团体程序设计天梯赛(L2-006 树的遍历 (25 分))

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题目:

 

思路分析:

我们可以根据中序遍历和后序遍历的特点找到那个共同的根 中序在中间位置 后序在最后

那么我们就直接在中序中找那个元素就行 然后把分成俩部分就行建树

按层次输出用queue就行 bfs遍历

代码实现:

const int MAX=110;
struct node{
    node *l,*r;
    int data;
};
int mid[MAX],last[MAX];
int n;
node *creat(int l1,int r1,int l2,int r2){
    if(l1>r1||l2>r2){
        return NULL;
    }
    node *root=new node;
    root->data=last[r2];
    root->l=NULL;
    root->r=NULL;
    int i;
    for(i=l1;i<=r1;i++){
        if(mid[i]==last[r2]){
            break;
        }
    }
    int num=i-l1;
    root->l=creat(l1,i-1,l2,l2+num-1);
    root->r=creat(i+1,r1,l2+num,r2-1);
    return root;
}
void print(node *root){
    queue<node*>qu;
    if(root){
        qu.push(root);
        cout<<qu.front()->data;
    }
    while (!qu.empty()) {
        node *root=qu.front();
        qu.pop();
        if(root->l){
            cout<<" "<<root->l->data;
            qu.push(root->l);
        }
        if(root->r){
            cout<<" "<<root->r->data;
            qu.push(root->r);
        }
    }
}
int main(){
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>last[i];
    }
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>mid[i];
    }
    node *root=NULL;
    root=creat(0,n-1,0,n-1);
    print(root);
    return 0;
}

【团体程序设计天梯赛】L1~L2实战反思合集(C++) New:最后那两个长字符串测试点的处理,不要在一开始就将违禁词替换成“<censored>”,而是先替换成“-_-”这样的比较短的字符串,否则违禁词多的时候,不断地改成长替换词,会加重下一次查找操作的负担。此时,我们只要保证生成的过程是“单方向的”,也就是通过递归函数中for的单方向给每个元素赋值,就保证了生成矩阵的唯一性。从而:跑通的次数 = 矩阵的种类数。// 从中序找到根节点,根节点左边就是左子树的中序遍历,得到其长度len,则后序中前len个刚好就是左子树的后序遍历,由此调整区间,重复操作。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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郭晋龙
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