实验报告
第二讲作业
实现代码见 window_scatter.py
方法一：naive
- 滑动窗口，每次向右移动一格，纳入一个新item；
- 用三个哈希表来动态维护窗口内的三个特征出现情况，用于检查规则；
- 如果新item不满足规则，就一直向右找，直到找到第一个满足规则限制的item，然后将其插入到当前位置；
- 如果直到列表结尾都无法找到满足规则限制的item，就记录失败的规则，继续滑动窗口。
- 本算法尽可能维护推荐顺序，比较符合推荐的需求，时间复杂度最坏情况下O(n^2)
方法二：dfs
- 暴搜，每一步依次选择可以选的item，如果最后失败，就修改之前的选择
实验结果
第四讲作业
dpp算法代码 dpp.py