1042 Shuffling Machine

本文介绍了一种基于数组的纸牌洗牌算法,通过多次迭代重新排列54张牌的位置,实现纸牌的随机洗牌效果。算法使用C++语言实现,包括初始化牌堆、读取用户输入的洗牌顺序、执行洗牌操作并输出最终牌堆状态。

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#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>

int cards[55];
void init(){
    for (int i=1; i<55; i++)
        cards[i] = i;
}
char shape[] = {'S','H','C','D','J'};
int pos[55];
int main(){
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for (int i=1; i<55; i++)
        scanf("%d",&pos[i]);
    init();
    int temp[55];
    while (n--) {
        for (int i = 1; i<55; i++)
            temp[pos[i]] = cards[i];
        for (int i = 1; i<55; i++) {
            cards[i] = temp[i];
        }
    }
    for (int i=1; i<55; i++){
        if(i != 1)
            printf(" ");
        cards[i]--;
        printf("%c%d",shape[cards[i]/13],cards[i]%13+1);
    }
    
//        printf("%c%d ",shape[cards[i]/13],cards[i]%13+1);
//    printf("%c%d",shape[cards[54]/13],cards[54]%13+1);
}

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
A shuffling machine in C++ can be implemented using an array to represent the deck of cards and using the random number generator to shuffle the cards. Here is a sample code for a shuffling machine: ``` #include <iostream> #include <cstdlib> #include <ctime> using namespace std; const int NUM_CARDS = 52; class ShufflingMachine { private: int deck[NUM_CARDS]; int position; public: ShufflingMachine() { for (int i = 0; i < NUM_CARDS; i++) { deck[i] = i; } position = 0; } void shuffle() { srand(time(NULL)); for (int i = 0; i < NUM_CARDS; i++) { int j = rand() % NUM_CARDS; swap(deck[i], deck[j]); } position = 0; } int dealCard() { if (position >= NUM_CARDS) { shuffle(); } return deck[position++]; } }; int main() { ShufflingMachine shuffler; shuffler.shuffle(); for (int i = 0; i < NUM_CARDS; i++) { cout << shuffler.dealCard() << " "; } cout << endl; return 0; } ``` In this code, the `ShufflingMachine` class represents the shuffling machine. The `deck` array stores the deck of cards, and the `position` variable keeps track of the current position in the deck. The `shuffle` method shuffles the deck by randomly swapping cards. It uses the `srand` function to seed the random number generator with the current time, and the `rand` function to generate random indices for swapping cards. The `dealCard` method deals the next card from the deck. If the deck has been exhausted, it calls the `shuffle` method to shuffle the cards again. In the `main` function, we create a `ShufflingMachine` object and shuffle the cards. Then we deal all the cards and print them out.
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