SDUT_数字三角形问题_动态规划

最新推荐文章于 2021-06-16 23:04:33 发布
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#C语言 #动态规划

博客详细介绍了如何使用C语言解决数字三角形问题，通过动态规划策略来找到从顶部到底部的最优路径。

数字三角形问题

Time Limit: 1000 ms  Memory Limit: 65536 KiB
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Guojing_Huang
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算法分析与设计-数字三角形问题（动态规划）（通俗易懂，附源码和图解，含时间复杂度分析）（c++)
qq_50737715的博客
04-13 8732
3-4数字三角形问题 （一）题目 问题描述 给定一个由nnn行数字组成的数字三角形，如图所示。 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 试设计一个算法，计算从三角形的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。 算法设计 对于给定的由nnn行数字组成的数字三角形，计算从该三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大值。 数据输入 由文件input.txt提供输入数据。文件的第1行是数字三角形的行数 nnn，1
【算法】【动态规划篇】第3节：数字三角形问题
weixin_43868754的博客
04-23 1765
本期任务：介绍算法中关于动态规划思想的几个经典问题 【算法】【动态规划篇】第1节：0-1背包问题 【算法】【动态规划篇】第2节：数字矩阵问题 【算法】【动态规划篇】第3节：数字三角形问题 [【算法】【动态规划篇】第4节：硬币找零问题] [【算法】【动态规划篇】第5节：剪绳子问题] [【算法】【动态规划篇】第6节：斐波那契数列问题] 一、问题描述 """ 有一个由非负整数组成的三角形，第一...
数字三角形问题给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形
03-13
Problem B:数字三角形问题 Description 给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形 的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 编程任务： 对于给定的由n 行数字组成的数字三角形，编程计算从三角形的顶至底的路径经过的数 字和的最大值。 Input 由文件input.txt 提供输入数据。文件的第1 行是数字三角形的行数n，1￡n￡100。接下 来n行是数字三角形各行中的数字。所有数字在0..99之间。 Output 程序运行结束时，将计算结果输出到文件output.txt 中。文件的第1 行中的数是计算 出的最大值。 Sample Input 5 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 Sample Output 30
Number Triangles 给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。
05-11
Description 给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。 编程任务：对于给定的由n 行数字组成的数字三角形，编程计算从三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大值。 Input 输入数据是由多组测试数据组成。第1 行是数字三角形的行数n，1≤n≤100。接下来n行是数字三角形各行中的数字。所有数字在0至99之间。 Output 对应每组测试数据，每行输出的是计算出的最大值。 Sample Input 5 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 Sample Output 30
sdut 1730 数字三角形问题
海森v
08-10 1621
数字三角形问题 Time Limit: 1000MS Memory limit: 65536K 题目描述 给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。   对于给定的由n行数字组成的数字三角形，计算从三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大值。 输入 输入数据的第1行是数字三角形的行数n，1≤
数字三角形问题
03-05 247
数字三角形问题是DP的经典入门问题 一共有三种计算方式：直接递归计算（有一点回溯法的味道） 递推计算 记忆化搜索 其中记忆化搜索和直接递归计算非常的相似，只不过记忆化搜索将之前计算过的某些部分记录了下来，供以后使用。但是直接递归以前算过的依旧还是要算 下面贴上代码： #include<cstdio> #include<cstdlib> #inc...
SDUT ACM 数字三角形问题（基于C语言）
CHEN_ZAN_YU的博客
05-03 1120
Problem Description给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。  对于给定的由n行数字组成的数字三角形，计算从三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大值。Input输入数据的第1行是数字三角形的行数n，1≤n≤100。接下来n行是数字三角形各行中的数字。所有数字在0..99之间。Output输出数据只...
动态规划——7-2 数字三角形（附动态规划解析）
tang_113的博客
06-16 887
7-2 数字三角形 这里写目录标题7-2 数字三角形简介(https://img-blog.csdnimg.cn/20210616212824926.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RhbmdfMTEz,size_16,color_FFFFFF,t_70)思路代码 简介(https://img-blog.csdnimg.cn/2021
数字三角形问题 数字金字塔（动态规划） SDUT
Move on
04-20 1876
数字三角形问题 Time Limit:1000 msMemory Limit:65536 KiB SubmitStatistic Problem Description 给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。 对于给定的由n行数字组成的数字三角形，计算从三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大...
动态规划之数字三角形问题
小自洽
04-08 991
数字三角形问题 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Submit Statistic Discuss Problem Description 给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。 对于给定的由n行数字组成的数字三角形，计算从三角形的顶至底的路径经...
数字三角形问题-简短
rwlvjj的博客
11-23 1411
数字三角形问题 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法，计算出从三角形的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。 对于给定的由n行数字组成的数字三角形，计算从三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大值。 Input 输入数据的第1行是数字三角形...
sdut手写数字识别实验
最新发布
06-10
### 手写数字识别实验：MNIST 数据集与 Python 代码示例 手写数字识别是一个经典的机器学习问题，通常使用 MNIST 数据集进行训练和测试。MNIST 数据集包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像，每张图像是 28x28 像素的灰度图像，表示从 0 到 9 的手写数字[^5]。 以下是基于 MNIST 数据集的手写数字识别实验的 Python 代码示例，使用 TensorFlow 和 Keras 框架实现： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 加载 MNIST 数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据归一化处理 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 构建神经网络模型 model = models.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入图像展平为一维向量 layers.Dense(128, activation='relu'), # 全连接层，激活函数为 ReLU layers.Dropout(0.2), # Dropout 层，防止过拟合 layers.Dense(10, activation='softmax') # 输出层，激活函数为 Softmax ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) print(f'\nTest accuracy: {test_acc}') # 可视化训练过程 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() ``` 此代码实现了以下功能： 1. **加载数据**：通过 `tf.keras.datasets.mnist` 加载 MNIST 数据集，并对数据进行归一化处理。 2. **构建模型**：使用 Keras 构建一个简单的全连接神经网络，包含一个隐藏层（128 个神经元）和一个输出层（10 个类别）。 3. **编译模型**：选择优化器、损失函数和评估指标。 4. **训练模型**：在训练数据上训练模型，并记录训练过程中的准确率和验证准确率。 5. **评估模型**：在测试数据上评估模型性能，并绘制准确率变化曲线。 ### 实验报告建议内容 - **实验目的**：明确实验目标，例如熟悉深度学习框架 TensorFlow/Keras，了解 MNIST 数据集及其用途。 - **实验环境**：列出实验所需的软件环境，如 Python 版本、TensorFlow 版本等。 - **实验步骤**：详细描述代码实现的每个部分，包括数据预处理、模型构建、训练和评估。 - **实验结果**：展示模型的训练和测试结果，分析模型性能。 - **总结与改进**：总结实验中遇到的问题及解决方法，提出可能的改进方向，如尝试卷积神经网络（CNN）以提高识别准确率。 ---
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