算法分析4

本文介绍了一个程序,用于判断特定数学表达式在给定区间内所有值是否均为素数,并实现两个有序数组间最小绝对差值的计算。

1.题目描述

对于表达式n2+n+41,当n在(x,y)范围内取整数值时(包括x,y(-39<=x,y<=50),判定该表达式的值是否都为素数。

输入

输入数据有多组,每组占一行,由两个整数xy组成,当x=0,y=0时,表示输入结束,该行不做处理。

输出

对于每个给定范围内的取值,如果表达式的值都为素数,则输出"OK",否则请输出“Sorry”,每组输出占一行。

样例输入

0 1

0 0

样例输出

OK

#include <stdio.h>

int main(void)

{

         intx,y,i,j,k,sum,t;

         while(scanf("%d%d",&x,&y)!=EOF)

         {

                  sum=0;

                  if(x==0&&y==0)break;

                  for(i=x;i<=y;i++)

                  {

                          t=i*i+i+41;

                          k=1;

                          for(j=2;j*j<=t;j++)

                          {   

                                   if(t%j==0)

                                   {

                                            k=0;

                                            break;

                                   }

                          }

                          if(k)

                                   sum++;

                  }

                  if(sum==y-x+1)

                          printf("OK\n");

                  else

                          printf("Sorry\n");

         }

         return0;

}

2.题目描述

已知元素从小到大排列的两个数组x[]y[],请写出一个程序算出两个数组彼此之间差的绝对值中最小的一个,这叫做数组的距离。

输入

第一行为两个整数m, n(1≤m, n≤1000),分别代表数组f[], g[]的长度。第二行有m个元素,为数组f[]第三行有n个元素,为数组g[]

输出

数组的最短距离

样例输入

5 5

1 2 3 4 5

6 7 8 9 10

样例输出

1

提示

你能想出O(n+m)的算法吗?^_^
加油!

代码:

#include<iostream>

using namespace std;

int main()

{

         intm,n,min,k;

         int f[10000],g[10000];

         cin>>m>>n;

         for(int i =0;i<m;i++)

         {

                  cin>>f[i];

         }

         for(int i=0;i<n;i++)

         {

                  cin>>g[i];

         }

         if(f[0]>g[0])//初始化min

         {

                  min=f[0]-g[0];

         }

         else

                  min=g[0]-f[0];

         for(int i=0;i<m;i++)

         {

                  for(int j=0;j<n;j++)

                  {

                          if(f[i]>g[j])

                          {

                                   k=f[i]-g[j];

                          }

                          else

                                   k=g[j]-f[i];

                          if(k<min)

                          {

                                   min=k;

                          }

                  }

         }

         cout<<min;

 

}

 


内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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