复杂性 - 空间复杂性 - 如何估计算法最坏情况和平均病例分析 - 摊销分析的运行时间。II单元(11小时)数据结构:简介 - 链接的列表 - 树 - 二进制树。 堆数据结构:简介 - 堆划分和征服:简介 - 二进制搜索 - 分类 - 分隔和征服范式 - 选择:找到中位数和kth最小的快速排序。 单元III(11小时)AVL树:定义 - 高度 - 搜索 - 插入和删除元素 - AVL旋转 - 分析。 红色黑树:定义 - 搜索 - 元素的插入和删除 - 算法及其时间复杂性。 Splay trees: Definition – Steps in Splaying – Analysis -Multi-way search trees: Indexed Sequential Access – m-way search trees – B-Tree – searching, insertion and deletion - B + trees UNIT IV (11 Hrs) Dynamic Programming: Introduction- The Longest Common Subsequence Problem- The Dynamic Programming Paradigm- The All-Pairs Shortest Path Problem- Travelling sales Person problem - The Knapsack Problem . Greedy Approach: Introduction- The Shortest Path Problem- Minimum Cost Spanning Trees (Kruskal's Algorithm)- Minimum Cost Spanning Trees (Prim's Algorithm) UNIT V (12 Hrs) Graph Traversal : Introduction-Depth First search- Applications of DFS -Breadth-First search- Applications of BFS -Complexity of Problems: NP-complete Problems:- Introduction-The Class P- The Class NP- NP完整问题。背面:简介 - 8- Queens问题 - 子集问题总和 - 图形着色 - 哈密顿周期II单元(11小时)数据结构:简介 - 链接的列表 - 树 - 二进制树。堆数据结构:简介 - 堆划分和征服:简介 - 二进制搜索 - 分类 - 分隔和征服范式 - 选择:找到中位数和kth最小的快速排序。单元III(11小时)AVL树:定义 - 高度 - 搜索 - 插入和删除元素 - AVL旋转 - 分析。红色黑树:定义 - 搜索 - 元素的插入和删除 - 算法及其时间复杂性。Splay trees: Definition – Steps in Splaying – Analysis -Multi-way search trees: Indexed Sequential Access – m-way search trees – B-Tree – searching, insertion and deletion - B + trees UNIT IV (11 Hrs) Dynamic Programming: Introduction- The Longest Common Subsequence Problem- The Dynamic Programming Paradigm- The All-Pairs Shortest Path Problem- Travelling sales Person problem - The Knapsack Problem .Greedy Approach: Introduction- The Shortest Path Problem- Minimum Cost Spanning Trees (Kruskal's Algorithm)- Minimum Cost Spanning Trees (Prim's Algorithm) UNIT V (12 Hrs) Graph Traversal : Introduction-Depth First search- Applications of DFS -Breadth-First search- Applications of BFS -Complexity of Problems: NP-complete Problems:- Introduction-The Class P- The Class NP- NP完整问题。背面:简介 - 8- Queens问题 - 子集问题总和 - 图形着色 - 哈密顿周期
大数据的广度和深度正在推动对各种应用程序和工作负载的更高容量的普遍需求。西部数据为无忧数据中心奠定了基础,提供征服数据爆炸的容量——14TB Ultrastar ® DC HC530 硬盘。Ultrastar DC HC530 采用 HelioSeal 技术构建,这是业界唯一的第五代氦气平台,也是我们高容量 DC HC500 系列的基础,专为公共和私有云环境而设计,在这些环境中,存储密度、瓦特/TB 和美元/TB 是创建最具成本效益的基础设施的关键参数。HelioSeal 技术是实现更高驱动器容量、更高可靠性等级和极端功率效率的关键,可降低云和企业客户的总拥有成本 (TCO)。
Shreepad Karmalkar教授处理了有关“解决问题”的会议,其中他展示了一般纪律独立策略如何帮助解决各种现实生活中的问题。一个人需要从某个领域进行专业知识来解决问题的心态是阻止人们解决问题的原因。纪律中的独立策略包括逻辑推理,反复试验,问题陈述,分析和类比的重新制定。分析涉及三个步骤:将整个部分分为部分,孤立地理解各部分,结合了对所获得的部分了解整体的理解。分析方法包括表示 /建模,划分和征服的策略以及逻辑推理。他还提到沟通,协作和批判性思维是现实生活中成功所需的三种技能。
这似乎是一项艰巨的任务,它迫使那些花了一生时间学习一个领域的学者,再花一生的时间学习另一个领域。但是,虽然这种双重专业知识对于构建叙事人工智能至关重要,但它并不是构建人工智能的必要条件。我们需要辨别的基本事实是,故事和逻辑在不同的领域运作,前者必然是暂时的,后者本质上是永恒的。从这个事实出发,我们可以简单而明确地确定,计算机人工智能不能读写——也永远不能读写——小说或任何其他类型的叙事,包括剧本、短篇小说、人物对话、政治演讲、商业计划、科学假设、技术提案、军事战略和征服全球的阴谋。
锂离子电池(LIB)的快速开发面临其安全瓶颈的挑战,呼吁进行设计和化学创新。在拟议的策略中,固态电池(SSB)的开发似乎是最有前途的解决方案,但迄今为止,没有实用的SSB大规模应用。SSB的实际安全性能也受到挑战。在本文中,对LIB安全问题进行了简要审查,并强调了安全简短的LIBS。提出了准SSB化学中的系统安全设计,以征服LIB的内在安全性弱点,并根据现有研究访问效果。据信,SSB化学设计中的系统和有针对性的解决方案可以有效地提高电池安全性,从而促进LIBS的更大规模应用。
不可避免地说该战略是如今的艺术与科学的结合。策略的艺术方面意味着由人的创造性想象创造的主观,而策略的科学方面则意味着客观上真实的经验性。在远古时代,“战略”一词在与指挥官行业的古代方面特别相关,以制定反对派的战斗计划,这似乎更像我们现在称为“战术”。在战斗中的成功和胜利是证明,表明指挥官带领下属征服敌人的能力和能力。策略,传统上是在第一个世纪直到第一次世界大战的传统上看到的,这是创造战略战略的指挥官的技能和专业知识,这成为战争成功的关键决定因素。从这个意义上讲,一位熟练的战略家被视为具有战斗经历积累的人,他能够在危机中成功地结合了本能和策略。