acm刷题记录(2020.4.4)

2020年大学生编程比赛---ACM、蓝桥杯、天梯赛 文章目录前言一、陕西省第八届大学生程序设计大赛ACM比赛题目竞赛流程安排比赛心路历程比赛总结二、第十一届蓝桥杯编程大赛比赛题目比赛历程比赛总结三、团队程序设计天梯赛--2020年11月28日比赛题目比赛历程比赛总结总结 前言 在大三的上半年我参加了三个编程比赛,分别是: 2020年陕西省第八届大学生程序设计大赛ACM 第十一届蓝桥杯编程大赛 团队程序设计天梯赛 下面是我为大家总结的参赛经验,希望对大家有所帮助 提示:以下是本篇文章正文内容,目录是按照参赛时间顺序 一、陕西省第八届大学生程序设计大赛A 阅读详情

leetcode 17
电话号码的字母组合
给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。
给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。
在这里插入图片描述
值得注意的地方是 7和9是4个所以我的代码有点奇怪。
本质上是考虑为向量乘积,定义乘法。

class Solution {
    public List<String> cs(List<String> a,List<String> b)
    {
        List<String> l=new ArrayList<String>();
        for(int i=0;i<a.size();i++)
        {
            for(int j=0;j<b.size();j++)
            {
                String p=a.get(i)+b.get(j);
                l.add(p);
            }
        }
        return l;
    }
    public List<String> letterCombinations(String digits) {
        
        List<String> al=new ArrayList<String>();
        if(digits.length()<=0) return al;
        if(digits.charAt(0)=='7')
        {
            al.add("p");al.add("q");al.add("r");al.add("s");
        }
        else if(digits.charAt(0)=='8')
        {
            al.add("t");al.add("u");al.add("v");
        }
        else if(digits.charAt(0)=='9')
        {
            al.add("w");al.add("x");al.add("y");al.add("z");
        }
        else{
        al.add(Character.toString((char)(((int)digits.charAt(0)-(int)'2')*3+(int)'a')));
        al.add(Character.toString((char)(((int)digits.charAt(0)-(int)'2')*3+1+(int)'a')));
        al.add(Character.toString((char)(((int)digits.charAt(0)-(int)'2')*3+2+(int)'a')));
        }
        for(int i=1;i<digits.length();i++)
        {
            List<String> p=new ArrayList<String>();
            if(digits.charAt(i)=='7')
            {
                p.add("p");p.add("q");p.add("r");p.add("s");
            }
            else if(digits.charAt(i)=='8')
            {
                p.add("t");p.add("u");p.add("v");
            }
            else if(digits.charAt(i)=='9')
            {
                p.add("w");p.add("x");p.add("y");p.add("z");
            }
            else{
                p.add(Character.toString((char)(((int)digits.charAt(i)-(int)'2')*3+(int)'a')));
                p.add(Character.toString((char)(((int)digits.charAt(i)-(int)'2')*3+1+(int)'a')));
                p.add(Character.toString((char)(((int)digits.charAt(i)-(int)'2')*3+2+(int)'a')));
            }
            al=cs(al,p);
        }
        return al;
    }
}

执行用时 :1 ms, 在所有 Java 提交中击败了92.59%的用户
内存消耗 :38.5 MB, 在所有 Java 提交中击败了5.20%的用户

leetcode 18
18. 四数之和
给定一个包含 n 个整数的数组 nums 和一个目标值 target,判断 nums 中是否存在四个元素 a,b,c 和 d ,使得 a + b + c + d 的值与 target 相等?找出所有满足条件且不重复的四元组。

注意:

答案中不可以包含重复的四元组。

示例:

给定数组 nums = [1, 0, -1, 0, -2, 2],和 target = 0。

满足要求的四元组集合为:
[
[-1, 0, 0, 1],
[-2, -1, 1, 2],
[-2, 0, 0, 2]
]

我的思路和之前的一样,将4的问题转为3再转为2

class Solution {
    public List<List<Integer>> fourSum(int[] nums, int target) {
        //排序 logn
        //固定第1个数,转换为3数之和n
        //固定第2个数,转换为2数之和n
        //对于两数之和,如果有序的话,可以在logn内找到
        //复杂度logn+n^2*logn
        List<List<Integer>> al=new LinkedList<List<Integer>>();
        if(nums.length<4) return al;
        Arrays.sort(nums);
        int p1=0;//第一个指针固定第一个数
        int p2=1;//第二个指针固定第二个数
        int p3=2;//头指针
        int p4=nums.length-1;//尾指针
        while(true)
        {
            //List<Integer> l=new ArrayList<Integer>();
                //l.add(nums[p1]);l.add(nums[p2]);l.add(nums[p3]);l.add(nums[p4]);
                //al.add(l);
            if(p3>=p4)
            {
                while(p2<=nums.length-3&&nums[p2]==nums[++p2]);
                p3=p2+1;
                p4=nums.length-1;
                if(p2>nums.length-3)
                {
                    while(p1<=nums.length-4&&nums[p1]==nums[++p1]);
                    p2=p1+1;
                    p3=p2+1;
                    p4=nums.length-1;
                 }
                 if(p1>nums.length-4) break;
            }
            int j=target-nums[p1]-nums[p2];
            int k=nums[p3]+nums[p4];
            if(k==j)
            {
                List<Integer> l=new ArrayList<Integer>();
                l.add(nums[p1]);l.add(nums[p2]);l.add(nums[p3]);l.add(nums[p4]);
                al.add(l);
                while(p4>p3&&nums[p4]==nums[--p4]);
                while(p4>p3&&nums[p3]==nums[++p3]);
            }
            else if(k>j)
            {
                while(p4>p3&&nums[p4]==nums[--p4]);
            }
            else if(k<j)
            {
                while(p4>p3&&nums[p3]==nums[++p3]);
            }
            
            if(p2>nums.length-3)
            {
                while(p1<=nums.length-4&&nums[p1]==nums[++p1]);
                p2=p1+1;
                p3=p2+1;
                p4=nums.length-1;
            }
            if(p1>nums.length-4) break;
        }
        return al;
    }
}

