题目链接:HDU 5183 Problem Description When given an array \((a_0,a_1,a_2,⋯a_{n−1})\) and an integer \(K\), you are expected to judge whether there is a pair \((i,j)(0≤i≤j<n)\) which makes that \(NP−sum(i,j)\) equals to \(K\) true. Here \(NP−sum(i,j)=a_i−…

题目链接: hdu:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5183 bc(中文):http://bestcoder.hdu.edu.cn/contests/contest_chineseproblem.php?cid=570&pid=1002 题解: 前缀和+哈希 维护两张哈希表hash1,hash2,一张维护前缀和sum=a[0]-a[1]+a[2]-a[3]+...+(-1)^i*a[i],另一张维护-sum=-a[0]+a[1]-a[2]+a[…

题目连接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5183 Negative and Positive (NP) Description When given an array $\left( {{a_0},{a_1},{a_2}, \cdots {a_{n - 1}}} \right)$ and an integer $K$, you are expected to judge whether there is a pair $(i,j)\ (0 \…

根据奇偶开两个hash表来记录后缀和.注意set会被卡,要手写hash表. 具体见代码: #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <string.h> using namespace std; + ; + ; typedef long long ll; struct hashmap { int head[HASH], nxt[N], size; ll state[N]; void init() { size =…

题意: When given an array (a0,a1,a2,⋯an−1) and an integer K, you are expected to judge whether there is a pair (i,j)(0≤i≤j<n) which makes that NP−sum(i,j) equals to K true. Here NP−sum(i,j)=ai−ai+1+ai+2+⋯+(−1)j−iaj 1≤n≤1000000,−1000000000≤ai≤1000000000…

题意:问有没有数对(i,j)(0<=i<=j<n),使得a[i]-a[i+1]+...+(-1)^(j-i)a[j]为K. 解法:两种方法,枚举起点或者枚举终点. 先保存前缀和:a1-a2+a3....+/- an 枚举起点法: 设起点为x,实际是枚举x-1,分两种情况: 1.起点x为奇,那么就看有没有a[j]-a[x-1] = K的,即a[j] = a[x-1]+K.因为奇数位置的ai数符为正. 2.起点x为偶,那么就看有没有a[j]-(-K) = a[x-1],即a[j] = a[x…

学到了以邻接表方式建立的hashmap 题意:给你一串数a和一个数k,都有正有负,问知否能找到一对数(i,j)(i<=j)保证a [i] - a [i+1] + a [i+2] - a [i+3]........(-1)^(j-i) a[j] 等于k 题解:想了很久才想出一个方法就是:记录前缀和,利用前缀和可以求所有可能性:对于每次求前缀和psum,psum[i]及其psum[i]-psum[比i小的](就是减去之前每次求出的前缀和)组成的小于n*n/2个数字就是总的可能出现的数(当然要处理一下…

Negative and Positive (NP) Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 2177    Accepted Submission(s): 556 Problem Description When given an array (a0,a1,a2,⋯an−1) and an integer K, you are…

题意:问是否存在一段区间其加减交错和为K. 显然,我们可以用set保存前缀和,然后枚举一个端点查找.具体的 若在st1中查找 $t$,为 $sum-t=-k$,在st2中则是 $sum-t=k$. 注意这样作差的话,没有考虑到 $a_1$ 开始的,只要在st2中插入一个0即可. 然而,这题卡set,必须手写hashmap(说实话,之前不太相信会有卡set的题!) 后来发现unordered_set也能过(刚好过) 分别是unordered_set.set.手写hashmap #include<b…

题目链接:HDOJ - 5183 题目分析 分两种情况,奇数位正偶数位负或者相反. 从1到n枚举,在Hash表中查询 Sum[i] - k ,然后将 Sum[i] 加入 Hash 表中. BestCoder比赛的时候我写了 STL map, 然后TLE... 注意: Hash负数的时候 % 了一个质数,得到的是负数还要 + Mod !! 代码 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #includ…

kiki's game Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 40000/1000 K (Java/Others) Total Submission(s): 4972    Accepted Submission(s): 2908 Problem Description Recently kiki has nothing to do. While she is bored, an idea appears in his m…

题目连接:http://codevs.cn/problem/1230/ 说白了就是要我们自己手写一个哈希表的数据结构来实现加入和查找功能.map也能直接过(我第一次写就是用map骗AC的) 提一下个人理解的哈希表的实现(以下说的是线性寻址法).假设有误还请各位大神不吝不吝赐教 用一个数组模拟哈希表,函数f(x)=数字x在哈希表中出现的下标的最小可能值.一般f(x)=x mod t,t就是哈希表的长度 以下就是一个哈希表的演示样例,假设遍历哈希表时指针走出了哈希表的终点.就进入起点又一次遍历 对于…

