bfs模板

bfs模板:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
#define N 1000+5
char map[N][N];
bool visit[N][N];    //标记访问
int n, m;
int dx[4]={1, 0, -1, 0};
int dy[4]={0, 1, 0, -1};
struct point       //定义结构体
{
    int x, y;
    int ncount;     //记录步数
};
bool check(point a){      //检查是否符合要求
    if(a.x>=0&&a.x<n&&a.y>=0&&a.y<m&&!visit[a.x][a.y])   //视具体情况而定
        return true;
    else 
        return false;
}
void bfs(point a){
     queue<point>q;      //定义队列
     a.ncount=0;      //步数清零
     point now, next;      //定义两个状态
     q.push(a);               //将a压入队列
     visit[a.x][a.y]=1;     //标记已访问
     while(!q.empty()){      //判断是否为空队列
        now=q.front();              //取出队首元素
        if(now==G){        //出现目标状态,此时ncount最小
            .......//做出相关处理
            return ;
        }
        for(int i=0; i<4; i++){
            next.x=now.x+dx[i];
            next.y=now.y+dy[i];     //计算下一个状态
            next.ncount=now.ncount+1;
            if(check(next)){
                q.push(next);       //将next压入队列
                visit[next.x][next.y]=1;
            }
        }
        q.pop();     //移除队首元素
     }
     return ;
}
int main(){
    ......       //相关操作
    return 0;
}

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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