splay

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <climits>
#include <algorithm>

#define N 100001

using namespace std;

int n, a[N], b[N];
int size, p[N], s[N], o[N], c[N][2];

void update(int x)
{
	s[x] = s[c[x][0]] + s[c[x][1]] + 1;
	o[x] = max(max(o[c[x][0]], o[c[x][1]]), a[x]);
}

void rotate(int &x, int t)
{
	int y = c[x][t];
	c[x][t] = c[y][1 - t];
	c[y][1 - t] = x;
	update(x);
	update(y);
	x = y;
}

void insert(int &x, int i)
{
	if(x)
	{
		int t = 0;
		if(max(a[x], o[c[x][1]]) <= a[i] && 1 + s[c[x][1]] <= b[i])
			b[i] -= 1 + s[c[x][1]], insert(c[x][0], i);
		else
			t = 1, insert(c[x][1], i);
		if(p[c[x][t]] < p[x])
			rotate(x, t);
	}
	else
		p[x = i] = rand();
	update(x);
}

void output(int x)
{
	if(x)
	{
		output(c[x][0]);
		printf("%d ", x);
		output(c[x][1]);
	}
}

int main()
{
	scanf("%d", &n);
	int root = size = 0;
	memset(c, 0, sizeof(c));
	p[0] = INT_MAX, s[0] = 0, o[0] = INT_MIN;
	for(int i = 1; i <= n; ++ i)
		scanf("%d%d", a + i, b + i), insert(root, i);
	output(root);
	printf("\n");
	return 0;
}

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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