Tyvj 1363 火车进出栈问题 (高精度+卡特兰数+组合数学)

《算法竞赛进阶指南》火车进出栈问题 火车进出栈问题 一列火车n节车厢,依次编号为1,2,3,…,n。 每节车厢有两种运动方式,进栈与出栈,问n节车厢出栈的可能排列方式有多少种。 输入格式 输入一个整数n,代表火车的车厢数。 输出格式 输出一个整数s表示n节车厢出栈的可能排列方式数量。 数据范围 1≤n≤60000 输入样例: 3 输出样例: 5 分析: 看到这种问题我们首先想到的方法就是模拟出栈进栈的操作在记录符合的次数,而我们模拟的话实际运用的就是dfs搜索,每一层dfs搜索都有两个方向(开头和结尾不算的话),即搜索的深度为最大60000. 阅读详情

P1363 火车进出栈问题
时间: 1000ms / 空间: 131072KiB / Java类名: Main

描述
一列火车n节车厢,依次编号为1,2,3,…,n。每节车厢有两种运动方式,进栈与出栈,问n节车厢出栈的可能排列方式有多少种。
输入格式

一个数,n(n<=30000)

输出格式
一个数s表示n节车厢出栈的可能排列方式

测试样例
输入
3

输出
5

很容易看出来是卡特兰数(别问我怎么看出来的!自己划数据!),但是数据很大(卡特兰数的一二十位就接近maxlongint了),所以我们用卡特兰数的一个通项公式来求:
f[n]=C(2n,n)/(n+1)
这样我们只需要求组合数C(2n,n)就可以啦!

program mys;
var i,j,k,m,n,x,l:longint;
f:array[0..100000]of longint;
d:array[0..100000]of longint;

begin 
readln(n);

for i:=n+2 to 2*n do 
begin 
x:=i;
for j:=2 to trunc(sqrt(i)) do  
while x mod j=0 do 
begin 
x:=x div j;
inc(d[j]);
end;
if x<>1 then inc(d[x]);
end;
for i:=2 to n do 
begin 
x:=i;
for j:=2 to trunc(sqrt(i)) do 
while x mod j=0 do 
begin 
x:=x div j;
dec(d[j]);
end;
if x<>1 then dec(d[x]);
end;   
//至此,筛出C(2n,n)/n-1的所有质因子,d[i]记录质因子出现次数

f[1]:=1; l:=1;   //高精度求C(2n,n)/(n+1)
for i:=2 to n*2 do 
while d[i]>0 do 
begin 
dec(d[i]);
x:=0;
for j:=1 to l do
begin 
f[j]:=f[j]*i+x;
x:=f[j] div 10;
f[j]:=f[j] mod 10;
end;
while x>0 do 
begin 
inc(l);
f[l]:=x mod 10;
x:=x div 10;
end;
end;
for i:=l downto 1 do 
write(f[i]);
end.
题解:火车出栈问题(4解法) 思路来源,详细,有趣,值得看 问题:设有编号为1到n的n辆列车,顺序开入栈式结构的站台,则可能的出栈序列有多少种? 一:递归公式 计数原理中的乘法原理,总的可能性数量等于第一步的可能性数量和第二步的可能性数量之乘积。 以序号为n的列车为界,将列车分为两部分,一部分是在第n辆列车之前出栈的列车,另一部分是在第n辆列车之后出栈的列车。 设在n号列车之前出栈的列车数量为i(0<=i<n),则... 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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