华为OD机试双机位C卷 - 华为OD上机考试双机位C卷 100分题型华为OD机试双机位C卷真题目录点击查看: 华为OD机试双机位C卷真题题库目录｜机考题库 + 算法考点详解
小伙伴反馈题目大意：给定m条流水线，流水线可并行处理维修任务，给出n个任务，并给出每个任务的执行时间，要求完成所有任务的最短时间。
第一行输入 任务数n和流水线数量m，用空格分割
第二行输入 每个任务完成所用时间
输出最短执行完成所有任务数量
10 1 10 20 30 5 5 5 5 10 5 10 105 思路：二分 + 递归回溯
👨💻程序员三明治：个人主页 🔥 个人专栏: 《设计模式精解》《重学数据结构》 🤞先做到 再看见！ 目录 * 01背包题目分析 * 01背包解决方法 * 完全背包题目分析 * 完全背包解决方法 * LeetCode 518.零钱兑换II * 思路 * 代码实现 01背包题目分析 有n件物品和一个最多能背重量为w 的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。 每一件物品其实只有两个状态，取或者不取，所以可以使用回溯法搜索出所有的情况，那么时间复杂度就是O(2^n)，这里的n表示物品数量。 所以暴力的解法是指数级别的时间复杂度。进而才需要动态规划的解法来进行优化！ 在下面的讲解，我举一个例子： 物品为： 重量价值物品0115物品1320物品2430 01背包解决方法 递归五部曲： 1. 确定dp数组以及下标的含义：dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，
个人主页-爱因斯晨 文章专栏-数据结构 二叉树是计算机科学中最基础也最常用的数据结构之一，它不仅是理解更复杂树结构（如 AVL 树、红黑树）的基础，也广泛应用于表达式解析、 Huffman 编码、数据库索引等领域。本文将从二叉树的基本概念出发，深入探讨其存储结构、核心操作及实际应用，并通过 C 语言代码示例帮助读者掌握这一重要数据结构。 二叉树的基本概念 二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树状结构，这两个子节点分别被称为左孩子（left child）和右孩子（right child）。根据节点的分布情况，二叉树可以分为以下几种特殊类型： * 满二叉树：除叶子节点外，每个节点都有两个子节点，且所有叶子节点都在同一层 * 完全二叉树：除最后一层外，其余层都是满的，且最后一层的节点都靠左排列 * 平衡二叉树：左右两个子树的高度差不超过 1 的二叉搜索树 二叉树具有一个重要性质：在非空二叉树中，第 i 层最多有 2^(i-1) 个节点；深度为
机器学习-决策树 决策树（Decision Tree）是机器学习中最直观、最易于理解的监督学习算法之一，兼具分类与回归能力。其“树形结构”与人类“if-then”决策逻辑高度一致，使得模型不仅在预测时效率极高，更具备天然的可解释性。从核心思想 → 数学原理 → 算法变种 → 应用场景的路径理解决策树，是掌握树模型（如随机森林、GBDT）乃至整个集成学习理论的基石。 通俗地说，决策树模仿了人类在面对复杂决策时逐步拆解问题的过程。例如，要判断“明天是否适合打网球”，我们可能会先看“天气”，若是晴天，再考虑“湿度”是否小于70%；若是雨天，则看“风力”是否过大。这种层层递进的判断逻辑，正是决策树的核心。 上图是一个经典的分类决策树，每个内部节点代表对一个特征的判断，每个分支代表判断的结果，而每个叶子节点则代表最终的分类或回归输出。决策树的学习目标，就是基于已知数据，自动构建出这样一棵“最合适”的树，即确定在哪些节点用哪些特征做判断，以及判断的阈值如何设定。
🔥草莓熊Lotso：个人主页 ❄️个人专栏: 《C++知识分享》《Linux 入门到实践：零基础也能懂》 ✨生活是默默的坚持，毅力是永久的享受！ 🎬 博主简介： 文章目录 * 前言： * 41. Z 字形变换 * 解法（模拟+找规律）： * 算法思路： * C++算法代码： * 算法总结&&笔记展示： * 42. 外观数列 * 解法（模拟）： * 算法思路： * C++算法代码： * 算法总结&&笔记展示： * 结尾： 前言： 聚焦算法题实战，系统讲解三大核心板块：优选算法：剖析动态规划、二分法等高效策略，学会寻找“最优解”。 递归与回溯：掌握问题分解与状态回退，攻克组合、排列等难题。