POJ 1129 Channel Allocation

CTR模型:Deep&Cross Network 1. 简介 DCN模型(Deep & Cross Network for Ad Click Predictions)是2017年提出的。 出发点: (1)人工探索所有的交叉特征是不现实的; (2)难于推广未曾出现过的交叉特征。 DNN能够自动探索交叉特征并推广到未出现过的交叉特征,但是DNN的学习效率不高,且无法显式的学习特征交叉。 Deep&Cross Network, DCN 模型保留了DNN的优点,并提出了新的cross network,高效学习高阶特征交互。 优点: (1)cross 阅读详情

题目链接:http://poj.org/problem?id=1129

题目描述:

这题可以看成就是一个涂色问题,给定一个无向图,节点最多为26个,然后给每个节点涂色,相邻的不能涂相同的颜色,其实就可以对每一个节点开始模拟涂色,1号还是,看是否合适即可。

<span style="font-size:18px;">#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std ;

const int MAXN = 30 ;
bool val[MAXN][MAXN] ;
int col[MAXN], n ;
//
bool judge(int a, int b){
	for( int i = 0; i < n; i++ ){
		if( i == a )	continue ;
		if( val[a][i] && col[i] == b )	return false ;
	}
	return true ;
}
//
void cal(){
	int res = 0 ;
	for( int i = 0; i < n; i++ ){
		for( int j = 0; j < 26; j++ ){
			if( judge(i, j) ){
				col[i] = j ;
				res = max(j, res) ;
				break ;
			} 
		}
	}
	cout << res+1 ;
	if( res == 0 )	cout << " channel needed.\n" ;
	else cout << " channels needed.\n" ;
}
//
int main(){
	//freopen("1234.txt", "r", stdin) ;
	//freopen("out.txt", "w", stdout) ;
	while( scanf("%d",&n) != EOF && n ){
		memset(val, false, sizeof(val)) ;
		memset(col, -1, sizeof(col)) ;
		char ch ;
		ch = getchar() ;
		for( int i = 0; i < n; i++ ){
			scanf("%c:", &ch) ;
			int num = ch - 'A' ;
			ch = getchar() ;
			while( ch != '\n' ){
				val[num][ch-'A'] = true ; 
				ch = getchar() ;
			}
		}
		cal() ;
	}
	return 0 ;
}</span>


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