sum

这篇是边缘计算仿真的第三篇文章，旨在完成用python仿真出边缘计算的三级卸载机制。 Energy-efficient Offloading for Mobile EdgeComputing in 5G Heterogeneous Networks 这是题目名字，遇到的问题在上一篇边缘计算仿真的博客中提到了 计划完成的任务如下 目前已完成的图中第三名的两条线的规划 就是没有分优先级的情况下，我们把边缘的能源效益的可视化做出来 已经可以看到，能源效益确实比纯本地计算好得多 还是无法解决的问题： 信道是如何分配的（这里文中介绍了，但是还是没说具体是怎么量化的，可能还得我自己假设出来吧） 还剩两级机制，后期博主会继续更新。。。。 第n次看论文的新发现 1、任务是原子级的，不可进一步划分 2、MEC服务器允许多个计算任务同时进行 3、回传的功耗是忽略的，因为回传是与其他基础设施共享的 4、SBS到底经不经过MBS，文中说的不经过（用的or），但是要回传干什么 5、功率调节机制可参照参考文献【36】 6、设备所需的总信道数应该小于MBS和SBS共有的信道数 7、选择了SBS就不能选其他的，选择本地和MBS和local也是同理 8、一个迭代阶段，一个任务只能选择一个信道传输至MBS 9.每个MBS信道的发射功率相同，不同的信道不同的只能是信道增益 # -*- coding: utf-8 -*-

题目描述 给定一个二进制数组, 找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组（的长度）。 输入: [0,1,0] 输出: 2 说明: [0, 1] (或 [1, 0]) 是具有相同数量0和1的最长连续子数组。 解题思路 这还是一个“计数类”问题，可以用哈希表（map映射）来解决。 这个题的思路不太好想，需要转换一下：把数组中的 0 看做 -1 ，那么我们可以把问题转化为“ 求和为 0 的最长连续子数组（的长度） ”。 我们可以利用“ 前缀和 ”的思路，定义一个 unordered_map 用于存放“ 连续子数组的和 ”及“ 其对应的下标 ”：保存所有的 (sum, index) 对，对于一个 sum ， 我们只记录它第一次出现的位置 ，后面遇到相同的 sum ，我们都用这个第一次记录的 index 来计算子数组的长度。（“ 前缀和 ”的思路） 思路解释：如果当在遍历数组的过程中出现了相同的 sum 两次，则代表在这两个位置之间（左开右闭）的连续子数组的和为 0 ，也就是说这两个位置之间的 0 和 1 的数目一样多，所以此时我们就可以更新一下最大长度 res 了。（我的实现） 参考代码 class Solution { public : int findMaxLength ( vector < int > & nums ) { unordered_map < int , int

软件工程作业-3 代码地址github 作业要求 最大连续子数组和(最大子段和): 给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0，依此定义，所求的最优值为： Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n 例如，当（a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6]）=(-2,11,-4,13,-5,-2)时，最大子段和为20。 (1) 写出可运行的完整代码提交至GitHub或者Coding.net系统中，并将代码地址附到博客内 (2) 请从语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、条件组合覆盖五个覆盖标准中（条件组合覆盖难度较大，鼓励尝试，但请谨慎选择），任选一个标准设计测试用例 (3) 请利用自动测试工具对程序进行测试 (4) 请将程序运行结果和自动测试分析结果截图附到博客中 题目分析 给定一个数组,求最大子数组和.这个子数组从数组的任意位置开始,任意位置结束.采用for循环遍历数组,用变量sum来存储累加和,当然,sum值小于等于0的时候,被累加的这一段数组便被抛弃,从新的数组元素开始累加.每累加一次,便和存储最大值的max变量比较,如果比max大,就让max等于sum,防止sum在累加完后变小

这里的背景色是：Aquamarine， 十六进制颜色值：#7FFFD4， rgb(127, 255, 212) 问题： 给定n个整数（可能为负数）组成的序列a[1],a[2],a[3],…,a[n],求该序列如a[i]+a[i+1]+…+a[j]的子段和的最大值。当所给的整数均为负数时定义子段和为0，依此定义，所求的最优值为： Max{0,a[i]+a[i+1]+…+a[j]},1<=i<=j<=n 例如，当（a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6]）=(-2,11,-4,13,-5,-2)时，最大子段和为20。 -- 引用自《百度百科》    算法分析： 本题是为了求最大字段和，令b=sum=0。b用来存前i-1个数的和，sum用来存每一次i-1之前算出来的最大和。从数组第一个数开始，如果b小于0，b为当前的数，否则继续把当前数加上。如果新的和b大于原来的sum,就令sum=b;直到循环结束。程序流程图如下： 单元测试 程序的白盒测试有五种覆盖标准：语句覆盖，判定覆盖，条件覆盖，判定/条件覆盖 ，条件组合覆盖。 第一种方法：条件判定覆盖。覆盖标准：使得判定中的每个条件获得各种可能的结果。 假设输入的数有6个，那么流程图如下： 即满足以下条件：1.b>0;      2.sum<b;      3.i<6; 满足以下覆盖情况： 判定一：i<6；i>=6 判定二：b

数论学习笔记(二) > 本文主要讲解狄利克雷卷积，莫比乌斯反演与杜教筛的基础。 一、狄利克雷卷积 定义： \[t=f*g\] \[\boldsymbol{t(n)=\sum_{i|n}f(i)g(\frac{i}{n})}\] 性质： 1.交换律： \[\boldsymbol{f*g=g*f}\] 证明： \[\sum_{i|n}f(i)g(\frac{n}{i})=\sum_{i|n}g(i)f(\frac{n}{i})=\sum_{i|n}g(\frac{n}{i})f(i)\] 2.结合律： \[\boldsymbol{(f*g)*h=f*(g*h)}\] 证明： \[\text{左右两式均 =}\sum_{i*j*k=n}f(i)g(j)h(k)\] 3.分配律： \[\boldsymbol{(f+g)*h=f*h+g*h}\] 证明： \[\text{右式}=\sum_{i|n}f(i)h(\frac{n}{i})+\sum_{i|n}g(i)h(\frac{n}{i})\] \[=\sum_{i|n}h(\frac{n}{i})[f(i)+g(i)]\] \[\text{即}(f+g)*h\] \[\boldsymbol{(xf)*g=x(f*g)}\] 证明： \[\sum_{i|n}^{}xf(i)g(\frac{n}{i})=x\sum_{i|n}^{}f(i)g