UVaOJ 299 - Train Swapping

本文探讨了如何通过最少的车厢交换操作,使一列火车的车厢编号升序排列。

AOAPC I: Beginning Algorithm Contests (Rujia Liu) :: Volume 1. Elementary Problem Solving ::Sorting/Searching


Description

火车可以通过 swapping 装置, 调换相邻两节车厢的位置。

按顺序给出每节车厢的编号, 请调换火车的车厢, 使得车厢的编号升序。

请求出最少要用到几次 swapping 装置。


Type

Sorting/Searching


Analysis

题目实则求解一段序列中的逆序对数。

方法有很多, 况且这题 n 极小, 只要能求出逆序对数, 几乎都可以过。


Solution

// UVaOJ 299
// Train Swapping
// by A Code Rabbit

#include <algorithm>
#include <cstdio>
using namespace std;

const int MAXN = 52;

int n;
int train[MAXN];

int main() {
    int tot_case;
    scanf("%d", &tot_case);
    while (tot_case--) {
        scanf("%d", &n);
        for (int i = 0; i < n; i++)
            scanf("%d", &train[i]);
        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++)
            for (int j = 0; j < n - i - 1; j++)
                if (train[j] > train[j + 1]) {
                    swap(train[j], train[j + 1]);
                    ans++;
                }
        printf("Optimal train swapping takes %d swaps.\n", ans);
    }

    return 0;
}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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