摘要: L2-016 愿天下有情人都是失散多年的兄妹 (25 分) L2-016 愿天下有情人都是失散多年的兄妹 (25 分) L2-016 愿天下有情人都是失散多年的兄妹 (25 分) 呵呵。大家都知道五服以内不得通婚,即两个人最近的共同祖先如果在五代以内(即本人、父母、祖父母、曾祖父母、高祖父母)则不可 阅读全文
posted @ 2019-03-27 19:57 magicalzh 阅读(329) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1091 N-自守数 (15 分) 1091 N-自守数 (15 分) 1091 N-自守数 (15 分) 如果某个数 K 的平方乘以 N 以后,结果的末尾几位数等于 K,那么就称这个数为“N-自守数”。例如 3,而 2 的末尾两位正好是 9,所以 9 是一个 3-自守数。 本题就请你编写程序判断一 阅读全文
posted @ 2019-03-27 19:53 magicalzh 阅读(254) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: L1-006 连续因子 (20 分) 一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7,其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。给定任一正整数 N,要求编写程序求出最长连续因子的个数,并输出最小的连续因子序列。 输入格式: 输入在一行中给出一个正整数 N(1 阅读全文
posted @ 2019-03-19 15:39 magicalzh 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 汉诺塔的递归实现 以递归(循环)方式求解汉诺塔的问题(n, a, b, c),即将N个盘子从起始柱(标记为“a”)通过借助柱(标记为“b”)移动到目标柱(标记为“c”),并保证每个移动符合汉诺塔问题的要求。 输入格式: 输入为一个正整数N,即起始柱上的盘数。 输出格式: 每个操作(移动)占一行,按柱 阅读全文
posted @ 2019-03-13 17:12 magicalzh 阅读(294) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 7-7 六度空间 (30 分) “六度空间”理论又称作“六度分隔(Six Degrees of Separation)”理论。这个理论可以通俗地阐述为:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”如图1所示。 图1 六度空间示意图 “六度空间 阅读全文
posted @ 2019-03-13 16:53 magicalzh 阅读(1321) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 7-1 最大子列和问题 (20 分) 给定K个整数组成的序列{ N​1​​, N​2​​, ..., N​K​​ },“连续子列”被定义为{ N​i​​, N​i+1​​, ..., N​j​​ },其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 阅读全文
posted @ 2019-03-12 19:33 magicalzh 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 6-1 单链表逆转 (20 分) 本题要求实现一个函数,将给定的单链表逆转。 函数接口定义: List Reverse( List L ); 其中List结构定义如下: typedef struct Node *PtrToNode; struct Node { ElementType Data; / 阅读全文
posted @ 2019-03-12 18:54 magicalzh 阅读(223) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #include using namespace std; map ans; int main() { ios::sync_with_stdio(false); int n,m; cin>>n>>m; for(int i=0;i>x; a=a::iterator it=ans.begin(); it!=ans.end();it++) ... 阅读全文
posted @ 2019-03-06 19:42 magicalzh 阅读(239) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection im... 阅读全文
posted @ 2018-12-07 11:16 magicalzh 阅读(3618) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection im... 阅读全文
posted @ 2018-12-07 11:14 magicalzh 阅读(3653) 评论(0) 推荐(0) 编辑