POJ - 3660 Cow Contest

有n(1<=n<=100)个学生参加编程比赛。

给出m条实力信息。(1<=M<=4500)

其中每一条的格式为 A B (1<=A<=N,1<=B<=N,A!=B) 意思是A的实力比B强。

如果A比B强且B比C强,那么A一定比C强。

问最后有多少名学生可以确定他的排名。

保证输入信息不存在矛盾

Input

 

第一行n和m。

以下m行 A B 表示A实力比B强。

Output

输出答案
 

Sample Input

5 5
4 3
4 2
3 2
1 2
2 5

Sample Output

2
#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#include<iostream>  
#include<vector>  
#include <algorithm>
#include<math.h>

using namespace std; 

int main()
{
	int map[110][110];
	int n,m;//n名同学 m条信息
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=0;i<105;i++)
		for(int j=0;j<105;j++)map[i][j]=0;
    for(int i=0;i<m;i++){
		int a,b;
		scanf("%d%d",&a,&b);// !没有0同学 数组从一开始
		map[a][b]=1;
	}
	for(int p=1;p<=n;p++){  //利用p同学松弛
		for(int i=1;i<=n;i++)
			for(int j=0;j<=n;j++){
				if(map[i][p]==1&&map[p][j]==1)
					map[i][j]=1;
			}
	}
	int time[105]={0};
	for(int p=1;p<=n;p++){
		for(int i=1;i<=n;i++){
			if(map[p][i]==1)time[p]++;
			if(map[i][p]==1)time[p]++;
		}
	}
	int s=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)if(time[i]==(n-1))s++;
	printf("%d\n",s);
}

 

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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