Codeforces Round #590 (Div. 3)A. Equalize Prices Again

本文介绍了一个简单的算法实现,用于计算一组整数的中位数,并确保不会出现亏损的情况。通过向上取整的方式,使得平均值能够覆盖所有成本。该算法使用了C++语言进行实现。

AC。根据题意,是一个简单的求中位数,但是为了不亏本,需要向上取整。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <algorithm>
using namespace std;

int call(vector<int>* v){
    int mean,sum;
    sum = 0;
    for(auto mem:(*v)){
        sum += mem;
    }
    mean = sum/(v->size());
    if((mean*(v->size()))<sum)
        return mean+1;
    else
        return mean;
}

int main()
{
    int q,n;
    n=0;
    cin>>q;
    while(q){
        cin>>n;
        vector<int>* v=new vector<int>(n,0);
        int i = 0;
        while(i<n){
            cin>>(*v)[i];
            i++;
        }
        cout<<call(v)<<endl;
        delete(v);
        q--;
    }
    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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