AOJ.559 丢失的数字

本文介绍了一个算法问题,即从一组无序的N个数字中找出缺失数字的位置——是在序列的中间还是两端。通过排序和比较相邻元素的方法实现,适用于竞赛编程和算法训练。

丢失的数字

Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 64 MB
Total Submission: 1552 Submission Accepted: 273
Description
有N个数字是来自一个长度为N+1的连续整数序列,但是给你的并不是有序的,请你帮忙找出来是缺失的那个数字是在序列的两边还是中间

Input

有多组测试数据,每组测试数据包括2行,第一行包括一个整数N(0

Output

每组测试数据输出结果:
中间缺失输出M,两边缺失输出S

Sample Input

5
2 3 7 5 6
5
3 4 2 5 6
0

Sample Output

Case 1:
M
Case 2:
S

题意分析

给出一串数字,排序,如果下一个元素不等于上一个元素+1,输出M。否则输出S。

代码总览

/*
    Title:AOJ.559
    Author:pengwill
    Date:2016-11-14
*/
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include<algorithm>
#define max 10005
int a[max];
using namespace std;
int comp(const void *a, const void *b)
{
    return *(int*)a - *(int*)b;
}

int main()
{
    int n,t = 1,i;
    while(scanf("%d",&n) != EOF && n!= 0){
        for(i = 0;i<n;++i){
            scanf("%d",&a[i]);
        }
        int judge = 0;
        qsort(a,n,sizeof(a[0]),comp);
        for(i = 0;i<n-1;++i){
            if(a[i+1] != a[i]+1){
                judge = 1;
            }
        }
        if(judge){
            printf("Case %d:\nM\n",t);
        }else{
            printf("Case %d:\nS\n",t);
        }
        t++;
    }
    return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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