hpp景观设计（zap 景观设计）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于hpp景观设计的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、全新梅赛德斯-奔驰GLC SUV迎来全球首发，这一代有哪些升级亮点？

• 2、设计一个立方体类Box，包含长方体的长、宽、高三个属性.

• 3、中国国家大剧院最终采用了哪国设计师的方案？

• 4、求动态规划0-1背包算法解释

一、全新梅赛德斯-奔驰GLC SUV迎来全球首发，这一代有哪些升级亮点？

从外观设计上来说，全新升级奔驰GLC或是延用了家族式的设计理念，它进气格栅采用了大规格的进气口，内部使用了镀铬点阵式式的设计方案，而且还使用了两根粗大的镀铬装饰件连接上奔驰的大LOGO，两边的前大灯看上去也十分出众。下包围着采用的是三段式的造型设计，正中间采用的是梯状的熏黑进风口，两边的导流槽也经过了熏黑解决，总体的运动风格得到了提高，

奔驰GLC的市场定位为中大型SUV，而全新升级奔驰GLC的车身尺寸为4716*1890*1640mm，汽车轴距为2888mm。从侧边看来，它车体线框依然顺畅圆润，车窗玻璃线和侧裙的部位都加入了镀铬装饰条开展装饰设计，看起来十分时尚潮流空气。车尾的后尾灯采用的是全新升级的二段式设计方案，内部结构为三维立体的结构特征，还加入了熏黑的设计方案，同时配搭上黑色的装饰条开展联接，反映出了非常好的力量感和辨识度，

下包围着采用大规模的黑色装饰板开展遮盖，还组合上多边共双出的排气管合理布局，质感都是做得很不错的。车内饰是此次新汽车升级的核心，全新升级奔驰GLC的车内饰采用了“S级”的内饰设计设计风格，第一最引人注意肯定是那片竖置的中控大屏，全液晶仪表盘也采用的是12.3英尺的升降式设计方案，汽车方向盘采用的是厚底的三辐式真皮运动方向盘，空调风口采用的是平扁的圆形设计，总体的现代感做得更为优异。除此之外，新车的内饰还采用了钢琴漆装饰板和镀铬装饰条开展装饰设计，在保存该有的奢华感的与此同时还增强了运动风格，

驱动力层面，全新升级奔驰GLC带来了汽柴油版和插混版二种驱动力版本号挑选，汽柴油版配备的是2.0T柴油发动机 48V轻混系统，该汽车发动机采用了第二代ISG集成化运行发电机组技术性，发动机的输出功率为150/190kW，最大扭矩转速各自为320N·m/400N·m，低功率版本号对比旧款车系提高了5kW。插混版的汽车发动机也采用的是2.0T的柴油发动机，还配备了100kW的电机，最大扭矩转速为440N·m，纯电续航达到了100千米。非常值得一体的是，新汽车还选用了后轮转向系统软件，低速档拐弯更为灵便。

二、设计一个立方体类Box，包含长方体的长、宽、高三个属性.

#include

<iostream>

using

namespace

std;

class

Box

{

private:

float

a;//立方体边长

float

volume;//体积

float

area;//表面积

public:

Box()//构造函数1

{

a=0.0;

volume=0.0;

area=0.0;

}

Box(float

x):a(x){}//构造函数2

void

seta()//设置立方体边长

{

cout<<"enter

a

：";

cin>>a;

}

float

getvolume();//计算体积

float

getarea();//计算表面积

void

disp();//输出结果

};

float

Box::getvolume

()

{

volume=a*a*a;

return

volume;

}

float

Box::getarea

()

{

area=6*a*a;

return

area;

}

void

Box::disp

()

{

cout<<"\t

a="<<a<<"\n\tvolume="<<getvolume()

<<"\n\tarea="<<getarea()<<endl;

}

int

main()

{

Box

box1,box2(1);

cout<<"box1"<<endl;

box1.seta

();

box1.disp

();

cout<<"box2(1)"<<endl;

box2.disp

();

return

0;

}

三、中国国家大剧院最终采用了哪国设计师的方案？

中国国家大剧院最终采用了法国的保罗－安德鲁的方案.法国戴高乐机场塌了时，因为它也是这个人设计的，所以国人当时害怕国家在剧院也会不牢固，但国内专家论证说没事，至少可用100年.

