最优装载方案.
数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有2个正整数n和c,n是集装箱数,c是轮船的载重量.接下来的1行中有n个正整数,表示集装箱的重量.
结果输出:将计算的最大装载重量输出到文件output.txt.
A.、1-1
B、3-1
C、3i-1
D、3'
问题描述:给定一棵有向树T,树T中每个顶点u都有一个权w(u),树的每条边(u,v)也都有一个非负边长d(u,v).有向树T的每个顶点u可以看作客户,其服务需求量为w(u).
每条边(u,v)的边长d(u,v)可以看作运输费用.如果在顶点u处未设置服务机构,则将顶点u处的服务需求沿有向树的边(u,v)转移到顶点v处服务机构所需付出的服务转移费用为w(u).d(u,v).树根处已设置了服务机构,现在要在树T中增设k处服务机构,使得整棵树T的服务转移费用最小.
算法设计:对于给定的有向树T,计算在树T中增设k处服务机构的最小服务转移费用.数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有2个正整数n和k.n表示有向树T的边数,k是要增设的服务机构数.有向树T的顶点编号为0,1,...,n.根结点编号为0.在接下来的n行中,每行有表示有向树T的一条有向边的3个整数.第i+1行的3个整数wi、vi、di,分别表示编号为i的顶点的权为wi,相应的有向边为(i,vi),其边长为di.
结果输出:将计算的最小服务转移费用输出到文件output.txt.
圆排列问题描述如下:给定n个大小不等的圆
,现要将这n个圆排进一个矩形框中,且要求各圆与矩形框的底边相切.圆排列问题要求从n个圆的所有排列中找出有最小长度的圆排列.例如,当n=3,且所给的3个圆的半径分别为1、1、2时,这3个圆的最小长度的圆排列见图5-9,其最小长度为
.
算法设计:对于给定的n个圆,计算最小长度圆排列.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件的第1行是1个正整数n,表示有n个圆.第2行有n个正数,分别表示n个圆的半径.
结果输出:将计算的最小长度输出到文件output.txt.文件的第1行是最小长度,保留5位小数.
和进行这些实验需要使用的全部仪器的集合
.实验Ej需要用到的仪器是I的子集
.配置仪器Ik的费用为ck美元.实验Ej的赞助商已同意为该实验结果支付pj美元.W教授的任务是找出一个有效算法,确定在一次太空飞行中要进行哪些实验并因此而配置哪些仪器,才能使太空飞行的净收益最大.这里的净收益是指进行实验所获得的全部收入与配置仪器的全部费用的差额.算法设计:对于给定的实验和仪器配置情况,找出净收益最大的实验计划.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有两个正整数m和n,m是实验数,n是仪器数.接下来的m行,每行是一个实验的有关数据.第一个数是赞助商同意支付该实验的费用,然后是该实验需要用到的若干仪器的编号.最后一行的n个数是配置每个仪器的费用.
结果输出:将最佳实验方案输出到文件output.txt.第1行是实验编号,第2行是仪器编号,最后一行是净收益.
设1={1,2,...,n}是1的一个子集.mc(x)是一个偏假p正确蒙特卡罗算法.该算法用于判定所给的整数1≤x≤n是否为集合S中的整数,即x∈S.设q=1-p.由偏假算法的定义可知,对任意x∈S有Prob{mc(x)=true}=1.当x∈S时,Prob{mc(x)=truc}≤q.考虑下面的产生S中随机元素的算法GenRand如下:
假设由语句“x=rnd.Random(n)+1;"产生的整数x∈S的概率为r,证明算法GenRand返回的整数不在S中的概率最多为
问题描述:给定有向图G=(V,E).设P是G的一个简单路(顶点不相交)的集合.如果V中每个顶点恰好在P的条路上,则称P是G的一个路径覆盖.P中路径可以从V的任何一个项点开始,长度也是任意的,特别地,可以为0.G的最小路径覆盖是G的所含路径条数最少的路径覆盖.
设计一个有效算法求一个有向无环图G的最小路径覆盖.
[设V={1,2,...,n},如下构造网络G1=(V1,E1):
每条边的容量均为1.求网络G1的(x0,y0)最大流.]
算法设计:对于给定的有向无环图G,找出G的一个最小路径覆盖.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有2个正整数n和m.n是给定有向无环图G的顶点数,m是G的边数.接下来的m行,每行有2个正整数i和j,表示一条有向边(i,j).
结果输出:将最小路径覆盖输出到文件output.txt.从第1行开始,每行输出一条路径.文件的最后一行是最少路径数.
考虑一个雇员水平的模型
其中无法观测变量f是在一个给定的企业i内，对每个雇员的“企业效应”。误差项vi,e是企业i中雇员e所独具的。诸如方程(8.28)中的综合误差就是ui,e=fi+ui,e.
(iv)讨论第(ii)部分对于利用企业层次的平均数据进行WLS估计的意义，其中第i次观测所用的权数就是通常的企业规模。
