一道python作业的题目,比较有意思,题目如下: 题目描述 有 n 个人排队向一个方向前进,他们前进的速度并不一定相同. 最开始即 t=0 时,每个人的位置并不相同.可以把他们放在数轴上,设他们前进的方向为正方向,对于从左往右第 i 个人,编号为 i,他的初始位置为xi ,初始速度为vi.编号为1的人(队尾,位于数轴最左侧)的位置总为坐标原点,即总有x1=0.(位置单位为米,速度单位为米每秒). 虽然他们的前进速度不同,但是他们要保证前后顺序不能变.即i追赶上 i+1 的时候, i 将会紧跟…

2014 Problem A. 奇偶求和 题目描述: 给定N个数,分别求出这N个数中奇数的和以及偶数的和. 输入格式 第一行为测试数据的组数T(1<=T<=50).请注意,任意两组测试数据之间是相互独立的. 每组数据包含两行: 第一行为一个整数N(1<=N<=10C). 第二行为N个正整数,整数之间用一个空格隔开,且每个整数的绝对值均大不于10^5. 输出格式: 每组数据输出两个数,即N个数中奇数之和和偶数之和,中间用空格隔开. 输入样例 2 5 1 2 3 4 5 5 1 1 1…

104. 912星球的研究生 时间限制 1000 ms 内存限制 65536 KB 题目描述 最近912星球的研究生入学了,912星球的教务处因此忙的焦头烂额,要求yzr做一个信息管理系统登陆查询研究生的考试成绩.但是yzr太弱了,你能帮帮忙么? 912星球的每一位研究生都有一个名字id和一份星球考研成绩,可喜的是都是自然数. 信息管理系统需要完成两个命令: 1."Insert空格id_number空格score_number"命令,表示登陆一个名字id为id_number,分数为sc…

97. 二叉排序树 时间限制 1000 ms 内存限制 65536 KB 题目描述 二叉排序树,也称为二叉查找树.可以是一颗空树,也可以是一颗具有如下特性的非空二叉树: 若左子树非空,则左子树上所有节点关键字值均不大于根节点的关键字值: 若右子树非空,则右子树上所有节点关键字值均不小于根节点的关键字值: 左.右子树本身也是一颗二叉排序树. 现在给你N个关键字值各不相同的节点,要求你按顺序插入一个初始为空树的二叉排序树中,每次插入后成功后,求相应的父亲节点的关键字值,如果没有父亲节点,则输出-1.…

作者:Lucida 微博:@peng_gong 豆瓣:@figure9 原文链接:http://zh.lucida.me/blog/top-code-offline-browser/ 关于 左耳朵耗子在最近发了一条关于leetcode的微博: 佩服之余,想起自己两年前找工作时随手写的一个小程序:Top Coder算法题目浏览器,硬盘里翻了翻没找到,于是找师弟要了一份copy,截了几张图放到微博上. 没想到不少人表示很感兴趣,还有些同学留下邮箱索要这个算法题目浏览器--我是懒的一个个发邮箱,所以干…

June 8, 2015 我最喜欢的一道算法题目, 二行代码. 编程序需要很强的逻辑思维, 多问几个为什么, 可不可以简化．想一想, 二行代码, 五分钟就可以搞定; 2015年网上大家热议的 Homebrew 的作者 Max Howell 面试 Google 挂掉的一题, 二叉树反转, 七行代码, 相比二行代码, 情有可原! Problem: return the count of binary tree with only one child 想一想, 你要写几行, 六七行, 或小于十行? S…

一.前言 这里是在iOS求职中自己遇到的算法题,希望对大家有所帮助.不定期更新.如果大家想在线运行代码调试,可以将代码拷贝到这里.然后进行调试.下面就是常见的算法题目. 二.正文 1.就n的阶乘.(这里只是用于小数,大数会越界) 思路:这里面用递归实现 #include <stdio.h> int getNJ(int n) { || n==) { ; } ); } int main() { printf()); ; } 运行结果如下: 2.判断一个字符串是否是ip. 思路:先将字符串分割到两个…

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

[起]ACM类下为过往所做过的部分算法题目 几百道题,日后细细品味.…

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程…