四、求动态规划0-1背包算法解释

01背包问题

题目

有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。

基本思路

这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。

用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：

f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}

这个方程非常重要，基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下：“将前i件物品放入容量为v的背包中”这个子问题，若只考虑第i件物品的策略（放或不放），那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题。如果不放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物 品放入容量为v的背包中”，价值为f[i-1][v]；如果放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为v-c[i]的背包中”，此时能获得的最大价值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通过放入第i件物品获得的价值w[i]。

优化空间复杂度

以上方法的时间和空间复杂度均为O(VN)，其中时间复杂度应该已经不能再优化了，但空间复杂度却可以优化到O。

先考虑上面讲的基本思路如何实现，肯定是有一个主循环i=1..N，每次算出来二维数组f[i][0..V]的所有值。那么，如果只用一个数组 f[0..V]，能不能保证第i次循环结束后f[v]中表示的就是我们定义的状态f[i][v]呢？f[i][v]是由f[i-1][v]和f[i-1] [v-c[i]]两个子问题递推而来，能否保证在推f[i][v]时（也即在第i次主循环中推f[v]时）能够得到f[i-1][v]和f[i-1] [v-c[i]]的值呢？事实上，这要求在每次主循环中我们以v=V..0的顺序推f[v]，这样才能保证推f[v]时f[v-c[i]]保存的是状态 f[i-1][v-c[i]]的值。伪代码如下：

for i=1..N

for v=V..0

f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};

其中的f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]}一句恰就相当于我们的转移方程f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]}，因为现在的f[v-c[i]]就相当于原来的f[i-1][v-c[i]]。如果将v的循环顺序从上面的逆序改成顺序的话，那么则成了f[i][v]由f[i][v-c[i]]推知，与本题意不符，但它却是另一个重要的背包问题P02最简捷的解决方案，故学习只用一维数组解01背包问题是十分必要的。

事实上，使用一维数组解01背包的程序在后面会被多次用到，所以这里抽象出一个处理一件01背包中的物品过程，以后的代码中直接调用不加说明。

过程ZeroOnePack，表示处理一件01背包中的物品，两个参数cost、weight分别表明这件物品的费用和价值。

procedure ZeroOnePack(cost,weight)

for v=V..cost

f[v]=max{f[v],f[v-cost]+weight}

注意这个过程里的处理与前面给出的伪代码有所不同。前面的示例程序写成v=V..0是为了在程序中体现每个状态都按照方程求解了，避免不必要的思维复杂度。而这里既然已经抽象成看作黑箱的过程了，就可以加入优化。费用为cost的物品不会影响状态f[0..cost-1]，这是显然的。

有了这个过程以后，01背包问题的伪代码就可以这样写：

for i=1..N

ZeroOnePack(c[i],w[i]);

初始化的细节问题

我们看到的求最优解的背包问题题目中，事实上有两种不太相同的问法。有的题目要求“恰好装满背包”时的最优解，有的题目则并没有要求必须把背包装满。一种区别这两种问法的实现方法是在初始化的时候有所不同。

如果是第一种问法，要求恰好装满背包，那么在初始化时除了f[0]为0其它f[1..V]均设为-∞，这样就可以保证最终得到的f[N]是一种恰好装满背包的最优解。

如果并没有要求必须把背包装满，而是只希望价格尽量大，初始化时应该将f[0..V]全部设为0。

为什么呢？可以这样理解：初始化的f数组事实上就是在没有任何物品可以放入背包时的合法状态。如果要求背包恰好装满，那么此时只有容量为0的背包可能被价值为0的nothing“恰好装满”，其它容量的背包均没有合法的解，属于未定义的状态，它们的值就都应该是-∞了。如果背包并非必须被装满，那么 任何容量的背包都有一个合法解“什么都不装”，这个解的价值为0，所以初始时状态的值也就全部为0了。

这个小技巧完全可以推广到其它类型的背包问题，后面也就不再对进行状态转移之前的初始化进行讲解。

一个常数优化

前面的伪代码中有 for v=V..1，可以将这个循环的下限进行改进。

由于只需要最后f[v]的值，倒推前一个物品，其实只要知道f[v-w[n]]即可。以此类推，对以第j个背包，其实只需要知道到f[v-sum{w[j..n]}]即可，即代码中的

for i=1..N

for v=V..0

可以改成

for i=1..n

bound=max{V-sum{w[i..n]},c[i]}

for v=V..bound

这对于V比较大时是有用的。

小结

01背包问题是最基本的背包问题，它包含了背包问题中设计状态、方程的最基本思想，另外，别的类型的背包问题往往也可以转换成01背包问题求解。故一定要仔细体会上面基本思路的得出方法，状态转移方程的意义，以及最后怎样优化的空间复杂度。

以上就是关于hpp景观设计相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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