各位老铁们好，相信很多人对2017华为软件精英挑战赛参赛感悟分享都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于2017华为软件精英挑战赛参赛感悟分享以及的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
对于此类比赛，可以针对具体情况进行具体编程或参数调整，这样会提高成绩（可能会被禁止）。
对于每次提交，最好保存当前提交版本并使用git。
不懂的代码最好不要随意复制。如果出现问题，您将不知道如何纠正。
团队支持是游戏僵局的解药。
题目
[PDF] 竞赛问题
求解思路
基本思想是最小成本流+遗传
当我第一次看到这个问题时，很容易发现这是一个优化问题，而且是NP-hard问题。因此，我的第一个想法是使用遗传或粒子群算法来解决问题。根据问题的含义可以快速写出目标函数。我们可以使用成本函数，但我不知道如何编码，对服务器或网络流程进行编码。编码或两者兼而有之。
直到我找到了最小成本最大流量算法，利用这个算法，输入服务器节点，我可以计算出从服务器出发的最小成本网络流量路径，以满足每个消费者节点的需求。这样，结合第一个思路，算法的整体框架就非常清晰了。我们首先使用遗传算法生成一堆服务器节点，然后将这些服务器节点输入到最小成本流算法中以获得每条路径。通过路径和服务器信息，我们可以得到该方案下的网络成本，并将该成本划分为遗传算法的适应度函数，然后利用遗传算法中的变异、交叉、选择等操作来选择优秀的染色体，然后返回最小成本流算法，依此类推。算法流程图如下所示。
最大流、最小费用算法
算法的具体过程这里就不深究了。在进行比赛时，我们参考了一些文档和网页。
【PDF】网络流量应用
最小成本最大流量
从入门到精通：最小成本流程之《zkw算法》
SPFA算法
SPFA 是单源最短路径算法。在这道题中，我们使用了最小成本流算法。网络中存在负权边，著名的Dijkstra算法就失去了用处。现在是SPFA 站出来的时候了。
SPFA算法的详细步骤，看下面的链接就可以了(o)SPFA算法详解（图文并茂，不都是难的！）
接下来我讲一下竞赛题的改进策略。
首先SPFA算法本身有两种改进策略：SLF和LLL
SLF：Small Label First 策略，假设要添加的节点为j，队头元素为i。如果dist(j) dist(i)，j将被插入队头，否则j将被插入队尾。
LLL：Large Label Last 策略，设队列的第一个元素为i，队列中所有dist值的平均值为x。如果是dist(i)x，则将i插入队列末尾并搜索下一个元素，直到找到某个i使得dist(i) )=x，然后将i从对中移除以进行松弛操作。
SLF可提高速度15~20%； SLF+LLL可提升速度约50%。
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用户评论
去年的挑战赛感觉还是很有意义，能和很多优秀的人一起学习交流。
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报名参赛需要足够的心理准备，毕竟竞争是真的激烈！
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"软件精英"可不是闹着玩儿的，每个参赛选手都太厉害了！
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想通过挑战赛提升自己的编程能力是个很好的目标吧。
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华为的赛事组织得真不错，比赛环境也很舒适。
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这次挑战赛学到了不少东西，感觉自己进步了很多。
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参加挑战赛能拓宽视野，认识新的朋友。
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真的佩服那些拿了大奖的选手，技术水平超高！
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有机会参加的话，还是要试试看，很有成就感的比赛。
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冠军团队的实力真强！他们的解决方案太巧妙了。
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软件开发确实是一个需要不断学习精进的领域。
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挑战赛这种活动举办得越来越多，很让人期待今年的作品。
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对于喜欢编程的人来说，这种比赛绝对不能错过！
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这次挑战赛的题目很有创新性，考验技术的深度和广度。
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希望以后有机会能再参加一次华为软件精英挑战赛！
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感觉很多参赛作品都很有应用价值，说不定哪一个就会改变世界!
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参加比赛的过程本身就是一个学习的机会，无论结果如何都值得收获。
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对那些还没报名的人来说，还有时间冲刺一下！
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想参加挑战赛的建议多准备一些案例和项目，加深理解。
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软件精英这个称号听起来就很有力量，希望自己可以成为其中的一员！
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加油啊，所有参赛选手们！你们都是最棒的！
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