PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-35 城市间紧急救援 (25 分) 作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0 ~ (:M是快速道路的条数…

L2-001 紧急救援 (25 分)   作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0 ~ (:M是快速道路的条数:S是出发地的城市编号:D是目的地的…

L2-001 紧急救援 (25 分) 作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2≤N≤500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0 ~ (N−1):M是快速道路的条数:S是出发地的城市编…

L2-001 紧急救援 题意:就是给你一张n<500的图:让你求最短路径,最短路条数,以及路径: 做法,先用dijkstra求最短路,然后dfs找最短路条数,以及点权的最大值: 一般dfs不就可以解决这个问题吗,像n皇后求次数,注意回溯即可: 那如何dfs确定这条路是最短路径呢?贪心思想,枚举每一个邻居,如果满足   dis[y.v]==dis[x]+y.w 说明当前邻居 通过这个点可以一直是最短路径,这样dfs下去,如果碰到d就return掉: 主要是没有想到用dfs求最短路径条数,然后注意回…

<题目链接> 题目大意: 作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0~(N-1):M是快速道路的条数:S是出发地的城市编号:D是目的地的城市编号.…

测试case要求,对于T=0和T=1卡,命令中是否存在Le是有差异的: - Select: Mandatory Command00 A4 04 00 Lc Command Data LeLc = 05 - 10 (Length of Command Data)Command Data = File NameLe = (Not Present T=0) - Select Next: Mandatory Command00 A4 04 02 Lc Command Data LeLc = 05 - 1…

题目链接:https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805073643683840 输入: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(0-500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0 ~ N-1:M是快速道路的条数:S是出发地的城市编号:D是目的地的城市编号. 第二行给出N个正整数,其中第i个数是第i个城市的救援队的数目,数字间以空格分隔.随后的M行中,每行给出一条快速道路的信息,分别是:城市1.城市2.快速…

题目链接:https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805073643683840 题意:给n个城市,m条边,每个城市有一定数量的救援队,起点s,终点d,求s到d的最短距离,同时路上尽可能召集更多的救援队. 思路:单元最短路径问题,用dijkstra算法,需要增加一维表示救援队的数量,还有就是题目要求输出最短路径的条数,用ct数组来表示,另外用pre数组表示路径中的上一个结点,用来回溯路径并打印. AC代码: #i…

题目大意: 给定 n m s t :表示n个点编号为0~n-1 m条边 起点s终点t 接下来一行给定n个数:表示第i个点的救援队数量 接下来m行给定u v w:表示点u到点v有一条长度为w的边 求从s到t的最短路有几条 一条路上可以集合的救援队最多有多少 输出路径 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define INF 0x3f3f3f3f #define LL long long #define inc(i,j,k) for(int…

题目连接:https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805073643683840 题面: 作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正…

PTA刷题记录 仓库地址: https://github.com/Haorical/Code/tree/master/PTA/GPLT 两周之内刷完GPLT L2和L3的题,持续更新,包括AK代码,坑点,和少量评论 用一周刷完了l2的40道题 刷题笔记 dj vis数组置为真 链表判空不用数量,判断结尾 注意数据类型比较,段错误可能int double比较/无限循环/数组给小了 指针定义时赋空 镜像树left right互换就行 union()时间过长 建议不用 bfs入队判空 并查集有时不用路…

目录 pta第一次博客 1.前言 2.设计与分析 第二次作业第二题 第三次作业第一题 第三次作业第二题 第三次作业第三题 3.踩坑心得: 4.改进建议 5.总结 pta第一次博客 1.前言 这三次pta里,第一次的难度是最低的,基本上只要会基础的格式,对java有一定的了解就能轻松解决,第二次难度较低,只要掌握一些字符串的相应函数就能解决,第三次作业难度就相对提升了很大一个阶段,需要熟悉并熟练运用正则表达式来处理字符串,还需要熟练对类的划分和引用. 2.设计与分析 第二次作业第二题 1.题目:…

---恢复内容开始--- 近日,在做PTA题目时,遇到了一个这样的题,困扰了很久.题目如下:已知有两个等长的非降序序列S1, S2, 设计函数求S1与S2并集的中位数.有序序列A​0​​,A​1​​,⋯,A​N−1​​的中位数指A​(N−1)/2​​的值, 即第⌊(N+1)/2⌋个数(A​0​​为第1个数).输入分三行.第一行给出序列的公共长度N(0<N≤100000),随后每行输入一个序列的信息,即N个非降序排列的整数.数字用空格间隔. 首先,分析题可知:该题中的序列是一个升序 的序列(可能存…

第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge,Lasso,Elastic Net回归 上一节中我们讲解了L1和L2正则的概念,知道了L1和L2都会使不重要的维度权重下降得多,重要的维度权重下降得少,引入L1正则会使不重要的w趋于0(达到稀疏编码的目的),引入L2正则会使w的绝对值普遍变小(达到权值衰减的目的).本节的话我们从几何角度再讲解下L1和L2正则的区别. L1正则是什么?|W1|+|W2|,假如|W1|+|W2|=1,也就是w1和w2的绝对值之和为1 .让你画|W1|+|W2|=1的图形,…

