爱豆文档 - 信息安全文档下载平台 - idocdown.com （部分文档，免费下载）

. . . . . .

列生成算法在电信网络带宽分配问题中的应用示例

**列生成算法在电信网络带宽分配问题中的应用示例** **题目描述** 考虑一个电信网络带宽分配问题。某电信运营商需要为多个客户分配网络带宽资源。网络由若干条链路组成，每条链路有固定的带宽容量。同时，运营商有一组服务请求（或称为“连接请求”)，每个请求需要从源节点路由到目的节点，并请求一定数量的带宽。每个被接受的请求能为运营商带来一定的收益。我们的目标是选择一组请求进行服务，并为其分配路由和带宽，使得总收益最大化，同时不违反任何链路的容量约束。 **问题形式化** 假设： - 网络用有向图

2025-10-30 07:57:00

马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样算法的原理与实现步骤

**马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样算法的原理与实现步骤** **题目描述** 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种通过构建马尔可夫链来从复杂概率分布中采样的计算方法。它广泛应用于贝叶斯推断、统计物理和机器学习中，尤其适用于直接采样困难的多维分布（如后验分布）。本题将详细讲解MCMC的核心思想、Metropolis-Hastings算法的步骤，以及收敛性判断方法。 **解题过程** 1. **问题背景** - 目标：从目标概率分布 \( p(x) \)（如贝叶斯后验 \(

2025-10-30 07:51:33

非线性规划中的改进内点法基础题

**非线性规划中的改进内点法基础题** **题目描述** 考虑以下非线性规划问题： \[ \min f(x) = x_1^2 + 2x_2^2 - 2x_1x_2 - 2x_1 - 6x_2 \] \[ \text{s.t. } x_1 + x_2 \leq 2, \] \[ -x_1 + 2x_2 \leq 2, \] \[ x_1, x_2 \geq 0. \] 要求使用**改进内点法**（结合自适应障碍参数和预测-校正步骤）求解该问题，确保在约束边

2025-10-30 07:46:18

列生成算法在铁路列车编组问题中的应用示例

**列生成算法在铁路列车编组问题中的应用示例** **题目描述** 铁路列车编组问题旨在优化货运列车在编组站的重新编组过程。假设一个编组站接收来自不同方向的货车车厢，这些车厢需按目的地重新组合成新的列车发出。每个车厢有唯一目的地，而每列出发列车有容量限制（如长度或重量）。目标是在满足列车容量和目的地组合约束下，最小化总操作成本（如编组时间、延误惩罚等）。该问题可建模为一个大规模整数规划，其中每个变量代表一种可行的列车编组方案。由于可行方案数量巨大，直接枚举所有变量求解不可行，因此采用列生成

2025-10-30 07:40:56

基于深度学习的图像修复算法：EdgeConnect

**基于深度学习的图像修复算法：EdgeConnect** ### 题目描述图像修复（Image Inpainting）旨在填充图像中缺失或损坏的区域，使其视觉内容连贯合理。传统方法依赖纹理合成或扩散模型，但难以处理大范围缺失或复杂结构。EdgeConnect是一种基于深度学习的图像修复算法，其核心思想是**先修复缺失区域的边缘结构，再基于边缘引导生成细节纹理**，从而提升修复结果的合理性和视觉质量。 --- ### 解题过程 #### 步骤1：问题分析 1. **

2025-10-30 07:35:21

排序算法之：比较器排序（Comparator-Based Sorting）的进阶应用：多关键字排序

**排序算法之：比较器排序（Comparator-Based Sorting）的进阶应用：多关键字排序** **题目描述** 给定一个包含员工信息的数组，每个员工有姓名（字符串）、部门（字符串）和入职年份（整数）三个属性。要求实现一个排序算法，按照以下优先级对员工进行排序： 1. 主要关键字：部门（按字典序升序） 2. 次要关键字：入职年份（按升序排列） 3. 第三关键字：姓名（按字典序升序）若两个员工的部门、入职年份和姓名均相同，则其相对顺序保持不变（稳定排序）。 *

