poj2442

第一次写堆,估计也可以用优先队列做,给一个m*n矩阵,每行任取一个数出来,求最小n 数和。从第一行到第i行,用一个堆去存储前i行,最小的n个i数和。

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <queue>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
int a[2005],b[2005],sum[2005];
int main()
{
    int t,m,n;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        cin>>m>>n;
        for(int i=0;i<n;i++)scanf("%d",&a[i]);
        sort(a,a+n);
       for(int i=1;i<m;i++)
        {
        for(int i=0;i<n;i++)
        scanf("%d",&b[i]);
        sort(b,b+n);
        for(int i=0;i<n;i++)sum[i]=a[0]+b[i];
        make_heap(sum,sum+n);
            for(int j=1;j<n;j++)
                for(int k=0;k<n;k++)
            {
                int temp=a[j]+b[k];
                if(temp>sum[0])break;
                pop_heap(sum,sum+n);
                sum[n-1]=temp;
                push_heap(sum,sum+n);
            }
            for(int i=0;i<n;i++)
                a[i]=sum[i];
        }
        sort(a,a+n);
        for(int i=0;i<n-1;i++)
            printf("%d ",a[i]);
        printf("%d\n",a[n-1]);
    }
    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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