Контакты
Местоположение
Россия, Москва и Московская обл.

Достижения

Все достижения (1)

Наибольший вклад в теги

Все теги (9)

Лучшие ответы пользователя

Все ответы (6)
  • Зачем писать такой большой код?

    @Aleshonne
    Научные вычисления
    Лучше выделять в отдельные методы блоки кода, решающие определённую задачу или используемые многократно, чтобы потом самому меньше путаться и сильно упростить жизнь людям, пытающимся разобраться в вашем коде.
    Но в данном случае за такое разбиение программиста нужно бить большой дубиной: метод InitializeArray не инициализирует массив, а ищет минимум и максимум, печатает их в консоль и зачем-то возвращает свой параметр, хотя он его не изменял. Метод WriteLine печатает не одну строку, а две. Главный метод никак не использует возвращаемое значение метода InitializeArray. В общем, лучше не разбивать на методы совсем, чем разбивать так.
    Ответ написан
  • Как правильно посчитать?

    @Aleshonne
    Научные вычисления
    Если в лоб, то [число_побед / (число_побед + число_поражений) * 3 + 2] для пятибалльной в диапазоне 2—5, [число_побед / (число_побед + число_поражений) * 11 + 1] для двенадцатибалльной в диапазоне 1—12.
    Но нужны более точные критерии оценки.
    Ответ написан
  • Как максимизировать сумму элементов выбираемых из списка?

    @Aleshonne
    Научные вычисления
    В общем, примерный план решения такой:
    Начинаем смотреть элементы с конца списка. Последние k элементов заносятся в кэш как есть, от них никуда не деться. Далее для каждого элемента с номером i нужно просмотреть, как он сочетается с элементами i + k .. i + 2k. Дальше смотреть смысла нет, так как это только ухудшит ситуацию. И так идём до первого элемента. Потом выбираем лучший из элементов с номерами 1 .. k. Вроде как получается линейный относительно размера списка код (не более k(n + 1) операций).
    Код реализации:
    https://ideone.com/ZU8Mrr
    Ответ написан
  • Как распределить заказы по курьерам?

    @Aleshonne
    Научные вычисления
    Это задача теории расписаний, обработка заданий множеством подвижных процессоров (возможно, с директивными сроками, если время приезда курьера назначено), и она, если я ничего не путаю, является NP-полной. Точное решение — полный перебор всех комбинаций заказов и курьеров, его можно немного оптимизировать, см. темы «Функция Беллмана», «Метод ветвей и границ».
    Если коротко, то нужно рассмотреть рекуррентную функцию B_i, которая является множеством оптимальных по Парето решений задачи для i заказов, и зависит от параметров i-го заказа и решения B_(i-1). Чтобы узнать конкретный вид функции B_i, надо отучиться в универе на математической специальности, а потом, как тут уже писали, пару лет исследовать проблему (возможно, попутно защитив диссертацию). Я знаю человека, который за решение похожей задачи доктора получил.
    Рекомендую использовать живого человека (диспетчера), который вручную разобьёт набор заказов на кластеры с учётом времени в пути между ними, а также будет вносить оперативные корректировки в процессе развоза заказов. По кластеру курьер отлично сориентируется сам.
    Ещё можно использовать жадный алгоритм, по принципу:
    1) добавить в конец списка курьеров одного фиктивного (всего n+1 курьер, m заданий);
    2) i-му курьеру назначить случайное незанятое задание j и (m/(n + 1) - 1) ближайших к нему;
    3) если есть свободные курьеры, увеличить i на 1 и перейти к пункту (2);
    4) задания, доставшиеся фиктивному курьеру раздать тем курьерам, к начальной точке работы которых они ближе.
    Фиктивный курьер нужен, потому что обычно последнему при таком распределении достаются осколки из разных углов. Но результат работы алгоритма требует контроля живым человеком.
    Ответ написан

Лучшие вопросы пользователя

Все вопросы (2)