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# Overview 部分问题的解答中，关于怎么逻辑紧密的计算近似比，我实在理解不了、解释不了； 凑合背背应付考试吧 唯一能说的： 我们本节讨论的都是优化问题！！！ 判断问题需要转化为优化问题！！！ # 顶点覆盖问题 人话翻译：对于一张图，我要找一群点V′V'V′。你看一条边两头不是有两个点吗，我要求对 G 图任意一条边eee，都有V′V'V′ 中的一个点是 e 的两头之一 因为你想选最少的点解决问题，所以问题成本 C 就是选了多少个点，即点的数量 # 具体近似算法 随机算法，一开始V′V'V′ 为空， 在 G 图上任取一条边 e 将 e 的两端点u,
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# Overview 本章就两个能说的，也就是最小生成树（MST）问题的两个解法 MST，说人话就是给一张图 G 不断删除边、删除边， 直到只剩 V-1 条边，且所有点相互联通 # Prim 算法 核心为：选择我们的最近邻居入伙 构建一个我们确定联通的点集 Q 初始时，Q 中只有一个起始顶点，边集合为空。然后在每一步，找到一条连接 Q 内顶点和 Q 外顶点的权值最小的边，将这条边加入到边集合中，并把这条边所连接的点加入 Q 中。不断重复，直到所有顶点都在 Q 中。 # Kruskal 算法 核心为：选择把任意两个孤岛打通的最小边 先将图中所有边按照权值从小到大进行排序 初始时，Q 中只有一个
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# Overview 证明一个问题是 NP 完全问题，分为两步： 该问题是 NP 问题 该问题是 NP-hard 问题 我们本节讨论的都是判断问题！！！ # 归约 如图，将 A 问题归约到 B 问题，B 问题更难 B 是大圈，A 是 B 的特殊情况 转换过程要求在多项式时间 举例：A 为解一元一次方程，B 为解二元一次方程 一般我们已有：3SAT 问题 —>3DM 问题 # 子集和问题 # 证明本问题是 NP 问题 首先这是一个伪多项式时间的问题，O(nt)O(nt)O(nt) 关于伪多项式的解释： # 证明本问题是 NP 难问题 我们基于 3DM 问题进行归约 先在
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# Overview 也没什么干货能靠说就让你理解，还是做题 # 最短距离算法 学动态规划时聊到了几种最短距离算法，这里做个总结 首先，图中存在负环的话，没有解的，因为你可以一直在里面绕圈圈，不断降低成本到负无穷 DAG：有向无环图 SSSP：单源最短路径，即从特定的起始节点（源节点）出发，计算图中所有其它节点到该源节点的最短路径 APSP：全节点对的最短路径，APSP 问题的目标是计算图中任意两个节点之间的最短路径长度，并找到这些路径的具体路径 # Dijkstra 算法（贪心） 目标：SSSP 限制：不能有负权重的边，不然你无法保证我们已经确定最短路径的节点是最短的 时间复杂度：看你的
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# Overview 分治本身没什么能多说的 构建分治的核心在于怎么 merge； 配合主定理 or 递归树，即可求解时间复杂度 # 多项式乘法（FFT） 视频教程 利用插值思想，我们在计算多项式乘法时，新奇的选择把<a0,a1,…,an−1><a_0,a_1,\dots,a_{n-1}><a0​,a1​,…,an−1​>evaluate 为n+1n+1n+1 维点 之后经过叹为观止的操作，红框变为O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)，红黄框变为O(n)O(n)O(n)，红框变为O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 红框是分支算
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# 几种算法基本理解 # 贪心算法 贪心，即选择当下的局部最优解 比如 0-1 背包问题，负重 6 的背包，4 个货，按单位重量价值从高到低给货物编号 [1,2,3,4] ， 在贪心策略下 你先选了单位重量价值最高的货物 1 剩余背包负重只够你选货物 3 的，于是再选 3 剩余背包负重不能再装任何货物了 你的选择就是 [1,3] 然而局部最优不一定是整体最优，很可能最优解是 [2,3] # 穷举法 暴力枚举：我的超级智慧告诉我要使用我的超级力量了 再复习时，我发现一个有意思的问题 —— 怎么确定全体情况的数量？换句话说，我要枚举多少情况才算枚举干净了没遗漏？ 比如x1,x2,x3,x4x_
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# 股票所属板块在哪看？板块情况怎么看？ 答：在同花顺指数中，同花顺自己编制了各个板块，结构如下 —— 同花顺指数 同花顺概念 同花顺行业 同花顺地域（实用性弱一些） 板块主要用来看涨跌幅和资金净流入量 # 板块实时数据怎么获取？历史数据呢？ 答：两条可行方案 —— 爬虫或 iFinD 终端的数据接口功能。 爬虫方面，优点在于自主可控 可以尝试蹭学校老师的课题资源 或者自己学习编写 iFinD 方法，优点在于集成度高，价格 = 账号：各个公司实习时能获取试用账号 or 正式账号，各个大学经管金融学院也有资源 数据：难搞，除了试用就得花钱买；尤其 tick 级数据。
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PS：下图为不同流派方向的概览介绍 # 基本方法 创神状况： 首板客，擅长换手板，自述每单溢价不高，在 3 个点左右，特长是追求稳定，回撤常年控制在 5% 以内 做首板，不追求利润多少，首先是稳定性 成交量要足够！可以和烂板的日成交量比较一下 还要注意板块够不够热 股性可以看看历史记录，第二天开出来是什么样 第二天卖的逻辑在 3-4 个点即可，特别看好可以多等一等，分批出 # 盘感 培养盘感需要 每天把所有涨停板、炸板列出来，进行复盘思考 控制回撤，这是资金想做大的是第一要务 # 复盘 一、昨日涨停今日表现复盘。 1、打开昨天涨停板排名，按金额从大到小排列 2、首先看大资金
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# 一字板 一字板之后会有三种情况： 买不到 目送吧 分歧 这时候要评估股性、市场热度，判断分歧的时间点、强弱 若出现在发动的初期，如 2 板、4 板，属于技术分歧、主动分歧，则应该在分歧前一天冲天炮参与 若分歧在末端，如 6 板、8 板，属于被动分歧，那么只能轻仓低吸 放量破板 一旦一字板出现放量破板，迟迟无法回封的时候，特别是连续多个一字板，中间没有经过分歧放量的时候，绝对不能再抱有幻想，不管高位和低位，只能放弃 # 实体板 不建议半路追涨，打板就是要等到涨停以后再打，这是做确定性的一个基本要求。 操作时，一般要确认股票已经上板，并且已经涨停时再去打。如果冲板就买，上板就打
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# 基础理论 # 有效市场假说（EMH） 核心为两点： 价格反应全部信息，且迅速调整到位 所有投资者都是理性的 此时股票价格 = 价值 = 未来各期股利的折现值之和 Pt=Vt=∑i=0∞Et(Dt+i;∣;δ)(1+r)iP_t=V_t=\sum_{i=0}^{\infty} \dfrac{E_t(D_{t+i};|;\delta)} {(1+r)^i} Pt​=Vt​=i=0∑∞​(1+r)iEt​(Dt+i​;∣;δ)​ # 噪声投资者模型 然而市场并非总是有效的，Shill