广度优先搜索算法。另：可以写一个简单的输出队列所有元素的函数。 struct cow{ int p; int t; cow(int p,int t):p(p),t(t){} }; int BFS(int p,int q){ queue<cow>cowqueue; int tag[100000]; for(int i=0;i<100000;i++)tag[i]=0; cowqueue.push(cow(p,0)); while(!cowqueue.empty()){ cow tmp=cowqueue.front(); if (tmp.p==q)return tmp.t; cow...

算是一种递归完成的中序遍历，检查当前子树等价于检查左子树、根节点和右子树。 //例题8.4 二叉树 #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int sum; void count_num(int m,int n){ if(m>n)return; sum++; count_num(2*m,n); count_num(2*m+1,n); return ; } int main(){ int m,n; while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF){ if...

#include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; //例题8.3斐波那契数列 int f(int x){ if(x==0||x==1)return x; return f(x-1)+f(x-2); } int main(){ int x; cin>>x; cout<<f(x)<<endl; return 0; }

使用next_permutation()就非常简单了。 #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; //习题8.2 全排列 int main(){ string s; cin>>s; sort(s.begin(),s.end()); cout<<s<<endl; while(next_permutation(s.begin(),s.end()))cout<<s<<endl; return 0; }

方法一、每一行都是组合数，逐行输出 #include <iostream> using namespace std; //习题8.1杨辉三角形 long long jiecheng(long long x){ if(x==0||x==1)return 1; return jiecheng(x-1)*x; } long long C(long long x,long long i){ return jiecheng(x)/(jiecheng(x-i)*jiecheng(i)); } void line(int x){//若这一行的底为x,则这一行有x+1个数字 int output;...

要求不能总最左移到最右或者从最右移到最左。 //例题8.2汉诺塔② long long hnt(long long x){ if (x==1)return 2; return 3*hnt(x-1)+2; } int main(){ long long x; while(cin>>x)cout<<hnt(x)<<endl; return 0; }

13!会超出int的表示上限，可以改成long long类型。 #include <iostream> using namespace std; //例题8.1 n的阶乘 long long jiecheng(int x){ if(x==1)return 1; return x*jiecheng(x-1); } int main() { int x; cin>>x; cout<<jiecheng(x)<<endl; }

设置大小为d(总距离)的flag数组，初始值为-1，表示每个地方都不可达 按照价格从低到高的顺序遍历每个加油站，对每个加油站，计算它加满油的情况下能覆盖哪些地方。例如，容量为Cmax，每单位汽油可以跑的距离为Davg，当前遍历到的加油站位置为Di，价格为Pi——则遍历flag数组，把所有flag数组上范围在[Di,Di+Cmax*Davg)内，且值为-1的位置设为Pi/Davg，表示这个位置可达，并且开完这一公里需要花费Pi/Davg。(注意：Pi要设置成double，float的精度不够） 最后从前往后遍历flag数组。如果遇到-1，则无法完成旅行，且第一个-1出现的位置就是能到达的最远距离...

参数1:vocab的大小 参数2:d_model 参数3(padding_idx):可选参数，原张量中置为idx的词，都被映射成一个长为d_model的零向量 例1 embedding=torch.nn.Embedding(10,3) input = torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]]) embedding(input)  例2 embedding=torch.nn.Embedding(10,3) input = torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]]，padding_idx=1) embedding(input)...

构造 #include <iostream> #include <cstdio> #include <string> using namespace std; int main() { string s1="helloworld"; string s2; string s3(s1); string s4(s1,3,2);//从3开始输出2个 string s5(s1,2);//从2开始一直到最后 string s6(10,'h'); cout << "s1:"<<s1<< endl;...

   目录 目录 一、交叉验证 1.1 简单交叉验证 1.2 S折交叉验证 1.3 留一交叉验证 二、生成模型与判别模型  统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习，本书主要讨论的是监督学习。 区分分类问题与回归问题的标准：输出变量是否为连续值。 假设空间：模型∈由输入空间到输出空间的映射的集合，这个集合就是假设空间（hypothesis space）。假设看空间的确定意味着学习范围的确定。 一、交叉验证 常见的模型选择方法有正则化和交叉验证。 如果样本充足，常见的方法是随机地将数据集分割成训练集、验证集和测试集。在学习到的不同（复杂度的）模型中，分别用验证集进行评估，并选择对验...

一、感知机模型 感知机模型是一种二分类的线性分类模型，输入为输入空间(特征空间)的n维向量，输出为{-1,1}，属于判别模型。 f(x)=sign(w*x+b)，w,x∈Rn,b∈R 感知机的假设空间{f|f(x)=w*x+b} w*x+b是特征空间中的一个超平面，w是超平面的法向量，b是超平面的截距。这个超平面将空间划分为两个部分。这个超平面S又称为分离超平面。 二、感知机学习策略 2.1 数据集的线性可分性 某数据集线性可分↔存在完全正确的分离超平面。即，对于所有y=1的实例，w*x+b>0；对于所有y=-1的实例，w*x+b<0 2.2 感知机学习策略 感知机的学习目标是找到...

目录 一、烷烃 选主链 标序号 写名称 二、烯烃和炔烃 选主链 标序号 写名称 三、苯及其同系物 苯的同系物 规则 例子  四、多官能团 氧化程度 例子  一、烷烃 选主链 选择最长的 如果一样长，则选择支链多的为主链 标序号 使最近的支链序号最小 两端等距不同基，起点接近简单基。例如，下图为3-甲基-4-乙基己烷  两端等距又同基，遵循最低序列原则  写名称 有相同支链可合并 有不同支链，就把简单地卸载前面，复杂的写在后面 两端等距又同基，遵循最低序列原则 二、烯烃和炔烃 选主链 含双键或三键（全部）的、最长的链为主链，若有多个双键或三键，例如有两个双键，则叫丁二烯。 标序号 先看双键离哪个...

一、创建 1.1 基本的创建函数 x1=torch.empty(3,2) x2=torch.rand(3,2) x3=torch.zeros(3,2) x4=torch.ones(3,2) print(x1) print(x2) print(x3) print(x4)  1.2 指定类型 上述的函数都可以用dtype参数指定类型 y2=torch.rand(3,2,dtype=torch.double) y2  1.3 指定形状 可以用xx_like函数指定一个旧的tensor的形状 z1=torch.empty_like(x1) z2=torch.rand_like(x1) z3=torch...