执行用时 :30 ms, 在所有 Java 提交中击败了34.98%的用户
内存消耗 :39.9 MB, 在所有 Java 提交中击败了22.11%的用户

这类问题可以剪枝,考虑到当前最大值最小值和目标值关系。

leetcode 19
删除链表的倒数第N个节点
给定一个链表,删除链表的倒数第 n 个节点,并且返回链表的头结点。

示例:

给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 n = 2.

当删除了倒数第二个节点后,链表变为 1->2->3->5.

可以采用p来记录节点个数,当p的长度比n大时将p的头往后移一位
最后将p删去。

class Solution {
    public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {
        ListNode pt=head;
        ListNode p=pt;
        p=pt;
        int pk=1;
        ListNode x=head;
        boolean f=false;
        while(x!=null)
        {
            pt.next=x.next;
            x=x.next;
            pt=pt.next;
            pk++;
            if(pk>n+2)
            {
                p=p.next;
                pk--;
            }
            else if(x==null&&pk==n+1)
            {
                head=head.next;
                f=true;
                break;
            }
        }
        //return p;
        if(!f) p.next=p.next.next;
        return head;
    }
}

执行用时 :0 ms, 在所有 Java 提交中击败了100.00%的用户
内存消耗 :37.8 MB, 在所有 Java 提交中击败了5.06%的用户

2020浙江省ACM省赛A题 2020 ACM浙江省省赛A 题其他题待补 很简单先打表,然后输出就可注意第一天如果是包含202则需特殊处理 #include<iostream> using namespace std; int year1,m1,d1,year2,m2,d2; long long a[10000][13][32]; int yf(int x,int y){ if(y==2){ if((x%4==0 && x%100!=0)||(x%400==0) 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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")

LeetCode刷题误区以及python的ACM编程(对这段时间做公司笔试题的一个反思)

1. 写在前面 最近找实习的这段时间,做了好几家公司的笔试算法题,确实是给予了一定的打击,和我之前预想的有点不太一样,当然,我不是一个遭受点打击就立马放弃的人,所以这里不带负面情绪,有打击才能更加认识到不足嘛,这样我们才能成长,通过这几次打击,也希望能累积点经验,对于我来说, 这段时间的试错成本还应该扛得住。 这篇文章主要是通过这几次笔试记录下我平时刷LeetCode的一些误区(顺便写点自己的体会啦), 另外再整理一下python下的ACM编程(这几次笔试悟出来的比较合适的代码结构,不一定普适哈) , 下面

Miracle8070 9179

什么是核心代码模式,什么又是ACM模式?

搞清楚

代码随想录 3万+

杭电acm刷题记录ID1002

Problem Description I have a very simple problem for you. Given two integers A and B, your job is to calculate the Sum of A + B. Input The first line of the input contains an integer T(1<=T<=20)

qq_17125887的博客 912

acm刷题记录(2020.3.13)

leetcode 7 整数反转 这道题最重要的是溢出的处理,若用int作为数据类型去判断有没有溢出是无法的做到的,只有通过long来判断才行,当然可以通过捕获异常来判断。 其思路很简单就不过多赘述 code: class Solution { public int reverse(int x) { if(x==0) return x; long x1=x;...

Kicate的博客 258

【acm专题分类】刷题计划 附题目地址 (两个月持续更新中)

由于那篇文章内容比较多,总是需要审核,于是用这篇文章来提供 vj 地址 vj题目地址(持续更新中,欢迎来AK) 【两个月刷题计划】专题一 简单搜索 【两个月刷题计划】专题二 搜索进阶 学如逆水行舟,不进则退 ...

超逸の学习技术博客 3147

ACM-刷题记录-14届NEFU校赛

P2031凯撒密码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ string s; int d; while(cin>>s) { cin>>d; int len=s.length(); for(int i=0;i<len;i++) { s[i]...

StormTechnology的博客 234

刷了几千道算法题,这些我私藏的刷题网站都在这里了!

遥想当年,机缘巧合入了 ACM 的坑,周边巨擘林立,从此过上了"天天被虐似死狗"的生活… 然而我是谁,我可是死狗中的战斗鸡,智力不够那刷题来凑,开始了夜以继日哼哧哼哧刷题的日子,从此"读题与提交齐飞, AC 与 WA 一色 ",我惊喜的发现被题虐既刺激又有快感,那一刻我泪流满面。这么好的事儿作为一个正直的人绝不能自己独享,经过激烈的颅内斗争,我决定把我私藏的十几个 T 的,阿不,十几个刷题网...

Rocky0429 16万+
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不见冬
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