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航空旅行计划的计算复杂度 (2003) [pdf]
Computational Complexity of Air Travel Planning (2003) [pdf]

原始链接: http://www.ai.mit.edu/courses/6.034f/psets/ps1/airtravel.pdf

此文档似乎是PDF文件的内部结构，具体来说是交叉引用表（xref）和对象定义。**这不是人类可读的内容**，例如文本或图像。 `xref`表对于PDF阅读器定位文件不同部分至关重要——包含文本、图像、字体和其他数据的对象。 `xref`后跟随的数字（302 32）表示起始对象编号和表中条目总数。 `obj`条目（如302 0 obj和303 0 obj）定义了PDF中的各个对象。 `stream`对象（332 0 obj）可能包含压缩数据。 `stream`内的看似随机字符（HUYlEwl'QdwsIKACIvHRf)6nɱv CHOH⨢O RR/AU (BBbf1!) 可能是二进制数据——压缩文本、图像数据或其他文件组件——在没有适当解码过程的情况下没有意义。 **简而言之，这是PDF的基础代码，而不是文档本身的内容。**

这个Hacker News讨论的核心是令人惊讶的复杂机票规划问题。一位用户发起讨论，表达了对当前航班搜索工具的不满，并提倡一种基于约束的系统，允许灵活的日期/时长输入（例如，“10月至11月之间的旅行，持续10-15天”）。 主要障碍，反复强调的是获取全面的航班数据——航空公司严密保护这些信息，使得爬取数据成为一种潜在但复杂的方法。 几位评论者提到过去尝试解决这个问题，回忆起Hipmunk的“最少痛苦”排序功能，该功能现已停止使用。 讨论还延伸到航空公司的运营挑战，引用了西南航空在暴风雪期间由于过时的改航软件而遇到的困难，以及点对点航空公司模式与枢纽式网络的差异。 最后，评论者们触及了航空公司收入优化导致系统过度复杂化的更广泛问题，并链接到关于最佳登机方法的 исследования.
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原文
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