poj 1088

记忆化搜索

因为写错边界 错了n次不知道怎么回事

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <string>
#include <iterator>
#include <cmath>
#include <deque>
#include <stack>
#include <cctype>
#include <iomanip>
using namespace std;

typedef long long ll;
typedef long double ld;

const int N = 120;
const int INF = 0xfffffff;
const double EPS = 1e-8;
const ll MOD = 1e9 + 7;
const ld PI = acos (-1.0);

#define INFL 0x7fffffffffffffffLL
#define met(a, b) memset(a, b, sizeof(a))
#define put(a) cout << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(a)

int m, n, a[N][N], dp[N][N];
int dir[4][2] = {0, 1, 1, 0, 0, -1, -1, 0};
int solve (int x, int y);

int main ()
{
    while (cin >> m >> n)
    {
         met (dp, 0);
        for (int i=0; i<m; i++)
            for (int j=0; j<n; j++)
                cin >> a[i][j];

        int ans = 0;
        for (int i=0; i<m; i++)
            for (int j=0; j<n; j++)
                ans = max (ans, solve (i, j));

        cout << ans << endl;
    }
    return 0;
}

int solve (int x, int y)
{
    if (dp[x][y]) return dp[x][y];
    int k = 0;
    for (int i=0; i<4; i++)
    {
        int x1 = x + dir[i][0], y1 = y + dir[i][1];
        if (x1 >= 0 && x1 < m && y1 >= 0 && y1 < n && a[x1][y1] < a[x][y])
            k = max (k, solve(x1, y1));
    }
    return dp[x][y] = k + 1;
}


基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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