2021-dfsTRN-K

本文介绍了一种解决素数环问题的方法,通过DFS算法找出所有符合条件的素数环,并按字典序输出。代码实现中使用了素数筛选、状态标记等技巧。

https://vjudge.net/contest/425321#problem/K

题目概述

素数环问题。要按照字典序输出素数环。
(吐槽一下,那个题目中的顺时针逆时针太误导人了,和那毫无关系)

思路

可能我还不太熟悉输出所有情况的题,导致做的有点卡。。不过不要紧。
用数组记录已经dfs假设的答案,如果答案确实符合条件,就顺势在dfs内输出并回溯。
最后要注意输出行末没有空格。PE了一下

代码

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <math.h>

using namespace std;
int n,prime[50],used[50],ans[50],vis[50];

void primelist()
{
    int i,j;
    for(i=2;i<=50;i++)
    {
        if(!used[i])
        {
            used[i]=1;
            prime[i]=1;
            for(j=i;j<=50;j+=i)
            {
                used[j]=1;
            }
        }
    }
}

void dfs(int step)
{
    if(step==n&&prime[1+ans[n]])
    {
        int i;
        printf("1");///注意输出格式
        for(i=2;i<=n;i++)
        {
            printf(" %d",ans[i]);///在递归函数内部合适的地方输出结果
        }
        printf("\n");
    }
    if(step==n) return;
    int i;
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        if(!vis[i]&&prime[i+ans[step]])
        {
            vis[i]=1;
            ans[step+1]=i;
            dfs(step+1);
            vis[i]=0;
        }
    }
}
int main()
{
    int cas=0;
    primelist();
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        cas++;
        printf("Case %d:\n",cas);
        ans[1]=1,vis[1]=1;
        dfs(1);
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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