选择困难症

Js实现轮盘抽奖功能,一招帮你解决选择困难症 不知道今天自己该吃什么,一招帮你解决选择困难症。 阅读详情

题目描述
又到吃饭时间,Polo 面对饭堂里琳(fei)琅(chang)满(keng)目(die)的各种食品,又陷入了痛苦的抉择中:该是吃手(jiao)打肉饼好呢,还是吃豆(cai)角(chong)肉片好呢?嗯……又不是天秤座怎么会酱紫呢?
具体来说,一顿饭由M 个不同的部分组成(荤菜,素菜,汤,甜品,饮料等等),Polo 要在每个部分中选一种作为今天的午饭。俗话说的好,永远没有免费的午餐,每种选择都需要有一定的花费。长者常常教导我们,便宜没好货,最便宜的选择估计比较坑爹,可囊中羞涩的Polo 还要把钱省下来给某人买生日礼物,这该怎么办呢?
于是一个折中方案出来了:第K 便宜的组合要花多少钱?这就要靠你了。
输入
第一行两个数M,K,含义如上所述。
接下来M 行,先是一个整数Ai,表示第i 个部分有多少种选择。接下来用空格分开的Ai 个整数表示每种选择的价格。

输出
一行一个整数表示答案。
样例输入
2 2
2 1 3
2 2 2
样例输出
3

提示
【样例解释】
最便宜的选择是第一部分选择1 块钱的,第二部分选择2 块的。但由于第二部分里2 块钱有两种不同的选择,所以第二便宜的总花费仍然是3 块。
这里写图片描述

Solution

此题跟poj2442是一样的,以前也做过,但考试的时候却一直想不出做法。今天又整理了一下。
首先要一行一行来,设运行到i行。
s[j]表示1−(i−1)行第j小的方案的花费。
然后对于每行,要初始化一些数,分别把第i小的和该行第1个加起来。

void prepare(int i)
{
    tot=0;
    len=0;
    for(int j=1;j<=x;j++) 
    {
        tot++;
        heap[tot].l=j; //l表示它是s数组中第l小的
        heap[tot].r=1; //r表示它在该行取了第r个
        heap[tot].v=s[j]+a[i][1];
        up(tot);
    }
}

然后一直取最小的,(必须直接取,因为指针往后面移动的话显然更大)。然后那个最小的r指针+1,产生出一个新的数。

            len++;
            t[len]=heap[1].v;
            if(heap[1].r+1<=a[i][0]) //r还能往后加1
            {
                tot++;
                heap[tot].l=heap[1].l;
                heap[tot].r=heap[1].r+1;
                heap[tot].v=heap[1].v-a[i][heap[1].r]+a[i][heap[1].r+1];
            }

这样的好处就是,你只需要考虑r这个下标,并且不影响取m个最小值的正确性。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#define ll long long
using namespace std;
int n,m,x,tot,len;
int a[11][500001];
ll s[100005],t[100005];
struct ty
{
    int l,r;
    ll v;
}heap[100005];
void up(int id)
{
    while(id/2>=1) 
    {
        if(heap[id].v<heap[id/2].v) 
        {
            swap(heap[id],heap[id/2]);
            id=id/2;
        }
        else break;
    }
}
void down(int id)
{
    while(id*2<=tot) 
    {
        int j;
        if(id*2+1>tot||heap[id*2].v<heap[id*2+1].v) j=id*2;
        else j=id*2+1;
        if(heap[id].v>heap[j].v) 
        {
            swap(heap[id],heap[j]);
            id=j;
        }
        else break;
    }
}
void prepare(int i)
{
    tot=0;
    len=0;
    for(int j=1;j<=x;j++) 
    {
        tot++;
        heap[tot].l=j;
        heap[tot].r=1;
        heap[tot].v=s[j]+a[i][1];
        up(tot);
    }
}
int main()
{
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++) 
    {
        scanf("%d",&a[i][0]);
        for(int j=1;j<=a[i][0];j++) scanf("%d",&a[i][j]);
        sort(a[i]+1,a[i]+a[i][0]+1);
    }
    x=a[1][0];
    for(int i=1;i<=x;i++) s[i]=a[1][i];
    for(int i=2;i<=n;i++) 
    {
        prepare(i);
        while(1) 
        {
            len++;
            t[len]=heap[1].v;
            if(heap[1].r+1<=a[i][0]) 
            {
                tot++;
                heap[tot].l=heap[1].l;
                heap[tot].r=heap[1].r+1;
                heap[tot].v=heap[1].v-a[i][heap[1].r]+a[i][heap[1].r+1];
            }
            swap(heap[1],heap[tot]);
            tot--;
            down(1);
            x=max(x,len);
            if(len==m||tot==0) break;
        }
        for(int j=1;j<=x;j++) s[j]=t[j];
    }
    cout<<s[m];
    return 0;
}
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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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心觉:购物选择困难症! 为什么你总是挑不出“最完美”的商品?

有时候,你会发现更好的产品不送运费险,对于有选择困难症的同学,运费险其实挺害人的,因为又多了一个选择,会干扰选择;建议选更好的,这和投资是一样的,要有试错的预算,勇于承担试错的成本,才能选择更好的;没有任何产品是完美的,重要的是它能满足你大部分需求,而不是永远在追求那个不存在的“最完美选项”比如,杨贵妃打算买一台咖啡机,她看了十几款,结果花了大量时间纠结咖啡机的颜色、材质,甚至还在意配件的细微差别。这种完美主义让我们在购物时一拖再拖,耗费了大量的时间和精力,最终还是买不到完美的,因为本身就没有完美的。

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选择困难症__牛客网

小L有严重的选择困难症。 早上起床后,需要花很长时间决定今天穿什么出门。 假设一共有k类物品需要搭配选择,每类物品的个数为Ai,每个物品有一个喜欢值Vj,代表小L对这件物品的喜欢程度。 小L想知道,有多少种方案,使得选出来的总喜欢值&amp;gt;M 需要注意,每类物品,至多选择1件,可以不选。 输入描述: 多组输入 每组数据第一行输入k M(k&amp;lt;=6,1&amp;lt;=M&amp;lt;=1e8),表示有多少类...

CLIII的博客 1167

android小项目——FateChoice,选择困难症神器

FateChoice项目说明 FateChoice针对有选择困难症的人,提供添加选择主题,随机做一个抉择的功能。 暂时实现了主界面,添加主题,进行随机选择的功能。分为三个activity 项目原理十分简单。存储采用了 SharedPreferences,主界面根据存储的内容进行动态布局。 技术难点 每次添加主题后返回主界面需要刷新一遍,所以采用的技术方案是跳转到添加主题的activ...

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ACTY
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