mayton2019

Автор ну ты капец мотивирующие задачи ставишь. Все структуры данных - с анонимными полями. Ну и как писать алгоритм? Есть tuple с тремя полями. Поле первое без имени .. второе без имени.

Мог бы хоть усилие приложить чтоб оформить.

По сути задача звучит так.

Разработать непозиционную систему счисления для представления любого простого числа наименьшим числом символов системы.

Непозиционная в качестве примера - это римская. I/II/III символы. Или система фибоначчи 1,1,2,3,5,8. В твоём случае символ включает в себя еще и знак плюс-минус.

Если под классического Дейкстру вы подсунете граф с циклами - то он зациклиться и никогда не выдаст ответа.

Что поделаешь. Таков он есть алгоритм. Но с другой стороны. Зачем вам решать задачу поиска кратчайших маршрутов на циклах? Поищите реальный пример из жизни и вы поймете что либо абстракция "не та" либо не тот алгоритм.

Поиск в глубину с мини-максом. Тоже самое в шахматах и шашках и крестиках-ноликах. Меняются только ограничители на то куда можно ставить следующую фигуру. Основное ядро поискового алгоритма - это генерик. Обобщенный алгоритм если можно так сказать.

Если взять фильтр Блума - то в нем принципиально нет информации. Есть только ключи. Более того. Стохастичные. Более того любая попытка расширить структуру заканчивается неудачей.

Так может быть не стоит ставить вопрос деления вселенной на ключи и неключи?

Иначе часть структур данных придется выбросить.

Скорее всего ответов будет много.

Если скопление точек - похоже на "рога" на плоскости то под функцию одинаково подходит и косинус, и парабола и гиперболический косинус.

И здесь очень важно понять что четкого ответа не будет.

Данный пример с чтением png - неудачный.
Дело в том что декодирование png не параллелится. Оно будет выполнено на 1 ядре процессора. И это займет 80% времени. Я так думаю. А уже декорированную матрицу RGB - да можно процессить на Opencl разбивая картинку на строки или на фреймы. Но преимущества opencl будут потеряны. Ведь мы уже львиную часть времени простояли ожидая декодирования.

Город похож на город когда дома и кварталы в нем имеют углы - близкие к 90 градусов. Такой вот нечеткий криетрий.

Мне кажется эту задачу можно решать генетическим алгоритмом просто набрасывая на карту случайные полигоны домов а потом при отборе отбирать те которые наиболее параллельны или перпендикулярны дорогам.

Исходно дерево при этом должно остаться без изменеинй?

Коробочное решение это хеш-табличка. Где ключ - координаты ячейки а значение это то что вы положите в ячейку.

1) Поскольку в задаче нет ограничения на память - то мы можем спокойно использовать мемоизацию для хранения нужных нам ответов.
2) В процессе ввода (предполагается что ввод будет неспешный и задумчивый) чисел {n} мы строим хеш-таблицу всех возможных сочетаний пар {m(i),m(j)} где ключами будет кратность суммы этой пары. Здесь ключом будет сет чисел которые кратны этой сумме. Для простоты - табличку можно денормализовать и хранить несколько записей на 1 ключ. Например для {20,4}, будет кратность 2, 3, 4, 6, 8.
3) Еще для упрощения можно отбросить составные числа ключа (4, 6, 8) и хранить цепочку простых.
4) У этой задачи - бесконечное направление оптимизаций системы хранения этой таблицы. Зависит от дерзости автора. А он ... как видно парень очень суровый и дерзкий.

Сортировка не нужна вобщем-то.

Геометрически, задача сводится к генерации 3х случайных точек на отрезке длиной в 100.

Можно начать с построения семантической сети по тексту.
После того как сеть будет построена. Задача бота сводится по поиску вершин и рёбер в этой сети.
Вершины и ребра будут по сути ответом на поставленный вопрос.

С ботами я никогда не имел дела. Но разбирался как работает RDF/Semantic web/GraphQl.

Но это всё из области четкой логики. Из того что умерло в 80х вместе с языком Пролог и Лисп.

Возможно современные боты строятся как-то по другому. На базе нечетких (аналоговых или вещественных
понятий). Например если Саша любит Машу - то с точки зрения нечеткой логики это не факт
а просто величина чуть меньше единицы. Предположение. И если по тексту будет много фактов
проявления любовей от Саши то в этом случае эта нечеткая связь будет расти и крепнуть
по некой функции с насыщением но никогда не достигнет единички а просто так и останется
предположением. Сюда-же до кучи механику нейроных сетей.

Хотя КМК НС плохо подходят для текстовых задач. У них есть большой лимит по памяти. Сеть хорошо
обобщает факты. Но плохо помнит частные случаи.

Это очень стандартная задача для теории алгоритмов. Погугли "задача о разбиении числа". Она решалась очень много раз и есть для всех языков.

Они так и называются SHA1 - Secure Hash Algorithm 1, MD5 - Message Digest 5.

Это называется генерация перестановок.

Можно эту прямоугольную "колбасу" вообще не поворачивать. А хранить вектор повернутости. И перегрузить оператор индекса чтобы доступ вел себя по правилам аффинных преобразований.

rar имеет консольный тул. Его можно вызвать как то так
$ rar -l <namefile>
И проанализировать листинг. Там скорее всего напротив каждого шифрованного файла будет какая-то пометка или символ.

Автору - неприлично спрашивать такой вопрос совсем не подготовившись.

Интересный вопрос. Кмк форд-фалкерсон либо плохо параллелится. Либо после параллелизма просядет в блокировках вершин и ребер, что сделает его худшим по эффективности чем непараллельный.

Тут надо подумать.