二分4——2021-02-04更

地球坐标系 (WGS-84) 到火星坐标系 (GCJ-02) 的转换算法 原文 WGS-84 到 GCJ-02 的转换(即 GPS 加偏)算法是一个普通青年轻易无法接触到的“公开”的秘密。这个算法的代码在互联网上是公开的,详情请使用 Google 搜索 "wgtochina_lb" 。 整理后的算法代码请参考 https://on4wp7.codeplex.com/SourceControl/changeset/view/21483#353936 。知道了这个算 阅读详情

二分4——二分答案

T1 营救

题目:

一座摩天大楼起了大火,n个人都被困在了顶层狭长的走廊上,大家排着长长的队伍等着逃离险境。但火势很猛,消防员升起的救生舱只有m次运人下来的机会,并且每次运的人总重量还不能太重,避免将救生舱压垮。
此时如何将这一排人分隔成m个连续的小组,(大家遵守逃生守则,没有人会往前插队),并且让这m个组中总重量最重的那个组的重量尽量小。这样才能快速安全的将大家都救离险境。
现在告诉你这n个人的体重,请你找出一种分组方法,让这m个组中总重量最重的那个组的重量尽量小,并输出这个组的总重量。

输入
第一行 两个正整数n和m,中间用一个空格隔开,表示有n个逃生的人和要分隔成m个连续的小组。

第二行 。n个正整数,每个整数之间用一个空格隔开,表示n个人的体重(单位:公斤,不超过10^8)。

输出
一个正整数,表示m个组中总重量最重的那个组的重量。

输入样例
6 3
20 30 50 80 100 120

输出样例
180

思路:

因为这道题要求的是最重的那个组的重量,所以我们二分的范围就是n个人中最重的那个人的重量到总重。接下来就一直做二分,每次都列举一个x,然后循环n遍,看在最多承载x重量的情况下能分成几组,如果符合要求,则将x往大求,否则将x往小求。
PS:一定要注意变量类型,千万不能开小了。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long n,a[1000010],t,y,z;

bool chk(long long x)
{
	long long s=0,k=1;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		s+=a[i];
		if(s>x)
		{
			k++;
			s=a[i];
		} 
	}
	return k<=t;	
}
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin>>n>>t;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		cin>>a[i];
		y+=a[i];
		z=max(z,a[i]);
	}
	while(z<y)
	{
		long long m=(z+y)/2;
		if(chk(m))
			y=m;
		else
			z=m+1;	
	}	
	cout<<y;
	return 0;
} 

T2 隔离

题目:

由于机场是人员密集场所,在疫情期间很容易导致病毒扩散传播,因此M国在机场附近建设了 n (2≤n≤100,000) 个隔离点,随时准备隔离从飞机上下来的疑似乘客。

为了方便管理,这些隔离点都是分布在一条直线上,每个隔离点都有一个坐标 xi (0≤xi≤1,000,000,000)进行标记。

现在发现有 c (2≤c≤n) 人出现疑似症状,需要进行隔离,为了最大程度保证安全,希望使得任意两个相邻隔离者间的最短距离尽量长,请你计算这个最长的最短距离为多少?

输入
第1行:两个用空格隔开的整数 n 和 c。
第2到n+1行:每行包括一个整数,表示隔离点的位置xi。

输出
一个整数,表示最长的最短距离。

输入样例
5 3
1 2 8 4 9

输出样例
3

思路:

这道题目要求的是:如何安排使得这样隔离中距离最近的两个人之间的距离是所有方案中最长的。
那么就可以想到,第一个人一定是安排在第一个隔离点的,而最远的距离就是第一个隔离点和最后一个隔离点的距离(y),因此二分查找的范围就是1~y,二分找的是隔离点之间最短的距离(x),然后二分,如果符合要求,则说明比x还短的所有距离都是符合的,所以要把查找范围向大缩,否则就往小缩。在chk的时候要注意将上一个人的位置存下来§,然后每次都比较一下当前隔离点与上一个人的距离是否大于x,如果是的话要将p存下来改成当前点,再把可以隔离的人数+1,循环结束后再比较能隔离的人数是否符合要求。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long n,a[1000010],t,y,z;

bool chk(long long x)
{
	long long s=0,k=1,p=a[1];
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		s=a[i]-p;
		if(s>=x)
		{
			p=a[i];
			k++;
		}	
	}
	return k>=t; 
}
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin>>n>>t;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		cin>>a[i];
	sort(a+1,a+1+n);
	y=a[n]-a[1];
	z=1;
	while(z<y)
	{
		long long m=(z+y+1)/2;
		if(chk(m))
			z=m;
		else
			y=m-1;	
	}
	cout<<y;
	return 0;
} 

二分系列——二分1

二分系列——二分2

二分系列——二分3

二分查找总结 一、概述 1、定义 二分查找是一种广泛使用的搜索算法,主要用于在有序数组(一般是升序,后面的内容也只是针对升序情况)上查找元素 2、主要思想 二分查找算法背后的主要思想是充分利用元素之间的有序性、以及数组的随机访问特性,每次都与查找区间的中间元素比较大小,根据比较结果不断将查找范围缩小一半(采用分治策略,剪枝?),直到元素被找到,或者,查找区间被缩小为0 3、工作流程 将中间元素... 阅读详情

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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")

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二分

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本文属于「征服LeetCode」系列文章之一,这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁,本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止;由于LeetCode还在不断地创建新题,本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中,我不仅会讲解多种解题思路及其优化,还会用多种编程语言实现题解,涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。。

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