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01 | 二进制:不了解计算机的源头,你学什么编程
02 | 余数:原来取余操作本身就是个哈希函数
03 | 迭代法:不用编程语言的自带函数,你会如何计算平方根?
04 | 数学归纳法:如何用数学归纳提升代码的运行效率?
05 | 递归(上):泛化数学归纳,如何将复杂问题简单化?
06 | 递归(下):分而治之,从归并排序到MapReduce
07 | 排列:如何让计算机学会“田忌赛马”?
08 | 组合:如何让计算机安排世界杯的赛程?
09 | 动态规划(上):如何实现基于编辑距离的查询推荐?
10 | 动态规划(下):如何求得状态转移方程并进行编程实现?
11 | 树的深度优先搜索(上):如何才能高效率地查字典?
12 | 树的深度优先搜索(下):如何才能高效率地查字典?
13 | 树的广度优先搜索(上):人际关系的六度理论是真的吗?
14 | 树的广度优先搜索(下):为什么双向广度优先搜索的效率更高?
15 | 从树到图:如何让计算机学会看地图?
16 | 时间和空间复杂度(上):优化性能是否只是“纸上谈兵”?
17 | 时间和空间复杂度(下):如何使用六个法则进行复杂度分析?
18 | 总结课:数据结构、编程语句和基础算法体现了哪些数学思想?
19 | 概率和统计:编程为什么需要概率和统计?
20 | 概率基础(上):一篇文章帮你理解随机变量、概率分布和期望值
21 | 概率基础(下):联合概率、条件概率和贝叶斯法则,这些概率公式究竟能做什么?
22 | 朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类?
23 | 文本分类:如何区分特定类型的新闻?
24 | 语言模型:如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型?
25 | 马尔科夫模型:从PageRank到语音识别,背后是什么模型在支撑?
26 | 信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物?
27 | 决策树:信息增益、增益比率和基尼指数的运用
28 | 熵、信息增益和卡方:如何寻找关键特征?
29 | 归一化和标准化:各种特征如何综合才是最合理的?
30 | 统计意义(上):如何通过显著性检验,判断你的A/B测试结果是不是巧合?
31 | 统计意义(下):如何通过显著性检验,判断你的A/B测试结果是不是巧合?
32 | 概率统计篇答疑和总结:为什么会有欠拟合和过拟合?
33 | 线性代数:线性代数到底都讲了些什么?
34 | 向量空间模型:如何让计算机理解现实事物之间的关系?
35 | 文本检索:如何让计算机处理自然语言?
36 | 文本聚类:如何过滤冗余的新闻?
37 | 矩阵(上):如何使用矩阵操作进行PageRank计算?
38 | 矩阵(下):如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐?
39 | 线性回归(上):如何使用高斯消元求解线性方程组?
40 | 线性回归(中):如何使用最小二乘法进行直线拟合?
41 | 线性回归(下):如何使用最小二乘法进行效果验证?
42 | PCA主成分分析(上):如何利用协方差矩阵来降维?
43 | PCA主成分分析(下):为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量?
44 | 奇异值分解:如何挖掘潜在的语义关系?
45 | 线性代数篇答疑和总结:矩阵乘法的几何意义是什么?
46 | 缓存系统:如何通过哈希表和队列实现高效访问?
47 | 搜索引擎(上):如何通过倒排索引和向量空间模型,打造一个简单的搜索引擎?
48 | 搜索引擎(下):如何通过查询的分类,让电商平台的搜索结果更相关?
49 | 推荐系统(上):如何实现基于相似度的协同过滤?
50 | 推荐系统(下):如何通过SVD分析用户和物品的矩阵?
51 | 综合应用篇答疑和总结:如何进行个性化用户画像的设计?
