HDU -2181 哈密顿绕行世界问题

本文介绍了一种基于深度优先搜索(DFS)的遍历算法,适用于小规模数据集。通过递归方式实现路径查找,详细解释了如何寻找从起点到终点的所有可能路径,并通过实例代码展示了如何对顶点的邻接点进行排序来确保路径输出的字典序最小。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

由于数据量其实很小,直接DFS即可,细节见注释

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
bool vis[21];
int adj[21][3],cnt,tpath[20],start;
void dfs(int k,int level)
{
	if(level==19)
	{
		for(int i=0;i<3;i++)
			if(adj[k][i]==start)
			{
           //如果终点与起点相邻,那么这条路径满足条件,直接打印出来
				tpath[level]=k;
				printf("%d:  ",cnt);
				for(int j=0;j<20;j++) printf("%d ",tpath[j]);
				printf("%d\n",start);
				cnt++;
			}
		return;
	}
	vis[k]=1;
	tpath[level]=k;
	for(int i=0;i<3;i++)
		if(!vis[adj[k][i]]) 
			dfs(adj[k][i],level+1);
	vis[k]=0;
     //注意在这里要把vis[k]设置为0,因为一个点会出现在多条路径上,如果不设为0它就只    
  //出现在一条路径,后续过程无法访问到它
}
int main()
{
	for(int i=1;i<=20;i++)
	{
		for(int j=0;j<3;j++) scanf("%d",&adj[i][j]);
		sort(adj[i],adj[i]+3);
                        //对每个顶点的三个邻接点排序,这样DFS产生路径的顺序自然就是字典序
	}
	while(scanf("%d",&start)&&start)
	{
		memset(vis+1,0,sizeof(bool)*20);
		cnt=1;
		dfs(start,0);
	}
	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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值