算法實質【Matrix67】

動態規劃 ：
你追一個MM的時候，須要對該MM身邊的各閨中密友都好，這樣你追MM這個問題 就分解爲對其MM朋友的問題，只有把這些問題都解決了，最終你才能追到 MM。 所以，該問題適用於聰明的MM，懂得「看一我的，不是看他如何對你，而是看 他如何對他人。」的道理，而且對付這樣的MM總能獲得最優解。但肯定 是開銷 較大，由於每一個子問題都要好好對待。。。。 

貪心法 ：
你追一個MM的時候，從相識到相知，每次都採用最aggressive的方式，進攻進攻 再進攻！從不採用迂迴戰術或是欲擒故縱之法！目標是以最快的速度確立兩人 關係。 該法優勢是代價小，速度快，但缺點是否是每次都能獲得最優解。。。。。 

回溯算法 ：
追一個MM，但也許你仍是情竇初開的新手，不知道如何才能討得MM的歡心，於 是你只好一條路一條路的試，MM不開心了，你就回溯回去換另外一種方式。固然其間你也許會從某些途徑獲得一些經驗，可以判斷哪些路徑很差，會剪枝（這就是分 支估界了）。你也能夠隨機選擇一些路徑來實施，說不定能立杆見影（這就是回溯的優化了）但總的來講，你都須要一場持久戰。。。。該算法通常也能獲得最優 解，由於大多數MM會感動滴！！但其缺點是開銷大除非你是非要談一場戀愛不可，不然不推薦使用。特別是你可能還有許多其餘的事情要作，好比學習，好比事 業。。。。 

NP徹底問題： 
呵呵，那你爲何那麼賤，非要去追呢？記住：「天涯何處無芳草！」 . 不過若是你「非如此不可」的話，建議升級你的硬件，好好學習，好好工做，增強實力，人到中年的時候也許你能解開NP難。。。。 

網絡流: 

追MM的時候總避免不了送禮物，可是你總是直接送禮物就會給MM形成很大的壓力 ，因而你就想到了經過朋友來轉送的方法。你但願送給MM儘量多的禮物， 因此就是須要找到一中配送方案，就是最大流了。然而你請別人幫忙併非不要開銷 的，你讓A同窗拿去給B同窗可能須要一些花費，天然你不是一個大款，想最 小化這個花費，那麼就是最小費用最大流了…… 

 

NP： 
在你追了若干美女都失敗了結後，你發現有一批美女追起來是同樣困難的， 若是你能追到其中任何一個就能追到其餘全部的美女，你把這樣的女人叫做 NP- Complete。P=NP：這是一個美好的猜測，追美女和恐龍的難度其實同樣。 APX與Random：NP的美女難追，你沒法徹底佔有她。你只好隨機 的去靠近她 裝做若無其事；或者用一種策略，追到她的一個approximation ratio， 例如50%。APX-hard：這樣的女人，連一個固定的百分比都不給你，仍是另謀高就吧。 

匹配： 
從初中到高中到大學你們追來追去，就是個二分圖匹配的過程.... 
"和諧社會"應該就一個最大匹配... 
但是後來有某些MM同時跟>1我的發展，違背了匹配的基本原則...你們都很BS之... 
而後最近斷背山很火，人們驚奇得發現原來還能夠是 任意圖匹配... 

深度優先和廣度優先： 
深度優先就是追一個mm追到底，直到失敗而後換個mm繼續追…… 
廣度優先就是同時追多個mm，一塊兒發展…… 

 

樹的遍歷：

前序遍歷就是直接搞定MM，而後搞定她爸媽（左）和你本身爸媽（右） 
中序遍歷就是先搞定將來岳父岳父，而後搞定她，最後告訴你爸媽 
後序遍歷就是，讓將來的岳父岳母和本身爸媽都以爲大家合適以後，纔對MM下手，這個時候就沒有障礙了啊 


STL 
某位貝爾實驗室的大牛在追了N個MM後，爲了造福後來人，總結了本身的經驗， 出了本《 追MM求愛祕笈大全》，英文名叫Standard courTing Library， /* court : vt.向...獻殷勤, 追求; vi.求愛) 
縮寫爲 STL. 廣大同窗在使用STL後，驚喜地發現追MM變得異常方便，大大縮短了時間和精力.