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程序猿在追MM过程中的各种算法

动态规划

基 本上就是说:你追一个MM的时候,需要对该MM身边的各闺中密友都好,这样你追MM这个问题就分解为对其MM朋友的问题,只有把这些问题都解决了,最终你 才能追到MM。因此,该问题适用于聪明的MM,懂得“看一个人,不是看他如何对你,而是看他如何对他人。”的道理,并且对付这样的MM总能得到最优解。但 确定是开销较大,因为每个子问题都要好好对待……

贪心法

基本上就是:你追一个MM的时候,从相识到相知,每次都采用最aggressive的方式,进攻进攻再进攻!从不采用迂回战术或是欲擒故纵之法!目标是以最快的速度确立两人的关系。该法优点是代价小,速度快,但缺点是不是每次都能得到最优解……

回溯算法

基 本上就是:追一个MM,但也许你还是情窦初开的新手,不知道如何才能讨得MM的欢心,于 是你只好一条路一条路的试,MM不开心了,你就回溯回去换另一种方式。当然其间你也许会从某些途径得到一些经验,能够判断哪些路径不好,会剪枝(这就是分 支估界了)。你也可以随机选择一些路径来实施,说不定能立杆见影(这就是回溯的优化了)但总的来说,你都需要一场持久战……该算法一般也能得到最优解,因 为大多数MM会感动滴!!但其缺点是开销大除非你是非要谈一场恋爱不可,否则不推荐使用。特别是你可能还有许多其他的事情要做,比如学习,比如事业……

NP完全问题

呵呵,那你为什么那么贱,非要去追呢?记住:“天涯何处无芳草!” . 不过如果你“非如此不可”的话,建议升级你的硬件,好好学习,好好工作,加强实力,人到中年的时候也许你能解开NP难……

网络流

追 MM的时候总避免不了送礼物,但是你老是直接送礼物就会给MM造成很大的压力,于是你就想到了通过朋友来转送的方法。你希望送给MM尽可能多的礼物,所以 就是需要找到一种配送方案,就是最大流了。然而你请别人帮忙并不是不要开销的,你让A同学拿去给B同学可能需要一些花费,自然你不是一个大款,想最小化这 个花费,那么就是最小费用最大流了……

NP

在 你追了若干美女都失败告终后,你发现有一批美女追起来是一样困难的,如果你能追到其中任何一个就能追到其他所有的美女,你把这样的女人叫作NP- Complete。P=NP:这是一个美好的猜想,追美女和恐龙的难度其实一样。APX与Random:NP的美女难追,你无法完全占有她。你只好随机的 去靠近她装作若无其事;或者用一种策略,追到她的一个approximation ratio,例如50%。APX-hard:这样的女人,连一个固定的百分比都不给你,还是另谋高就吧。

匹配

从初中到高中到大学大家追来追去,就是个二分图匹配的过程….”和谐社会”应该就一个最大匹配…

可是后来有某些MM同时跟>1个人发展,违背了匹配的基本原则…大家都很BS之…然后最近断背山很火,人们惊奇得发现原来还可以是 任意图匹配…

深度优先和广度优先:

深度优先就是追一个mm追到底,直到失败然后换个mm继续追……

广度优先就是同时追多个mm,一起发展……

遍历

前序遍历就是直接搞定MM,然后搞定她爸妈(左)和你自己爸妈(右)。