算法在追MM中的运用
日期：2018年1月7日
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来源：算法数学之美
1)动态规划：
你追一个MM的时候，需要对该MM身边的各闺中密友都好，这样你追MM这个问题
就分解为对其MM朋友的问题，只有把这些问题都解决了，最终你才能追到MM。
因此，该问题适用于聪明的MM，懂得“看一个人，不是看他如何对你，而是看
他如何对他人。”的道理，并且对付这样的MM总能得到最优解。但确定是开销
较大，因为每个子问题都要好好对待。。。。
2)贪心法：
你追一个MM的时候，从相识到相知，每次都采用最aggresive的方式，进攻进攻
再进攻！从不采用迂回战术或是欲擒故纵之法！目标是以最快的速度确立两人
关系。
该法优点是代价小，速度快，但缺点是不是每次都能得到最优解。。。。。
3)回溯算法：
追一个MM，但也许你还是情窦初开的新手，不知道如何才能讨得MM的欢心，于
是你只好一条路一条路的试，MM不开心了，你就回溯回去换另一种方式。当然
其间你也许会从某些途径得到一些经验，能够判断哪些路径不好，会剪枝（这
就是分支估界了）。你也可以随机选择一些路径来实施，说不定能立杆见影（
这就是回溯的优化了）但总的来说，你都需要一场持久战。。。。
该算法一般也能得到最优解，因为大多数MM会感动滴！！但其缺点是开销大！
除非你是非要谈一场恋爱不可，否则不推荐使用。特别是你可能还有许多其他
的事情要做，比如学习，比如事业。。。。
4)NP完全问题：
呵呵，那你为什么那么贱，非要去追呢？记住：“天涯何处无芳草！”
不过如果你“非如此不可”的话，建议升级你的硬件，好好学习，好好工作，
加强实力，人到中年的时候也许你能解开NP难。。。。
5)网络流:
追MM的时候总避免不了送礼物，但是你老是直接送礼物就会给MM造成很大的压力
，于是你就想到了通过朋友来转送的方法。你希望送给MM尽可能多的礼物，所以
就是需要找到一中配送方案，就是最大流了。然而你请别人帮忙并不是不要开销
的，你让A同学拿去给B同学可能需要一些花费，自然你不是一个大款，想最小化
这个花费，那么就是最小费用最大流了……
6)NP：
在你追了若干美女都失败告终后，你发现有一批美女追起来是一样困难的，
如果你能追到其中任何一个就能追到其他所有的美女，你把这样的女人叫作
NP-Complete。P=NP：这是一个美好的猜想，追美女和恐龙的难度其实一样。
APX与Random：NP的美女难追，你无法完全占有她。你只好随机的去靠近她，
装作若无其事；或者用一种策略，追到她的一个approximation ratio，
例如50%。APX-hard：这样的女人，连一个固定的百分比都不给你，还是另谋高就吧。
7)匹配：
从初中到高中到大学大家追来追去，就是个二分图匹配的过程....
"和谐社会"应该就一个最大匹配...
可是后来有某些MM同时跟>1个人发展，违背了匹配的基本原则...大家都很BS之...
然后最近断背山很火，人们惊奇得发现原来还可以是 任意图匹配...
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