(a)   建立一个有向图G(V,E),每个顶点表示一种货币,两个顶点之间的边权的大小ex[u][v]表示两种货币之间的汇率,若要找一个最有利的兑换序列,把货币s兑换成货币t,即在若干种兑换序列中选择一条合适的兑换序列,将等量货币s尽可能多的兑换货币t,令money[x]表示一个s币可以兑换多少个x币.初始时令money[s]=1,money[x]=0.利用bellman-ford算法,修改算法中的update过程如下 do for each edge (u, v) ∈ E[G] if(mone…

在bellman-ford算法中,循环n-1(n为顶点个数)次可以找出从源点到其他顶点的最多n-1条边的最短路径,若循环k次则可以找出从源点到其他顶点的最多k条边的最短路径. package org.xiu68.ch04.ex12; public class Ex4_10 { public static void main(String[] args) { int[][] edges=new int[][]{ {0,10,0,4,1}, {0,0,0,0,0}, {0,-10,0,0,0}, {…

https://vjudge.net/contest/68966#problem/G 正解一: http://www.clanfei.com/2012/04/646.html #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cmath> #define INF 0x3f3f3f3f u…

https://vjudge.net/contest/68966#problem/F http://blog.csdn.net/libin56842/article/details/9048173 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cmath> #define INF 0…

https://vjudge.net/contest/68966#problem/E http://blog.csdn.net/to_be_better/article/details/50563344 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cmath> #define IN…

https://vjudge.net/contest/68966#problem/C [参考]http://blog.csdn.net/qinmusiyan/article/details/7986263 [题意]:多组测试数据        每组测试数据给出n个砖块的长.宽.高,每种砖块有无穷多个,可以有三种不同的放置方法(xy;xz;yz),下面的砖要比上面的砖的长和宽都大,问最大的高度是多少. [思路]:[贪心+dp]每块砖有三种放置方法,把所有砖的所有状态都压入vector,先贪心,按面…

http://www.cnblogs.com/joeylee97/p/6616039.html 引入一个cnt,输入元素与上一个元素相同,cnt增加,否则cnt减少,当cnt为零时记录输入元素,因为所求数字至少出现(N+1)/2次,所以最后记录元素就是所求元素 #include<iostream> #include<cstdio> #include<string> #include<cstring> #include<cmath> #includ…

搜索树数据结构支持很多动态集合操作,如search(查找).minmum(最小元素).maxmum(最大元素).predecessor(前驱).successor(后继).insert(插入).delete(删除).这些都是基本操作,能够使用一颗搜索树当做一个字典或者一个优先队列. 12.1.什么事二叉搜索树 二叉搜索树是以一棵二叉树来组织的,能够用一个链表数据结构来表示,也叫二叉排序树.二叉查找树. 当中的每一个结点都是一个对象,每一个对象含有多个属性(key:该结点代表的值大小.卫星数据:不…

Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 目录 Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 0x00 摘要 0x01概念 1.1 逻辑回归 1.1.1 推导过程 1.1.2 求解 1.1.3 随机梯度下降 1.2 LR的并行计算 1.3 传统机器学习 1.4 在线学习 1.5 FTRL 1.5.1 regret & sparsity 1.5.2 FTRL的伪代码 1.5.3 简要理解 0x02 示例代码 0x03 问题 0x04 总体逻辑 0xFF 参考 0…

解决单源最短路径问题(Single Source Shortest Paths Problem)的算法包括: Dijkstra 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(E + VlogV),要求权值非负: Bellman-Ford 单源最短路径算法:时间复杂度为 O(VE),适用于带负权值情况: 对于全源最短路径问题(All-Pairs Shortest Paths Problem),可以认为是单源最短路径问题的推广,即分别以每个顶点作为源顶点并求其至其它顶点的最短距离.例如,对每个顶点应用 Bel…