【Python算法】:视野争夺

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小Q在进行一场竞技游戏,这场游戏的胜负关键就在于能否能争夺一条长度为L的河道,即可以看作是[0,L]的一条数轴。
这款竞技游戏当中有n个可以提供视野的道具−真视守卫,第i个真视守卫能够覆盖区间[xi,yi]。现在小Q想知道至少用几个真视守卫就可以覆盖整段河道。

输入描述:
输入包括n+1行。

第一行包括两个正整数n和L(1<=n<=105,1<=L<=109)

接下来的n行,每行两个正整数xi,yi(0<=xi<=yi<=109),表示第i个真视守卫覆盖的区间。

输出描述:
一个整数,表示最少需要的真视守卫数量, 如果无解, 输出-1。

输入例子1:
4 6
3 6
2 4
0 2
4 7

输出例子1:

3

============================================================================

(这道题自己踩雷了,还有一个无解的情况,题目说输出-1,读题仔细很重要)

算法思路
(1)首先要对所有守卫(x,y)根据x排序,对于最新选出的[xi, yi]最大延伸长度为yi;
(2)选出守卫的x小于xi的守卫,遍历查找哪个y延伸的最远
(3)得到新的[xj, yj]和最大延伸长度yj,返回(1)
在这里插入图片描述
题目要求的输入格式

a = list((map(lambda x:int(x), input().split())))
n, L = a[0],a[1]
eyes = []
for i in range(n):
    eyes.append(list((map(lambda x:int(x), input().split()))))

模拟一个输入

n=11
L=28
eyes =[[0,3], [5, 24], [8, 27], [9, 19],
	   [3, 17], [13, 18], [9, 25], [19, 29], 
	   [12, 15], [25, 29], [0, 6]]

方法1:按顺序迭代,每次都保存最新的延伸长度(case100%通过)

eyes.sort()
end = 0
max_length = 0
time = 1#需要的守卫,刚开始就要有一个
for i in range(n):
    if max_length>=L:
        break#长度达到退出
    if eyes[i][0]>end:#如果中间空开了,比如【0,6】和【8,27】那么说明中间必有一个
        time += 1#守卫数量+1
        end = max_length
        max_length = max(eyes[i][1], max_length)#***
    elif eyes[i][1]>max_length: #如果和前一个仍然是重叠关系,且延伸长度更长,更新最大延伸长度
        max_length = eyes[i][1]
print(time)

方法2:函数查找(case通过率50%,运行慢)

eyes.sort()
def eye_search(eye_y,eye_list):
    length = [i[1]-eye_y for i in eye_list if i[0]<=eye_y]; turn = len(length)
    choose = eye_list[length.index(max(length))]#被选中的孩子
    return choose[1],eye_list[turn:]
eye_y=eyes[0][0]
eye_list = eyes
eye_time = 0
while len(eye_list)>0 and eye_y<L:
    eye_time += 1
    eye_y, eye_list = eye_search(eye_y=eye_y, eye_list=eye_list)
print(eye_time)

这道题有无解的情况,输出的时候要注意,这里就不写了,溜了。

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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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