ブログを書くので、たまにしかまとめるために時間を取るために最近時間がありません。
最近の状態のテストはかなり良いです。
アナログテスト41 T2は、暴力と戦うために十分ではありません
42回のT1bitsetシミュレーションテストでは、貪欲な最適化T2を達成していないとは思いませんでした
モノトーン43 T3アナログ試験打掛スタック
シミュレーションテスト44 T2貪欲なことは比較的簡単であるデータの比較的単純な種類を再生できません
シミュレーション試験アレイ45 T3小さな開口
シミュレーションテスト46 T1が実現する全くファックは、T2は配列MLE、私はT3 2の迅速な電源を使用していない爆発力はintを開いていないと思いました
要約すると：
1.暴力は、最適化することが可能な限り最適化することができない以上のような暴力ぶら下がっポイント、一切の最適化はありませんので。
パス木問題は、DFSが掛け使用していません、
あなたは形而上学の複雑さを比較すると（random_shuffle）に関する動揺データを置くことができ、
いくつかの時間は、互いに独立のメモリ状態のための開口部未満であると、それぞれのアプローチは、リサイクルスペースを数回実行して、
Sbがいくつかの小さなミスを犯します。
2.ランダム化アルゴリズムは非常に良いアルゴリズムであり、データは登山を学び、使用する必要があり、水の問題、シミュレーテッドアニーリングに水をされていません。
いくつかは、単に可能/最適解することはできません/あなたは多分それがさらに優れた追加されたランダム化ヒューリスティックを与えることができれば問題は解決だけで直接ランドプログラムは、また、悪い考えではないため
かかわらず、実際の意義のテーブルを再生するよりも多くの場合3、はるかに高速ですが、また重要なツールのテーブルを再生するには、抗困難であり、思考逆転することを学びます
4.良い使用オフラインアルゴリズム
5.一般的には、間隔の所定数を貪欲にソートされます
hzoiのCSP-Sさあ！