dlx演算法

❶ 將N個數分成M組,使每組的和盡量相近，有木有研究這個的演算法啊

先求總和和平均數，然後排序，按平均數為總和盡量配對

❷ 數獨新手疑問：所有數獨題是不是完全靠推理可以完成

不一定

因為數獨題出來時，出題人也不一定能保證解是唯一，我就做過好多次，可以多選的，那時候就推理不出來了。有時候在二選一時，只能先選一個試試，記下這個點，最後如果解不開了，再回到這個點重新選另一個數開始.下面就是我做過了，可以多選的一個例子：一般出現一個可以多選的，就會同時出現四個（是指不帶斜線的，只有橫豎和九宮）

❸ DLX演算法的時間復雜度是多少簡單分析一下。

每當調用這個函數時會產生2個遞歸分支，所以時間復雜度是O(2^n)。
n==1時，調用1次rec(1)，
n==2時，調用1次rec(2)，2次rec(1)，
n==3時，調用1次rec(3)，2次rec(2)，4次rec(1)，
以此類推，總的調用次數為2^0+2^1+2^2++2^(n-1)=2^n-1，
因為函數內不存在循環，T(n)=(2^n-1)*1=2^n-1，
存在正的常數c,n0使得對於任意n>=n0時有T(n)<=c*2^n，
所以這個時間復雜度是O(2^n)。

❹ 離散對數的離散對數概述

是在整數中，一種基於同餘運算和原根的一種對數運算：當模m有原根時，設L為模m的一個原根，則當?x≡L^k(mod m)時： IndLx≡?k (mod Φ(m))，此處的IndLx為 x以整數L為底，模Φ(m)時的離散對數值。
或者簡單描述離散對數問題為：給定一個質數p，和有限域Zp上的一個本原元a，對Zp上整數b，尋找唯一的整數c，使得a^c≡b(mod p)。一般的，如果仔細選擇p，則認為該問題是難解的，且目前還沒有找到計算離散對數問題的多項式時間演算法。為了抵抗已知的攻擊，p至少應該是150位的十進制整數，且p-1至少有一個大的素數因子。
性質 離散對數和一般的對數有著相類似的性質：

❺ dlx是什麼格式

DLX是一種多元未飽和型指令集結構。稱之為多元未飽和型結構，是因為它不僅體現了當今多種機器（AMD29K、DEC station 3100、HP850、IBM 801、Intel i860、MIPS M/120A、MIPS M/1000、Motorola 88k、RISC I、SGI4D/60、SPARC station 1、Sun 4/110、Sun 4/260等）指令集結構的共同特點，而且它還將會體現未來一些機器的指令集結構的特點。這些機器的指令集結構設計思想都和DLX指令集結構的設計思想十分相似，它們都強調：具有一個簡單的Load/Store指令集；注重指令流水效率；簡化指令的解碼；高效支持編譯器。 在計算機科學中，DLX是Dancing Links的縮寫，該演算法由Donald Knuth提出，有效地利用與Algorithm X。

❻ 生成隨機數獨矩陣的演算法的演算法是

可以採用dlx加上隨機和成初始數獨，同學我覺得你的分太少了，能加點嗎
我在寫程序馬上寫好給你

#include "stdlib.h"
#include "time.h"
#include<stdio.h>
#include<string.h>
const int MAX=10;
const int MAXM=81*4;
const int MAXN=81*9;
int CS=1;
char s[MAX*MAX];
int table[MAX*MAX][MAX][MAX];
struct
{
int l,r,u,d,sum,x,y;
}node[MAX*MAX*MAX*MAX*MAX];

inline void move(int c)
{
int i,j;
node[node[c].l].r=node[c].r;
node[node[c].r].l=node[c].l;
for(i=node[c].d;i!=c;i=node[i].d)
{
for(j=node[i].r;j!=i;j=node[j].r)
{
node[node[j].y].sum--;
node[node[j].u].d=node[j].d;
node[node[j].d].u=node[j].u;
}
}
}//move

inline void sume(int c)
{
int i,j;
for(i=node[c].u;i!=c;i=node[i].u)
{
for(j=node[i].l;j!=i;j=node[j].l)
{
node[node[j].y].sum++;
node[node[j].u].d=j;
node[node[j].d].u=j;
}
}
node[node[c].l].r=c;
node[node[c].r].l=c;
}//sume

bool DFS(int deep)
{
int i,col,min=MAXN*MAXM,x,y,j;
if(node[0].r==0)
{
return 1;
}
for(i=node[0].r;i;i=node[i].r)
{
if(node[i].sum<min)
{
col=i;
min=node[i].sum;
}
}
if(min==0) return 0;
move(col);
for(i=node[col].d;i!=col;i=node[i].d)
{
for(j=node[i].r;j!=i;j=node[j].r)
move(node[j].y);
if(DFS(deep+1))
{
y=node[i].x%9;
if(y==0)
y=9;
x=(node[i].x-y)/9+1;
s[x-1]=y+'0';
return 1;
}
for(j=node[i].l;j!=i;j=node[j].l)
sume(node[j].y);
}
sume(col);
return 0;
}//DFS

void del()
{
int i,k,x;
for(i=0;s[i];i++)
{
if(s[i]=='.')
continue;
for(k=0;k<4;k++)
{
x=table[i+1][s[i]-'0'][k];
node[node[x].l].r=node[x].r;
node[node[x].r].l=node[x].l;
}
}
}

void make_link()
{
int i,k,fir,x,d;
int len=MAXM;
for(i=0;s[i];i++)
{
if(s[i]!='.')
continue;
for(d=1;d<MAX;d++)
{
for(k=0;k<4;k++)
{
x=table[i+1][d][k];
if(node[node[x].r].l!=x)
break;
}

