1021. Couples

#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;
int main(){
    
    int husband;
    int wife;
    int a[200001];
    int n;
    
    while(1){           
    cin >> n;
    if (n==0)
       break;
    
    for(int i=1;i<=n;i++){              
       cin >> husband >> wife;
       a[husband]=i;
       a[wife]=i;
    }
    
    stack <int> couples;
    couples.push(a[1]);
    //1.重点:采用STL的stack,需要包含头文件 #include <stack>
    //2.重点:记住stack的基本函数 pop()、push()、empty()、top(} 
    for(int j=2;j<=2*n;j++){
       if(!couples.empty()&& a[j]==couples.top())
          couples.pop();
       else
          couples.push(a[j]);                   
    }
    
    if(!couples.empty())
      cout << "No" << endl;
    else
      cout << "Yes" << endl;
      
   } 

    return 0;
}                                 

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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