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程序员必学数学基础课
小册名称:程序员必学数学基础课
### 08 | 组合:如何让计算机安排世界杯的赛程? 在探讨如何运用数学中的组合理论为世界杯这样的大型体育赛事编排赛程之前,我们先简要了解一下组合数学的基本概念。组合数学,又称离散数学的一个分支,主要研究离散结构(如集合、图、序列等)上的计数、排列、组合与优化问题。对于世界杯赛程安排这样的复杂问题,组合数学中的“组合”与“排列”概念尤为重要,它们能够帮助我们系统地规划比赛场次、分组以及赛程顺序,确保比赛的公平性和效率。 #### 一、组合与排列基础 - **排列(Permutation)**:从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素,按照一定的顺序排成一列,这样的排列方式称为从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。排列关注的是顺序。 - **组合(Combination)**:从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素的所有组合的个数,称为从n个不同元素中取出m个元素的组合数。组合不考虑顺序。 在世界杯赛程安排中,虽然具体的球队对阵顺序(即排列)对观众体验有一定影响,但更重要的是确保每支队伍都能公平地与其他队伍相遇(即组合),同时避免潜在的利益冲突和不合理的时间安排。 #### 二、世界杯赛程安排的挑战 世界杯作为全球最大的足球盛事之一,其赛程安排面临诸多挑战: 1. **公平性**:确保所有参赛队伍在小组赛阶段都能公平地相遇,避免实力悬殊的过早相遇。 2. **效率性**:在有限的时间内完成所有比赛,同时考虑场馆使用、转播安排等因素。 3. **观众体验**:尽量安排精彩对决在黄金时段,提升观众观看体验。 4. **避免冲突**:包括地理、政治、文化等因素可能导致的冲突,需要谨慎安排。 #### 三、组合数学在赛程安排中的应用 ##### 1. 小组赛分组 - **分组原则**:世界杯通常将参赛队伍分为若干小组,每组包含若干支队伍。分组时,需尽量保证各小组实力均衡,避免强弱分明的情况。 - **组合方法**:可以采用随机抽签结合人工调整的方式,或者利用算法进行智能分组。算法会考虑队伍的历史战绩、排名、风格等因素,通过复杂的计算模型来优化分组结果。 - **应用实例**:假设有32支队伍参加世界杯,需要分为8个小组,每组4队。这涉及从32支队伍中选择4支组成一组的组合问题,同时要保证各组的整体实力相当。 ##### 2. 赛程编排 - **轮次安排**:小组赛通常为三轮或四轮,每轮每支队伍需与其他队伍进行一场比赛。这里涉及到如何安排每轮的比赛,使得每支队伍都有足够的时间准备和恢复。 - **场地分配**:考虑到不同城市的场馆容量、交通状况、天气条件等因素,需要合理分配每场比赛的举办地点。 - **时间规划**:确保比赛在合理的时间段内进行,避免对观众和球员造成不便。同时,还需要考虑电视转播的需求,尽量将重要比赛安排在黄金时段。 - **冲突避免**:在编排赛程时,还需要注意避免潜在的利益冲突和地域冲突,确保比赛的公正性和安全性。 ##### 3. 淘汰赛阶段 - **晋级规则**:小组赛结束后,根据积分、净胜球等因素确定晋级队伍。淘汰赛阶段则采用单场淘汰制或双败淘汰制等规则。 - **对阵安排**:淘汰赛的对阵安排同样需要考虑公平性和效率性。一般来说,会采用随机抽签或预设的对阵表来确定对阵双方。 - **组合优化**:在编排淘汰赛赛程时,可以利用组合优化算法来寻找最优解,使得整个赛程的总旅行距离最短、场馆使用效率最高或观众满意度最高等。 #### 四、计算机算法在赛程安排中的应用 随着计算机技术的不断发展,越来越多的复杂计算和优化问题可以通过算法来解决。在世界杯赛程安排中,计算机算法同样发挥着重要作用。 - **遗传算法**:遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法。在赛程安排中,可以将每种赛程安排方案视为一个“个体”,通过选择、交叉和变异等操作来不断进化出更优的赛程安排方案。 - **约束满足问题求解**:赛程安排可以看作是一个约束满足问题,其中包含了多个约束条件(如球队不能在同一天比赛、场馆容量限制等)。通过构建约束满足问题求解模型,并利用相应的算法来求解该问题,可以得到满足所有约束条件的赛程安排方案。 - **整数规划**:整数规划是一种特殊的线性规划或非线性规划问题,其决策变量必须为整数。在赛程安排中,可以将比赛场次、场地使用等决策变量表示为整数变量,并构建整数规划模型来求解最优的赛程安排方案。 #### 五、总结与展望 通过组合数学和计算机算法的应用,世界杯赛程安排得以在公平、高效和观众体验之间找到最佳平衡点。未来,随着技术的不断进步和算法的持续优化,我们有理由相信世界杯赛程安排将更加科学和人性化。同时,这些技术和方法也可以广泛应用于其他领域的赛程安排和资源配置问题中,为人类社会带来更大的便利和效益。 在本书的后续章节中,我们还将继续探讨更多与程序员相关的数学基础知识及其在计算机科学中的应用。希望读者能够通过本书的学习,掌握扎实的数学基础知识和编程技能,为未来的职业生涯打下坚实的基础。
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