Approximation.Algorithms.for.NP-Hard.Problems,.Dorit.S..Hochbaum,.PWS.1997,.WPCBJ.1998.311S

简易版扫雷程序代码publicclassMineSweeperGame2extendsApplication{Cell[][]cell;inttotalMines=0;intmarkBomb=0;//总的地雷数量，简单会有10个，一般会有40个,困难99个intshowMines=10;Strings=String.valueOf(showMines);Labeltips=newLabel("Gameisrunning!");LabelshowMineNum=newLabel("mines:"+s);publicvoidstart(StageprimaryStage){StagestartStage=newStage();//选择按钮的界面ButtonstartButton=newButton("RESTART");Buttonchooseeasy=newButton("EASY(10mines)");Buttonchoosenormal=newButton("NORMAL(40mines)");Buttonchoosehard=newButton("HARD(99mines)");BorderPaneprimaryPane=newBorderPane();HBoxstartPane=newHBox(15);StackPanetopButtonPane=newStackPane(startButton);StackPanetopButtonPane2=newStackPane(showMineNum);StackPanebuttomPane=newStackPane(tips);HBoxtopPane=newHBox(50);topPane.getChildren().addAll(topButtonPane,topButtonPane2);primaryPane.setTop(topPane);tips.setStyle("-fx-border-color:red;-fx-background-color:white;");showMineNum.setStyle("-fx-border-color:black");primaryPane.setBottom(buttomPane);buttomPane.setPadding(newInsets(15,15,15,15));topPane.setPadding(newInsets(15,15,15,15));startPane.setPadding(newInsets(15,15,15,15));startPane.getChildren().add(chooseeasy);startPane.getChildren().add(choosenormal);

WC2018讲课课件，CommonAnts_浅谈卷积定理在OI中的使用及扩展，NP-Hard问题求解方法杂谈钟AK，OI中的超现实数和不平等博弈问题杜瑜皓...

开发设置安装贡献叉它克隆仓库（https://github.com/{your-nickname}/battle_asserts.git）创建功能分支（gitcheckout-bmy-new-feature）做出改变运行测试（maketest）。
提交更改（gitcommit-am'Addedsomefeature'）推送到分支（gitpushoriginmy-new-feature）创建新的拉取请求检查请求能否通过GithubActions如何新增一期1.使用功能签名和测试数据编写问题的描述问题的描述包括：level-问题的难度；
可能的值是elementary，easy，medium，hard。
description-问题的详细说明。
现在支持的语言是ru和en，en是必需的。

近似算法的引入和发展是为了处理一大类重要的优化问题，人们常常遇到的这类问题是NP-Hard问题。
按照Garey和Johnson的说法：“我没能找到一个有效的算法，但是其他那么多名人同样也没找到！”如果找不到最优解时，那么合理的做法是牺牲一点最优性而去寻求有效的，好的，可行的近似解。
当然在保证解的有效性时候，其最优性要尽可能的保留。
近似算法的模式就是为了寻求这种平衡。
本书就是讨论关于若干类重要NP-Hard问题的近似解算法，书中回顾了近几十年来相关的设计技术，及其进展

kubernetes-hard-way-ansible：运用Ansible自动化Kubernetes困难方式集群。
支持Vagrant和OIDC！续订证书，添加新的工作节点并升级Kubernetes版本的功能！

现代优化算法是80年代初衰亡的启发式算法。
这些算法包括禁忌搜索（tabusearch），模拟退火（simulatedannealing），遗传算法（geneticalgorithms），人工神经网络（neuralnetworks）。
它们主要用于解决大量的实际应用问题。
目前，这些算法在理论和实际应用方面得到了较大的发展。
无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目标－求NP-hard组合优化问题的全局最优解。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。