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题目描述
游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。
给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。
要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。
输入描述
第一行，n，d。队伍个数n。允许的最大实力差距d。
第二行，n个队伍的实力值空格分割。
输出描述
匹配后，各组对战的实力差值的总和。若没有队伍可以匹配，则输出-1。
用例
| 输入 | 6 30 81 87 47 59 81 18 |
| 输出 | 57 |
| 说明 | 18与47配对，实力差距29 59与81配对，实力差距22 81与87配对，实力差距6 总实力差距29+22+6=57 |
【华为OD机试】真题E卷-最佳对手（Python）
游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定 n 个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距 d 内，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。
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这道华为OD机试题目要求通过动态规划求解匹配队伍的最小实力差距和。我们分别用C++、Java、JavaScript和Python四种编程语言实现了解法，并且详细解释了每一种语言的具体实现细节。排序：首先需要将队伍的实力值进行排序，这样可以方便地判断相邻队伍之间是否可以匹配。动态规划：使用动态规划更新匹配队伍的最大数量以及最小的实力差距总和。边界条件：需要特别处理匹配失败的情况，即如果没有队伍可以匹配，则输出-1。这类题目不仅考验编程基础，还考察应试者在复杂问题下的逻辑思维和解题能力。
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游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。 要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。
【华为OD机试真题】201、实力差距最小总和、最佳对手 | 机试真题+思路参考+代码分析（C语言、C++、Java、Py、JS）
题目描述 >游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战，但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好 > 给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配 > 要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小
如何在华为OD机试中获得满分？Java实现【最佳对手】一文详解！
✅创作者：陈书予 🎉个人主页：陈书予的个人主页 🍁陈书予的个人社区，欢迎你的加入: 陈书予的社区 🌟专栏地址: Java华为OD机试真题（2022&2023) 游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。要求在匹配队伍最多的情况下，匹配出的各组实力差距的总和最小。第一行，n，d。队伍个数n。允许的最大实力差距d。(2
【华为OD机试】最佳对手（python, java, c++, js）
游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。 要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。
【华为OD机试2023】最佳对手 100% C++ Java Python
【华为OD机试2023】最佳对手 100% C++ Java Python 游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。 给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。 要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。
华为OD机试Java - 最佳对手
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下面代码中，我并没有按照队伍实力值得粒度进行分段，而是直接在分段过程中，计算出匹配队伍得实力差，即：分段记录得是两两匹配的实力差，上面按照队伍的分段，可以修改为实力差分段。可以发现，对于奇数个队伍而言，正向匹配的话，其实就是从第0个实力差开始选，然后隔一个选一个，即按照序号选的话，就是0，2，4，6，....，n-2。但是最后三个队伍，比如上图21，26，27，我们应该选择【21，26】和【26，27】中较小的，其实就是对于最后两个实力差5，1中选择较小的。游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。
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>游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战，但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好 > 给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配 > 要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小
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## 题目描述 游戏里面，队伍通过匹配实力相近的对手进行对战。但是如果匹配的队伍实力相差太大，对 于双方游戏体验都不会太好. 给定 n 个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距 d 内，则可以匹配. 要求在匹配队伍最多的情况下匹配出的各组实力差距的总和最小。 ## 输入描述 第一行，n，d。队伍个数 n。允许的最大实力差距 d. 。2
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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