恋爱秘籍#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, a[22][22], b[22][22], vis[22], pre[22], ans;
void dfs(int x, int s)
{
if(x>n)
{
ans = max(ans, s);
return;
}
if(s+pre[n]-pre[x-1]<ans)
{
return;
}
for(int i = 1; i<=n; i++)
{
if(!vis[i])
{
vis[i] = 1;
dfs(x+1, s+a[x][i]*b[i][x]);
vis[i] = 0;
}
}
}
int main()
{
cin>>n;
for(int i = 1; i<=n; i++)
{
for(int j = 1; j<=n; j++)
{
cin>>a[i][j];
}
}
for(int i = 1; i<=n; i++)
{
for(int j = 1; j<=n; j++)
{
cin>>b[i][j];
}
}
for(int i = 1; i<=n; i++)
{
for(int j = 1; j<=n; j++)
{
pre[i] = max(pre[i], a[i][j] * b[j][i]);
}
pre[i] += pre[i – 1];
}
dfs(1, 0);
cout<< ans <<endl;
}
python如何实现动态规划算法寻找最优匹配子串
把较低的mismatch用字典保存一下，就好了。如：
def match(s1,s2):
length = len(s2)result = “”resultMissmatchCount=lengthseqdict={}for index,s in enumerate(s1[:-length]):
missmatch = 0
for j,k in zip(s1[index:index+length],s2): #[（s1[0],s2[0]),(s1[1],s2[1]),…]
if j!=k:
missmatch += 1
if missmatch <= resultMissmatchCount:
seqdict[missmatch]=s1[index:index+length]
resultMissmatchCount = missmatch
minkey=min(seqdict.keys())result = seqdict[minkey]return result
运动员最佳匹配问题及时间复杂度
势；Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势
优化算法是什么呢?
优化算法是指对算法的有关性能进行优化，如时间复杂度、空间复杂度、正确性、健壮性。
大数据时代到来，算法要处理数据的数量级也越来越大以及处理问题的场景千变万化。为了增强算法的处理问题的能力，对算法进行优化是必不可少的。算法优化一般是对算法结构和收敛性进行优化。
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
遗传算法
遗传算法也是受自然科学的启发。这类算法的运行过程是先随机生成一组解，称之为种群。在优化过程中的每一步，算法会计算整个种群的成本函数，从而得到一个有关题解的排序，在对题解排序之后，一个新的种群—-称之为下一代就被创建出来了。首先，我们将当前种群中位于最顶端的题解加入其所在的新种群中，称之为精英选拔法。新种群中的余下部分是由修改最优解后形成的全新解组成。
常用的有两种修改题解的方法。其中一种称为变异，其做法是对一个既有解进行微小的、简单的、随机的改变；修改题解的另一种方法称为交叉或配对，这种方法是选取最优解种的两个解，然后将它们按某种方式进行组合。尔后，这一过程会一直重复进行，直到达到指定的迭代次数，或者连续经过数代后题解都没有改善时停止。
情侣姓名配对
这也太…………那啥了吧…………浮云呀……只要双方合适就行……
如何在excel表格中将两列姓名相同但顺序不同的表格相对应,并匹配相应数 …
C列插入一列空列，原C、D列数据移到D、E列。
C1输入公式：
=V LOOKUP(B1, D:E, 2, 0)
下拉复制公式
个别匹配不到的，检查姓名是否一致。