if(k<4)
continue;
fir=-1;
for(k=0;k<4;k++)
{
x=table[i+1][d][k];
if(node[node[x].l].r!=x)
continue;
len++;
if(fir==-1)
fir=len;

node[x].sum++;
node[node[x].u].d=len;
node[len].d=x;
node[len].u=node[x].u;
node[x].u=len;
node[len].x=i*9+d;
node[len].y=x;
node[len].l=len-1;
node[len].r=len+1;
}
if(fir!=-1)
{
node[fir].l=len;
node[len].r=fir;
}
}
}
}//make_link

int fun(int i,int d,int j)
{
int x,y;
if(j==0)
return (i-1)/9*9+d;
else if(j==1)
return (i-1)%9*9+d+81;
else if(j==2)
{
x=(i-1)/9+1;
y=(i-1)%9+1;
x=(x-1)/3+1;
y=(y-1)/3+1;
return ((x-1)*3+y-1)*9+d+81*2;
}
else
return i+81*3;
}//fun
void make_table()
{
int i,j,d;
for(i=1;i<=81;i++)
for(d=1;d<MAX;d++)
for(j=0;j<4;j++)
table[i][d][j]=fun(i,d,j);
}//make_table

void init()
{
int i;
for(i=1;i<=MAXM;i++)
{
node[i].l=i-1;
node[i].r=i+1;
node[i].sum=0;
node[i].y=i;
node[i].x=0;
node[i].u=node[i].d=i;
}
node[0].r=1;
node[0].l=MAXM;
node[MAXM].r=0;
}//init
int solve(char s[])
{

init();
del();
make_link();
DFS(0);
printf("case#%d:\n",CS++);
puts(s);
return 0;
}
bool used[10]={false};

void gen(int deep)
{
int i;
if(deep==9)
{
solve(s);
return;
}
if(CS>10000)return;
for(i=1;i<10;i++)
{
if(used[i])continue;
used[i]=true;
s[deep]=i+'0';
gen(deep+1);
if(CS>10000)return;
used[i]=false;
}

}
int main()
{
make_table();
int i;
for(i=0;i<MAX*MAX;i++)
{
s[i]='.';
}
s[81]=0;
freopen("a.txt","w",stdout);
gen(0);
return 0;
}

❼ 請問ACM的正確入門方式是什麼

一般的入門順序：0. C語言的基本語法(或者直接開C++也行，當一個java選手可能會更受歡迎，並且以後工作好找，但是難度有點大)，【參考書籍：劉汝佳的《演算法競賽入門經典》，C++入門可以考慮《c++ primer plus》，java選手可以考慮《think in java》or中文版《java編程思想》，請遠離譚浩強...】可以選擇切一些特別水的題鞏固以及適應一下ACM中常見的輸入輸出格式...例如杭電著名的100題 Problem Set。 一些進階的演算法以及復雜一些的數據結構（樹狀數組 線段樹 平衡樹 後綴數組 二分圖匹配 網路流 費用流 割點 橋 強聯通 雙聯通 最近公共祖先 四大DP(數位dp 區間dp 狀壓dp 概率dp) 博弈論SG函數 ）更高深的技巧，更復雜的數據結構（樹鏈剖分，動態樹，可持久化線段樹，DLX，後綴自動機，迴文樹，斜率優化/單調隊列優化/四邊形優化DP，插頭dp，莫比烏斯反演......）這部分最能體現人與人的差異了...智商碾壓一般就在這部分。而要想拿到金牌，一般來說這些知識都要盡可能掌握。也許你會覺得性價比很低，學這么多東西，才"有可能」拿到牌子，但是收獲的不一定是物質的牌子，還有學習過程的苦辣酸甜的經歷（例如各種WA TLE RE MLE 之後的一次AC），還有和基友一起並肩作戰切套題的同甘共苦，而且還鍛煉了自己的學習能力（善用網路，谷歌，維基網路）。

❽ 汽車發動機開環和閉環的區別

開環控制和閉環控制的區別：

一、開環控制：控制器與被控對象間只有順序作用而無反向聯系且控制單方向進行。若組成系統的元件特性和參數值比較穩定，且外界干擾較小，開環控制能 夠保持一定的精度。 缺點：精度通常較低、無自動糾偏能力。

二、閉環控制：閉環控制系統在輸出端和輸入端之間存在反饋迴路，輸出量對控制過程有直接影響。

開環控制系統是指汽車發動機只能根據預先設置的數據對噴油量進行控版制，而不能根據實際情況變化權進行油量控制的系統，一般有化油器車、不帶三元凈化器和養感測器的電噴汽油車及普通柴油車。閉環控制系統是指汽車發動機通過氧感測器能根據尾氣排放中的氧含量數據對噴油量進行控制的系統，有目前市場上大多數銷售的電噴汽油車和部分高檔電噴柴油車。較直白的說一般帶三元凈化器和養感測器的電噴汽油車，都是閉環控制系統電噴車，反之卻不一定。

由化油器到開環電噴控制系統至閉環控制系統的設計改進目的是節能與環保，帶有三元凈化器和養感測器的閉環控制系統電噴車才能達到國際環保驗車標准。目前汽車製造商已停止了開環控制系統車輛的生產，北京、上海等許多城市也已不允許開環控制系統車輛上路，因其燃油的不完全燃燒會造成大氣的污染。從生產成本而論，閉環控制系統車輛造價要比開環控制系統車輛高出5%以上。