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用…

前言 L1.L2在机器学习方向有两种含义:一是L1范数.L2范数的损失函数,二是L1.L2正则化 L1范数.L2范数损失函数 L1范数损失函数: L2范数损失函数: L1.L2分别对应损失函数中的绝对值损失函数和平方损失函数 区别: 分析: robust: 与L2相比,L1受异常点影响比较小,因此稳健 stable: 如果仅一个点,L1就是一个直线,L2是二次,对于直线来说是多解,因此不稳定,而二次函数只有一个极小值点 L1.L2正则化 为什么出现正则化? 正则化的根本原因是 输入样本的丰度不够…

L2-001 紧急救援 (25 分)   作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0 ~ (:M是快速道路的条数:S是出发地的城市编号:D是目的地的…

1.L2正则化(岭回归) 1.1问题 想要理解什么是正则化,首先我们先来了解上图的方程式.当训练的特征和数据很少时,往往会造成欠拟合的情况,对应的是左边的坐标:而我们想要达到的目的往往是中间的坐标,适当的特征和数据用来训练:但往往现实生活中影响结果的因素是很多的,也就是说会有很多个特征值,所以训练模型的时候往往会造成过拟合的情况,如右边的坐标所示. 1.2公式 以图中的公式为例,往往我们得到的模型是: 为了能够得到中间坐标的图形,肯定是希望θ3和θ4越小越好,因为这两项越小就越接近于0,就可以得…

一.PTA实验作业 1.题目1: 6-2 线性表元素的区间删除 2. 设计思路 定义i,j; 判断L,minD,maxD; while(i<l->Last) { 判断所有满足条件的数,delete}return L: 3.代码截图 4.PTA提交列表说明 1.题目2: 6-2 jmu-ds-单链表逆置 2. 设计思路 void CreateList(List &L,int n){ 尾插法建表} void ReverseList(List &L){//链表逆置 定义List Ol…

题目地址 https://pta.patest.cn/pta/test/16/exam/4/question/671 5-9 Huffman Codes   (30分) In 1953, David A. Huffman published his paper "A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes", and hence printed his name in the history of computer…

在某一层添加L2正则: from keras import regularizer model.add(layers.Dense(..., kernel_regularizer = regularizers(0.001),...)) 在某一层之后添加dropout层: model.add(layers.Dropout(0.5))…

1.了解知道Dropout原理 深度学习网路中,参数多,可能出现过拟合及费时问题.为了解决这一问题,通过实验,在2012年,Hinton在其论文<Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors>中提出Dropout.证明了其能有效解决过拟合的能力. dropout 是指在深度学习网络的训练过程中,按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃,相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络示意图如…

点我阅读原文 最近利用闲暇时间做了一下 PTA Basic Level[1] 里的题,里面现在一共有 95 道题,这些题大部分很基础,对于刷倦了 leetcode 的小伙伴可以去里面愉快的玩耍哦. 这里我挑了三个挺有意思的题来做个简单记录,欢迎和大家一起讨论交流. 请听题: 第一题:1009 说反话 题目描述 给定一个英语句子,各个单词之间用空格分隔.要求你编写程序,将句中所有单词的顺序颠倒输出. 输入示例 Hello World Here I Come 输出示例 Come I Here Wor…

打印沙漏 本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状.例如给定17个“*”,要求按下列格式打 ***** *** * *** ***** 所谓“沙漏形状”,是指每行输出奇数个符号:各行符号中心对齐:相邻两行符号数差2:符号数先从大到小顺序递减到1,再从小到大顺序递增:首尾符号数相等. 给定任意N个符号,不一定能正好组成一个沙漏.要求打印出的沙漏能用掉尽可能多的符号. 输入格式: 输入在一行给出1个正整数N(≤1000)和一个符号,中间以空格分隔. 输出格式: 首先打印出由给定符号组成的最大的…

PTA 7-2 哈夫曼编码 (30分) 给定一段文字,如果我们统计出字母出现的频率,是可以根据哈夫曼算法给出一套编码,使得用此编码压缩原文可以得到最短的编码总长.然而哈夫曼编码并不是唯一的.例如对字符串"aaaxuaxz",容易得到字母 'a'.'x'.'u'.'z' 的出现频率对应为 4.2.1.1.我们可以设计编码 {'a'=0, 'x'=10, 'u'=110, 'z'=111},也可以用另一套 {'a'=1, 'x'=01, 'u'=001, 'z'=000},还可以用 {'a…

前面我们学习了L2 Population 的原理,今天讨论如何在 Neutron 中配置和启用此特性. 目前 L2 Population 支持 VXLAN with Linux bridge 和 VXLAN/GRE with OVS. 可以通过以下配置启用 L2 Population. 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 l2population mechanism driver. mechanism_drivers = linuxbridge,…

前面我们学习了 VXLAN,今天讨论跟 VXLAN 紧密相关的 L2 Population. L2 Population 是用来提高 VXLAN 网络 Scalability 的. 通常我们说某个系统的 Scalability 好,其意思是: 当系统的规模变大时,仍然能够高效地工作. L2 Population 到底解决了怎样的 Scalability 问题? 请看下图: 这是一个包含 5 个节点的 VXLAN 网络,每个节点上运行了若干 VM. 现在假设 Host 1 上的 VM A 想与 H…

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro…

swift 001  = 赋值是没有返回值的 所以 int a=10; int b=20; if(a=b){ printf("这个是错误的"); } swift  中的模运算 是支持  浮点数的 模运算 例如 8%2.5   =＝>  0.5     原理   8=(2.5*3)+0.5 swift  中 Bool 中的 数值有  true   或者  false 在c语言中  0  假  非0就是真 但是 在 swift 中  不存在   这个说法 swift  中   if(…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…