fzu2216 0可以代替任何数字,问打出的顺子最大长度?

整型数组处理算法(十二)请实现一个函数:最长顺子。[风林火山] 请实现一个函数:最长顺子;输入很多个整数(1<=数值<=13), 返回其中可能组成的最长的一个顺子(顺子中数的个数代表顺的长度); 其中数字1也可以代表14; 顺子包括单顺\双顺\3顺; 单顺的定义是连续5个及以上连续的数,比如1,2,3,4,5、3,4,5,6,7,8和10,11,12,13,1等; 双顺的定义是连续3个及以上连续的对(对:两个相同的数被称为对), 比如1,1,2,2,3,3、4,4,5,5,6,6,7,7和11,11,12,12,13,13,1,1等; 3顺的定义是连续2个及以上连续的3 阅读详情

比赛的时候写得太乱了,二分+双指针一起上实在有点多余,双指针也写得有点冗余。主要还是理解复杂了题目,不仔细看输入范围不带语境的后果╮(╯▽╰)╭

然后今天又把两个分开写了一下:

【二分版】

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<map>//int dx[4]={0,0,-1,1};int dy[4]={-1,1,0,0};
#include<set>//int gcd(int a,int b){return b?gcd(b,a%b):a;}
#include<vector>
#include<cmath>
#include<stack>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<cstdio>
using namespace std;
vector<int> v;
int main(){
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
		v.clear();
        int n,m,p=0;
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for(int i=0;i<n;++i){
			int a;
			scanf("%d",&a);
			if(a==0)
				p++;
			else
				v.push_back(a);
		}
		if(p==n){
			cout<<min(m,p)<<endl;
			continue;
		}
		sort(v.begin(),v.end());
		n=unique(v.begin(),v.end())-v.begin();
		int l=0,r=m;
		int ans;
		while(l<=r){
			int mid=(l+r)/2;
			int u=0;
			for(int i=0;i<n-max(mid-p,0)+1;++i){
				int a=i,b=i+max(mid-p,0)-1;
				if((v[b]-v[a]+1)-(b-a+1)<=p){
					u=1;
					break;
				}
			}
			if(u==0)
				r=mid-1;
			else{
				l=mid+1;
				ans=mid;
			}
		}
		cout<<ans<<endl;
	}
	return 0;
}
【双指针版】

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<map>//int dx[4]={0,0,-1,1};int dy[4]={-1,1,0,0};
#include<set>//int gcd(int a,int b){return b?gcd(b,a%b):a;}
#include<vector>
#include<cmath>
#include<stack>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<cstdio>
using namespace std;
vector<int> v;
int main(){
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
		v.clear();
        int n,m,p=0;
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for(int i=0;i<n;++i){
			int a;
			scanf("%d",&a);
			if(a==0)
				p++;
			else
				v.push_back(a);
		}
		if(p==n){
			cout<<min(m,p)<<endl;
			continue;
		}
		sort(v.begin(),v.end());
		n=unique(v.begin(),v.end())-v.begin();
		int a=0,b=0;
		int maxx=0; 
		while(b<n){
			if((v[b]-v[a]+1)-(b-a+1)>p){
				a++;
				continue;
			}
			int ss=p-((v[b]-v[a]+1)-(b-a+1));
			int sss=min(m,ss+(v[b]-v[a]+1));
			maxx=max(maxx,sss); 
			b++;
		}
		cout<<maxx<<endl;
	}
	return 0;
}



找牌中最大的顺子长度 找最大顺子长度 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. 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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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