本题考点: 整型哈希表的线性探测法 给定一系列整型关键字和素数P,用除留余数法定义的散列函数将关键字映射到长度为P的散列表中.用线性探测法解决冲突. 输入格式: 输入第一行首先给出两个正整数N(≤1000)和P(≥N的最小素数),分别为待插入的关键字总数.以及散列表的长度.第二行给出N个整型关键字.数字间以空格分隔. 输出格式: 在一行内输出每个整型关键字在散列表中的位置.数字间以空格分隔,但行末尾不得有多余空格. 输入样例: 4 5 24 15 61 88 输出样例: 4 0 1 3 这道题考…

传送门:Negative and Positive (NP) 题意:给定一个数组(a0,a1,a2,⋯an−1)和一个整数K, 请来判断一下是否存在二元组(i,j)(0≤i≤j<n)使得 NP−sum(i,j) 刚好为K.这里NP−sum(i,j)=ai−ai+1+ai+2+⋯+(−1)j−iaj. 分析:根据a[i]的i为奇偶进行hash,维护两种前缀和 1)i为奇数开头:sum=a[i]-a[i+1]+a[i+2]... 2)i为偶数开头:sum=a[i]-a[i+1]+a[i+2]...…

题目 几乎原题 BZOJ3122题解 分析 先推一波公式,然后除去特殊情况分类讨论,剩下就是形如 $a^i \equiv b(mod \ p)$ 的方程,可以使用BSGS算法. 在标准的BSGS中,内外层循环都是 $\sqrt p$,题目查询 $m$ 次,$m \leq 1000$,$ p \leq 10^9$,这样总时间复杂度为 $O(m \sqrt p)$,勉强能接受.据说使用读入优化和手写哈希还是能过得,可见Cls的代码%%% 仔细想一下,由于BSGS分成两步,其中第一步是建立 $a$ 的…

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

keras框架的MLP手写数字识别MNIST 代码: # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import pandas as pd from keras.utils import np_utils np.random.seed(10) # In[2]: from keras.datasets import mnist # In[3]: (x_train_image,y_train_label),(x_test_image,y_test_label…

这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. '''The example demonstrates how to write custom layers for Keras. # Keras自定义层编写示范 We build a custom activatio…

引言 - 导航栏目 有些朋友可能对 redis 充满着数不尽的求知欲, 也许是 redis 属于工作, 交流(面试)的大头戏, 不得不 ... 而自己当下对于 redis 只是停留在会用层面, 细节层面几乎没有涉猎. 为了更快的融于大 家, 这里尝试抛砖引玉. 先带大家手写个 redis 中最简单的数据结构, adlist 双向链表. 让我们一 起对 redis 有个初步的认知. 本文会从下面几个标题展开解读(吐槽), 欢迎交流和指正. 1. redis adlist 解析 2. redis c…

先来看一下这是什么任务.就是给你手写数组的图片,然后识别这是什么数字: dataset 首先先来看PyTorch的dataset类: 我已经在从零学习pytorch 第2课 Dataset类讲解了什么是dataset类以及他的运行原理 class MNIST_data(Dataset): """MNIST dtaa set""" def __init__(self, file_path, transform = transforms.Compos…

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书.  BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的…

序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T…

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,…

上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下.不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个"hello word"程序----mnist手写数字识别.下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案.其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章,是用keras实现的,这次用了paddlepaddle后,正好可以简单对比一下两个框架的优劣.  …

一.kNN算法是机器学习的入门算法,其中不涉及训练,主要思想是计算待测点和参照点的距离,选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别. 1,距离可以是欧式距离,夹角余弦距离等等. 2,k值不能选择太大或太小,k值含义,是最后选取距离最近的前k个参照点的类标,统计次数最多的记为待测点类标. 二.关于kNN实现手写数字识别 1,手写数字训练集测试集的数据格式,本篇文章说明的是<机器学习实战>书提供的文件,将所有数字已经转化成32*32灰度矩阵. 三.代码结构构成 1,data_Prepare.py…

本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取,分类识别.内容如下: kNN算法及相关Python模块介绍 对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析 一.kNN算法介绍 K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习算法中最简单的方法之一.所谓K近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.我们将样本分为训练样本和测试样本.对一个测试样本 t  进行分类,kNN的做法是先计算样本 t  到所有训练样本的欧氏距离,然后从中找出k…

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed…

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi…