HDU 2845 Beans

本文提供了一种解决HDU2845Beans问题的有效算法,通过使用动态规划方法,实现了对二维矩阵中路径的最大值求解。文章详细介绍了实现思路及核心代码。

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/***********************************
Problem: HDU 2845 Beans
Time: 140MS
Memory: 248K
Accepted Time: 2009-08-03 20:57:11
Tip: DP 
************************************/
#include <stdio.h>
#define maxs(a,b) (a>b?a:b)
int main()
{
	int dp[2],dp2[2];
	int m,n,t;
	while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)
	{
		int i,j,temp;
		dp2[0]=dp2[1]=0;
		for(i=1;i<=m;i++)
		{
			dp[0]=dp[1]=0;
			for(j=1;j<=n;j++)
			{
				scanf("%d",&temp);
				t=dp[0];
				dp[0]=maxs(dp[0],dp[1]);
				dp[1]=t+temp;
			}
			t=dp2[0];
			dp2[0]=maxs(dp2[0],dp2[1]);			
			dp2[1]=t+maxs(dp[0],dp[1]);
		}
		printf("%d/n",maxs(dp2[0],dp2[1]));
	}
	return 0;
}

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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