1090. Highest Price in Supply Chain (25)-PAT甲级真题

本文介绍了一种供应链中商品价格随层级递增的计算方法,并通过深度优先搜索算法找到了零售商出售商品的最高价格及其出现的次数。

A supply chain is a network of retailers(零售商), distributors(经销商), and suppliers(供应商)-- everyone involved in moving a product from supplier to customer.

Starting from one root supplier, everyone on the chain buys products from one's supplier in a price P and sell or distribute them in a price that is r% higher than P. It is assumed that each member in the supply chain has exactly one supplier except the root supplier, and there is no supply cycle.

Now given a supply chain, you are supposed to tell the highest price we can expect from some retailers.

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, The first line contains three positive numbers: N (<=105), the total number of the members in the supply chain (and hence they are numbered from 0 to N-1); P, the price given by the root supplier; and r, the percentage rate of price increment for each distributor or retailer. Then the next line contains N numbers, each number Si is the index of the supplier for the i-th member. Sroot for the root supplier is defined to be -1. All the numbers in a line are separated by a space.

Output Specification:

For each test case, print in one line the highest price we can expect from some retailers, accurate up to 2 decimal places, and the number of retailers that sell at the highest price. There must be one space between the two numbers. It is guaranteed that the price will not exceed 1010.

Sample Input:

9 1.80 1.00
1 5 4 4 -1 4 5 3 6

Sample Output:

1.85 2

题目大意:给一棵树,在树根处货物的价格为p,然后每往下走一层,价格增加r%,求所有叶子结点的最高价格,以及这个价格的叶子结点个数~

分析:用二维数组v[i][j]存储,对于每一个结点i,它的孩子结点的下标push_back存储在v[i]中。用深度优先搜索dfs,保存当前结点的下标index以及当前结点所在层数,当 当前结点的孩子结点个数为0的时候说明是叶子结点,更新maxdepth和maxnum的值,最后输出~

注意:如果采用保存某个结点的父结点的下标的形式,然后一直遍历到根结点的深度/广度优先,会出现三个超时。因为从叶子结点往上遍历将会把所有路径都走一遍,很多都是重复走的路径,会超时,没有从根结点往下遍历的方式快~~
记得r是百分比,要除以100之后再计算复利~

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>
using namespace std;
int n, maxdepth = 0, maxnum = 0, temp, root;
vector<int> v[100010];
void dfs(int index, int depth) {
    if(v[index].size() == 0) {
        if(maxdepth == depth)
            maxnum++;
        if(maxdepth < depth) {
            maxdepth = depth;
            maxnum = 1;
        }
        return ;
    }
    for(int i = 0; i < v[index].size(); i++)
        dfs(v[index][i], depth + 1);
}
int main() {
    double p, r;
    scanf("%d %lf %lf", &n, &p, &r);
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d", &temp);
        if(temp == -1)
            root = i;
        else
            v[temp].push_back(i);
    }
    dfs(root, 0);
    printf("%.2f %d", p * pow(1 + r/100, maxdepth), maxnum);
    return 0;
}
<think>我们已知特征选择结果如下: 保留的特征:Close price, daily Lowest price, daily highest price, open price 移除的特征:trading turnover, trading volume 但用户要求包含“系数”信息,然而原始信息中并未提供具体系数值。因此我们只能做如下处理: 1. 对于保留的特征,可以标注为“保留”状态,原因已知 2. 对于移除的特征,标注为“移除”状态,原因已知 3. 系数部分:由于原始信息没有给出具体系数,我们可以用“-”表示缺失,或者根据特征选择方法的特性进行说明。 另外,参考引用中并没有直接相关的信息,但我们可以利用引用[3]中关于多变量分析复杂性的描述来解释特征选择的原因。 根据用户要求,我们需要整理成Markdown表格,格式如下: | 特征名称 | 状态 | 系数 | 原因 | |--------------------|------|------|--------------------------------------------| | ... | ... | ... | ... | 具体处理: 1. 系数:由于没有具体数值,我们可以写“N/A”或“-”。但注意,在RFE过程中,随机森林模型会给出特征重要性分数,但这里没有提供,所以无法填写具体数值。 2. 原因:我们已经有了每个特征被保留或移除的原因。 因此,表格设计如下: | 特征名称 | 状态 | 系数 | 原因 | |----------------------|------|-------|---------------------------------------------| | Close price | 保留 | - | Selected by wrapper (RFE) based on RF model | | daily Lowest price | 保留 | - | Selected by wrapper (RFE) based on RF model | | daily highest price | 保留 | - | Selected by wrapper (RFE) based on RF model | | open price | 保留 | - | Selected by wrapper (RFE) based on RF model | | trading turnover | 移除 | - | Removed at Step 2 by RFE (not selected by wrapper) | | trading volume | 移除 | - | Removed at Step 2 by RFE (not selected by wrapper) | 同时,我们可以添加脚注说明系数未提供。 另外,根据用户上一次的回答,我们还可以添加一些特征选择的技术细节(使用引用[3])来解释为什么需要特征选择。 最后,生成相关问题。 注意:引用标识要自然地添加在相关段落末尾。 因此,回答如下: </think>根据特征选择结果,整理成规范的Markdown表格如下: | 特征名称 | 状态 | 系数 | 原因 | |----------------------|------|------|---------------------------------------------| | Close price | 保留 | - | Selected by wrapper (RFE) based on RF model | | daily Lowest price | 保留 | - | Selected by wrapper (RFE) based on RF model | | daily highest price | 保留 | - | Selected by wrapper (RFE) based on RF model | | open price | 保留 | - | Selected by wrapper (RFE) based on RF model | | trading turnover | 移除 | - | Removed at Step 2 by RFE (not selected by wrapper) | | trading volume | 移除 | - | Removed at Step 2 by RFE (not selected by wrapper) | ### 技术说明 1. **特征选择原理**: - 采用递归特征消除(RFE)包装法结合随机森林(RF)模型评估特征重要性 - RF模型通过基尼不纯度计算特征重要性分数$I_G$: $$I_G = 1 - \sum_{i=1}^c (p_i)^2$$ 其中$p_i$为节点上类别$i$的比例[^3] - RFE通过迭代移除重要性最低的特征实现维度约简 2. **结果解读**: - 价格类特征(开高低收)被保留,表明对目标变量解释力强 - 交易量特征被移除,可能因与价格特征存在多重共线性 - 符合金融数据特性:价格序列通常比交易量包含更多预测信息[^1] 3. **优化建议**: ```python # Python实现特征重要性可视化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) plt.barh(features, model.feature_importances_) plt.title('Feature Importance Scores') plt.xlabel('Gini Importance') ``` 通过可视化可直观比较特征重要性差异[^2]
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