1063. Set Similarity (25)

本文介绍了一个计算两个整数集合相似度的问题,通过定义相似度为两集合共有不同整数的数量除以所有不同整数数量的比例,并提供了一种利用C++ set进行高效计算的方法。

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1063. Set Similarity (25)
时间限制 300 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 16000 B
判题程序 Standard 作者 CHEN, Yue

Given two sets of integers, the similarity of the sets is defined to be Nc/Nt*100%, where Nc is the number of distinct common numbers shared by the two sets, and Nt is the total number of distinct numbers in the two sets. Your job is to calculate the similarity of any given pair of sets.
Input Specification:
Each input file contains one test case. Each case first gives a positive integer N (<=50) which is the total number of sets. Then N lines follow, each gives a set with a positive M (<=104) and followed by M integers in the range [0, 109]. After the input of sets, a positive integer K (<=2000) is given, followed by K lines of queries. Each query gives a pair of set numbers (the sets are numbered from 1 to N). All the numbers in a line are separated by a space.
Output Specification:
For each query, print in one line the similarity of the sets, in the percentage form accurate up to 1 decimal place.
Sample Input:
3
3 99 87 101
4 87 101 5 87
7 99 101 18 5 135 18 99
2
1 2
1 3
Sample Output:
50.0%
33.3%

思路:

  • 用set去除重复的元素,同时set有自动升序的功能,因此可用用o(n)的方法实现查找相同的元素个数
  • 也可用一个集合中的元素一个一个到另一个集合总去find,但是复杂度稍高,也可以通过
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <queue>
#include <stack>
#include <set>

using namespace std;

int main()
{
#ifdef _DEBUG
    freopen("data.txt", "r+", stdin);
#endif // _DEBUG

    double rate[51][51];
    set<int> Data[51];
    set<int>::iterator s1, s2;
    int N, M, tmp;

    scanf("%d", &N);
    for (int i = 1; i <= N; ++i)
    {
        scanf("%d", &M);
        for (int k = 1; k <= M; ++k)
        {
            scanf("%d", &tmp);
            Data[i].insert(tmp);
        }
    }


    for (int i = 1, simil; i <= N; ++i)
    {
        for (int k = 1; k <= i; ++k)
        {
            if (k == i)continue;
            simil = 0; s1 = Data[i].begin(); s2 = Data[k].begin();
            while (s1 != Data[i].end() && s2 != Data[k].end())
            {
                if (*s1 == *s2)
                {
                    ++simil;
                    ++s1; ++s2;
                }
                else if (*s1 < *s2)
                    ++s1;
                else
                    ++s2;
            }

            rate[i][k] = (double)simil * 100 / (Data[i].size() + Data[k].size() - simil);
        }
    }


    scanf("%d", &N);
    while (N--)
    {
        int i, j;
        scanf("%d %d", &i, &j);
        if (i < j)
            swap(i, j);
        printf("%.1f%%\n", rate[i][j]);
    }

    return 0;
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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