很多朋友对于c中贪心算法和哈希哪个难一点？哪种优化方法更值得深入研究？和贪心算法种类不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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三个月内如何突破noip
1、确定你的语言 NOIP接受Pascal、C、C++三种语言的参赛者，在学习的开始，务必确定自己使用的语言。 在中途变更自己学习的语言，对学习NOIP来说是非常大的困难。若是初学者，对C、C++没有基础，我个人建议学习Pascal。Pascal可读性高，对于初学者来说，比起C和C++，Pascal应该是更容易上手的。
2、先出结论：高二的话就忘掉NOI吧，跟你无关。 NOIP你还有机会 是这样的，通俗的讲，NOIP是低级比赛，NOI是高级比赛 每年10月-11月都会举行NOIP，难度较低，如果获得省一等的话就可以去参加省选。如果省选名次较高（我们省有6个名额），就可以省队（相当于获得NOI的入场券）。
3、月 基本上所有学校考试 2月 基本上所有学校出结果 3月 请自己主动从省招办或者省考试教育院的上某表格 注意主动婉拒不想去的高校 5月 应该可以发正式录取通知书了#如何选择高校 如果可能的话，尽可能多的参加学校的招生考试是不错的选择，但是时间的冲突，奔波的辛苦等问题，您必须要合理的选择高校。
4、看书不能少，让家长给你买书，耐心看，一遍读不懂就读十遍，结合上机操作，不能通原理，可以先熟悉表象，比如能实现一个功能，之后再慢慢深入。学知识，就像修仙练功一样，一个阶段会有一个突破点。
5、省队后，通过冬令营和CTSC的选拔，最终有望代表参加IOI。这样的经历不仅锻炼了编程技能，也为升学之路增添了重重加分项，如全国决赛入选集训队可获保送资格，银牌甚至可突破强基计划的录取门槛。APIO作为独立的竞赛体系，同样为NOIP提高组省一选手开放，是晋级全国决赛的实战演练。
2021年你读了哪些觉得比较好的计算机书籍?
本书对Linux命令行进行详细的介绍，全书内容包括4个部分，第一部分由Shell的介绍开启命令行基础知识的学习之旅；第二部分讲述配置文件的编辑，如何通过命令行控制计算机；第三部分探讨常见的任务与必备；第四部分全面介绍Shell编程，读者可通过动手编写Shell脚本掌握Linux命令的应用，从而实现常见计算任务的自动化。
C语言程序设计——现代方法（第2版）本书我觉得非常适合入门，学习C语言的基础语法，对于入门真的很友好，我在大四重新学习C语言的时候就是学习了这本书，把课后题都亲自去敲程序，才真正的入门C语言，能写出一些小程序了。个人十分推荐，能够把基础打牢。
初中毕业的你选择IT专业，绝对不会错，如果你不想继续读书，选择职业技术学校就读也不错，只要你学好IT技术，有能力，你就可以找到好工作。
现在计算机的就业还是挺好的，现在大力发展互联网方面，企业这方面用人需求也比较大，技术性强，就业面广，以后在办公室工作，工作环境好，薪资待遇也很不错。学计算机好就业 好就业。
人工智能领域最伟大的6种算法思想
贪心算法/，如同生活中的明智选择，追求局部最优以期整体最优。在复杂决策中，如选择最佳钞票组合和活动选择，它能有效简化问题。贪心法的应用条件是问题复杂度高，寻找全局最优困难，局部最优可以逐步导向全局。比如活动选择问题，通过贪心策略选择不冲突的活动，最大化使用效率。
神经网络算法：人工神经网络是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP神经网络算法：又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
人工智能十大算法如下 线性（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。
联结（connectionism）连接（connectionism），又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。连接是一种利用数学模型来研究人类认知的方法，被称为连接网络或人工神经网络。通常，它们以高度互联的、类似神经元的处理单元的形式出现。
人工智能中的算法种类神经网络算法：人工神经网络是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。K-最近邻算法（K-NearestNeighbors，KNN）非常简单。
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