对于从事工程学的学生，解决方案设备应属于一个相对陌生的领域。首先，在工程级别上解决的算法问题本身更少。第二个是项目中涉及的算法问题相对简单，并且不可能使用求解设备的程度。我们的项目恰好在工程算法中进行了重组。我了解到解决算法问题可以用于使用解决方案设备，我认为解决问题的解决方案不仅易于理解，而且有效且稳定。
有两个指标可以衡量项目中算法的性能：时间复杂性和空间复杂性。现在，云计算的硬件资源分配越来越好，空间的复杂性不再是问题，因此性能算法的指标主要是时间复杂性。
为了优化算法以实现更好的性能，项目中设计了各种数据存储结构：数组，链接列表，堆栈，堆栈，队列，树，图片等，并根据不同的数据结构，设计不同的算法。设计具有不同的数据结构。：差，两个点方法，递归，回顾性，分裂，深度优先级，广度优先级，动态计划等。
要深入了解这些算法并灵活地使用它，就无法在一夜之间实现它。至少您需要再次重新解释“数据结构”和“算法简介”。这些基本知识是更困难的骨头。
解决方案似乎为您打开了一扇门。您无需研究这些算法知识。它被封装在底部，并暴露于用户的简单易用 - 理解上的应用程序界面。
解决方案设备用于解决数学计划问题的软件。它广泛用于云计算，金融，运输，制造，能源和其他领域。MATLAB解决的问题经常在大学生熟悉的数学建模竞赛中使用MATLAB。
对于求解设备本身，其技术障碍很高，研发很困难。长期以来，高性能商业解决方案设备的核心技术始终由欧洲和美国企业领导。在目前，就解决方案时间，他们支持的模型或支持的语言而言，存在一定差距使用外国解决方案设备。如下所示：
在下面，我使用工程算法和解决方案Gurobi来解决相同的算法问题（km）。
工程算法解决方案参考：https：//juejin.cn/post/7071638920110276621
解决方案解决方案如下：
从两种解决方案的比较中：
尽管解决方案设备的使用非常方便和高效，但成本却非常昂贵。通常，小型企业可能负担不起。基本上，它们会根据服务器的数量收取费用，并且服务器将为数十万。也许我们的国内解决方案在较早的日期CMIP突破，可用于商业用途。