N个数求最大的k个数

求n以内最大的k个素数以及它们的和(C) 立即下载

计划之中,每周日,做点算法题。希望能有所进步。

看了一个在N个数中求k个数,我的第一感觉应该是用堆来解决。确实堆是可行的,这里给出一个快排思想的求法,时间复杂度为O(N*log2^k)。

然后再弄个堆维护的例子。

以前搞ACM的时候,有点浮躁,但愿能够在静下来的时候多多考虑算法。

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
void swap(int *a, int *b) {
	int temp = *a;
	*a = *b;
	*b = temp;
}
void  find_k(int a[], int left, int right, int k) {
	if ( k <= 0)
		return;
	int s = left, i, j;
	if(right - left+1 <= k) { 			/*ok*/
		for(j = left ; j <= right ;j++)
			printf("%d  ",a[j]);
		return;
	}

	for( i = left ; i < right ;i++ ) {		
		if(a[i] > a[right]) {
			swap(&a[s++], &a[i]);
		}
	}
	swap(&a[s], &a[right]);
	if(s - left   >= k) {
		find_k(a, left, s - 1, k);
	}
	else {
		find_k(a, left, s-1, s-left);
		find_k(a,s, right, k -(s-left));
	}
}
int main ( ) {  
    int         a[100], n, k, i;  
    scanf("%d %d", &n, &k);  
    for( i = 0 ;i < n ;i++) {  
        scanf("%d", &a[i]);  
    }  
  find_k(a, 0 ,n-1, k);
  printf("\n");
    exit(0);  
}  



堆维护

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#define MAXSIZE		100
int		heap[MAXSIZE];
int		heapsize;
int		valmax;
/*
*首先将需要插入的数据,放在数组尾部。
* 那么这个元素破坏了堆的规则。需要将它上浮
*直到满足规则
*/

int ins_heap(int no) { 
	heapsize ++;
	int 	pos = heapsize;
	int	parent = pos/2;
	int	target = heap[heapsize] = no;
	while(parent != 0) {
		if(heap[parent] <= target) {
			break;
		}
		else {
			heap[pos] = heap[parent];
			heap[parent] = target;
			pos = parent;
			parent = pos /2;
		}
	}
	return heapsize;
}
/*
*删除堆顶元素。然后将数组尾部元素放在堆顶,破坏堆
*结构。将此元素与他的左右子节点比较,取最小的交换
*一直下沉直到满足堆的规则
*/
int  del_heap( ) {
	int 	pos = 1;
	int 	ret;
	int 	left ;
	int 	right ;
	int   mixval, temp, ptr;
	ret = heap[pos];
	heap[pos] =  heap[heapsize];
	heapsize -- ;
	while(pos*2 <= heapsize) {					/**/
		left = pos * 2 ;
		right = pos *2 +1;
		mixval = (heap[left]<heap[right]) ? heap[left]: heap[right];
		if(mixval == heap[left])
			ptr = left;
		else if(mixval == heap[right])
			ptr = right;
		if(heap[pos] < mixval)
			break;
		else {
			temp = heap[pos];
			heap[pos] = heap[ptr];
			heap[ptr] = temp;
			pos = ptr;
		}
	}
	return ret;
}
void init_heap(int a[], int n) {
		
}

int main ( ) {  
	int         a[100], n, k, i;  
	heapsize = 0;
    	scanf("%d %d", &n, &k);  
    	for( i = 0 ;i < n ;i++) {  
        scanf("%d", &a[i]);  
		if(i < k) {
			ins_heap(a[i]);
			if(a[i] < valmax) {
				valmax = a[i];
			}
			continue;
		}
		if(a[i] > valmax) {
			del_heap();
			ins_heap(a[i]);
			valmax = heap[1];
		}
    	}  
	int t= heapsize;
	for( i = 1 ;i <= t; i++) {	
		printf("%d ", heap[i]);
	}
	printf("\n");
       exit(0);  
}  

/*
9 5
24 10 90 77 16 25 33 89 67

*/


test1:

9 5
24 10 90 77 16 25 33 89 67
33 67 90 89 77

test 2:

9 3
24 10 90 77 16 25 33 89 67
77 90 89 

CST--时域仿真的网格设置技巧 对于物理概念清晰的工程师而言,使用时域算法几乎能够解决所有电磁仿真问题,但是,掌握时域算法的仿真技巧比掌握频域的难度大,这恐怕也是很多仿真工程师更喜欢使用频域算法的原因,因此,对于时域算法的灵活应用更能考验你是否是一名合格的仿真工程师。 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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