최대가능도 예제

정사각형 베이스가 있는 상자에는 상단이 없습니다. 64 cm2의 재료를 사용하는 경우 상자의 최대 부피는 무엇입니까? $2$자리 시퀀스($0$로 시작할 수 있음)를 감안할 때, 숫자 중 하나를 $1$씩 늘리거나 줄이거나 $0$를 $9$에서 $9$로 변경하는 작업으로 이동을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 $ 09 $, $ 29 $, $ 18 $ 또는 $ 10 $를 얻기 위해 $ 19 $를 누를 수 있습니다. 카네기 멜론 대학의 제이 카단은 1차원 문제에 대한 O(n)시간 알고리즘을 설계한 직후,[1] 가능한 한 빠르다. 동일한 O(n)시간 알고리즘은 나중에 Bird-Meertens 형식주의를 사용하여 무차별 힘 알고리즘의 대수 조작에 의해 자동으로 파생되었습니다. [2] $S$가 $2$자리 시퀀스 세트로 $S$의 요소를 $S$의 다른 요소로 변환하는 데 최소 $3$의 이동이 걸린다고 가정합니다. $S$의 최대 요소 수는 무엇입니까? 이 알고리즘이 최적의 하위 구조를 사용하는 방식 때문에 (각 위치에서 의 최대 서브어레이 끝은 관련되었지만 더 작고 겹치는 하위 문제에서 간단한 방법으로 계산됩니다: 이전 위치에서 최대 서브어레이 종료) 이 알고리즘은 동적 프로그래밍의 단순/사소한 예로 볼 수 있습니다. 포토박스는 에어비앤비와 스카이스캐너를 살펴보고 기술 브랜드가 오리지널 제품으로 확장할 수 있다고 결정했습니다. 그래서 Photobox는 사용자가 찾고 있는 예술과 회사가 이 의사 결정 과정에 어떻게 삽입될 수 있는지 살펴보았습니다. 그녀는 이 상황에서 양질의 제품을 만들 수 있다고 말하지만, 이는 웨스트 코스트 스타트업과는 다르게 생각하는 것을 의미합니다.

최대 가능한 제품에 대한 그녀의 접근 방식은 사용자를 위한 솔루션을 구축하기 위해 기존의 제약 조건을 최대한 살상합니다. 레거시 기술과 같은 요소에 많은 투자를 강요하지 않으면서 사용자와 조직 모두에게 가치를 제공합니다. 예를 들어 값 배열 [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]의 경우 합계가 가장 큰 연속 하위 배열은 [4, −1, 2, 1]이며 합계는 6입니다. 이 경우 $ 20 $ 요소로 $S 예를 찾을 수 있으므로 실제로 는 상한이 아니라 $ $ S = {abcolon 0 le a,ble 9, equiv2bpmod5}를 찾을 수 있습니다. 아래 그림 $$ 내 접근 방식은 사용 가능한 숫자 (스택)와 반환 값 (RET)이있는 다른 배열을 두는 것입니다. 처음에 나는 ret 잘못된 값 “-1″에 넣어. 그런 다음 스택 내림차순 및 루프 트로프를 정렬하여 스택을 반환할 수 있는 가장 큰 숫자를 할당합니다. 글쎄, 자바 스크립트의 순열에 대한이 제안에서 시작하여, 값의 배열이 가능한 모든 고유 순열을 얻을 주어진, 나는이 솔루션을 얻었다 : 게놈 시퀀스 분석은 중요한 생물학적을 식별하기 위해 최대 하위 배열 알고리즘을 사용 결과를 예측하기 위한 목적으로 단백질 서열과 정보를 제공합니다.[명확히]. 일례로, 단백질 서열의 특정 정보는 단백질의 구조 및 기능을 이해하는데 사용될 수 있는 선형 기능으로 구성될 수 있다. [명확히] 생물학자들은 이 접근법이 데이터를 효율적이고 쉽게 분석할 수 있다고 말합니다.

【족제비】 최대 합계 k-분리 하위 어레이는 최적의 시간 바인딩 O (n + k) {displaystyle O(n+k)} 에서 계산할 수도 있습니다. [7] 포토박스는 기존 제품의 사용자 정의에 대한 수천 가지 제품 라인을 출시할 예정입니다. 예를 들어, 그릇은 어린이의 시리얼 용기 또는 개 그릇으로 인쇄 할 수 있습니다. 기술 스택을 변경할 필요가 없으며 사용자 정의는 제품에 대한 최대 수익을 제공합니다. 약간의 배경: Kadane의 알고리즘은 가능한 솔루션 집합을 상호 배타적(분리) 집합으로 분할하는 것을 기반으로 합니다.