2016寒假训练——搜索

本文介绍了一道经典的搜索题目,对于1到n的整数进行环状排列,要求任意两个相邻的数之和为素数。通过深度优先搜索(DFS)的方法实现,并列举了1到40之间的素数用于快速判断。

来源:HDU1016

搜索题。。。就是对于1~n的数进行环排列,然后相邻的两个数相加是素数。

显然DFS。

一些注意点:

1.由于n<20所以不必要对于1~40的素数进行打表,直接列举.

2.DFS对于记录,用一个vis数组进行记录。

3.判断a[0]和a[n-1]的和是否成立。

4.要输出所有的情况,就是需要等dfs自行结束,一般而言,求最值才需要我们的bfs

5.中间的空行

AC代码(VJ提交):

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
int n,cnt = 1;
int vis[21],A[21];
int primelist[38] = {0,0,1,1,0,1,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,1};
void dfs(int cur)
{
    if(cur == n && primelist[A[0] + A[n-1]])
    {
        cout << A[0] ;
        for(int i = 1;i < n;++i)
            cout << " "<< A[i];
        cout <<endl;
    }
    else for(int i = 2;i <= n;i++)
        if(!vis[i] && primelist[i + A[cur-1]])
        {
            A[cur] = i;
            vis[i] = 1;
            dfs(cur + 1);
            vis[i] = 0;
        }
        return ;
}

int main()
{
    A[0] = 1;
    while(cin >> n)
    {
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        cout << "Case " << cnt++ <<":\n";
        dfs(1);
        cout << endl;
    }

    return 0;
}




内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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