bzoj3632

裸的最大团,随机化大法好

多次随机出一个选择顺序然后贪心即可

 1 var b:array[0..51,0..51] of boolean;
 2     a:array[0..51] of longint;
 3     v:array[0..51] of boolean;
 4     n,m,i,j,x,y,ans:longint;
 5 
 6 procedure swap(var a,b:longint);
 7   var c:longint;
 8   begin  
 9     c:=a;
10     a:=b;
11     b:=c;
12   end;
13   
14 procedure work;
15   var i,j,s:longint;
16   begin
17     s:=0;
18     fillchar(v,sizeof(v),false);
19     for i:=1 to n do
20       if not v[a[i]] then
21       begin
22         v[a[i]]:=true;
23         for j:=i+1 to n do
24           if not b[a[i],a[j]] then v[a[j]]:=true;
25         inc(s);
26       end;
27     if ans<s then ans:=s;
28   end;
29 
30 begin
31   readln(n);
32   while not eof do 
33   begin
34     readln(x,y);
35     b[x,y]:=true;
36     b[y,x]:=true;
37   end;
38   for i:=1 to n do
39     a[i]:=i;
40   work;
41   for i:=1 to 15000 do
42   begin
43     for j:=2 to n do
44       swap(a[j],a[trunc(random*j)+1]);
45     work;
46   end;
47   writeln(ans);
48 end.
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转载于:https://www.cnblogs.com/phile/p/4609674.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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