2025-10-30 07:30:03

哈希算法题目：键盘行

**哈希算法题目：键盘行** **题目描述** 给定一个字符串数组 `words`，返回其中所有单词可以用美式键盘同一行字母打印出来的单词。美式键盘的三行字母如下： - 第一行：`qwertyuiop` - 第二行：`asdfghjkl` - 第三行：`zxcvbnm` **示例** 输入：`words = ["Hello","Alaska","Dad","Peace"]` 输出：`["Alaska","Dad"]` 解释："Alaska"和"Dad"的所有字

2025-10-30 07:24:50

区间动态规划例题：最长回文子序列问题（不同解法版本）

**区间动态规划例题：最长回文子序列问题（不同解法版本）** **题目描述** 给定一个字符串 `s`，找到其中最长的回文子序列的长度。回文子序列定义为：从原字符串中删除零个或多个字符后，剩余字符按原顺序排列形成的序列，且该序列正读反读相同。例如，字符串 `"bbbab"` 的最长回文子序列是 `"bbbb"`，长度为 4。 **解题思路** 本题可通过区间动态规划求解。定义 `dp[i][j]` 表示字符串 `s` 在区间 `[i, j]` 内的最长回文子序列长度。通过比较区间两端

2025-10-30 07:19:39

SM2椭圆曲线公钥密码算法的加密与解密过程

**SM2椭圆曲线公钥密码算法的加密与解密过程** **题目描述** SM2是中国国家密码管理局发布的椭圆曲线公钥密码算法标准，用于实现加密、解密、数字签名和密钥交换。本题要求详细讲解SM2算法的加密与解密过程，包括以下核心步骤： 1. **加密过程**：如何将明文转换为椭圆曲线上的点，并生成密文。 2. **解密过程**：如何从密文中恢复明文。 3. 关键数学原理（如椭圆曲线点乘、密钥派生函数KDF）的作用。 4. 安全性设计（如随机数的使用、抗攻击机制）。假设椭

2025-10-30 07:14:24

基于深度学习的图像抠图算法：Deep Image Matting

**基于深度学习的图像抠图算法：Deep Image Matting** 好的，我们来探讨一个计算机视觉中非常精细且实用的任务：**图像抠图**。我们将重点讲解一篇里程碑式的论文《Deep Image Matting》所提出的算法。这个算法的目标是从一张自然图像中，精确地提取出前景对象（如人物、动物等），包括其复杂的边缘细节（如发丝、透明薄纱）。 ### **题目描述** **图像抠图** 的核心问题是求解一个“阿尔法遮罩”（Alpha Matte）。对于一张输入图像 I 中的每一个像素，

2025-10-30 07:09:02

最小直径生成树问题

**最小直径生成树问题** 我将为您讲解最小直径生成树（Minimum Diameter Spanning Tree, MDST）问题，这是一个在图论中研究如何找到直径最小的生成树的有趣问题。 ### **问题描述** 给定一个无向连通图 \( G = (V, E) \)，其中每条边都有一个非负权重。图的直径定义为图中所有顶点对之间的最短路径距离的最大值。最小直径生成树问题是：在 \( G \) 的所有生成树中，找到直径最小的那棵生成树。 **简单来说**：我们需要找到一棵生成树，使得树中

2025-10-30 07:03:34

区间动态规划例题：最小窗口子序列问题

**区间动态规划例题：最小窗口子序列问题** **题目描述** 给定字符串 `S` 和 `T`，找出 `S` 中最短的连续子串，使得 `T` 是该子串的子序列。如果不存在这样的子串，返回空字符串。例如： - `S = "abcdebdde"`, `T = "bde"`，返回 `"bcde"`（最短满足条件的子串是 `"bcde"`，其中 `T` 是子序列）。 - `S = "jmeqksfrsdcmsiwvaovztaqenprpvnbstl"`, `T = "u"`，返回 `""

2025-10-30 06:58:15

跳转到页