Day6上午解题

预计分数:100+100+30=230

实际分数:90+25+10=125

T1少判了一种情况,T2的贪心是错的,T3被卡了。。。

T1

模拟水题,注意20的可以用3个5块的找

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<cstring>
 4 #include<cmath>
 5 #include<queue>
 6 #include<algorithm>
 7 #define LL long long 
 8 using namespace std;
 9 const int MAXN=1e6+10;
10 const int INF=0x7fffff;
11 inline int read()
12 {
13     char c=getchar();int flag=1,x=0;
14     while(c<'0'||c>'9')    {if(c=='-')    flag=-1;c=getchar();}
15     while(c>='0'&&c<='9')     x=x*10+c-48,c=getchar();return x*flag;
16 }
17 int n;
18 int a[MAXN];
19 int now=0;
20 int mon[MAXN];
21 int main()
22 {
23 //    freopen("book.in","r",stdin);
24 //    freopen("book.out","w",stdout);
25     n=read();
26     for(int i=1;i<=n;i++)    a[i]=read();
27     for(int i=1;i<=n;i++)
28     {
29         if(a[i]==5)    mon[5]++;
30         if(a[i]==10)
31         {
32             if(mon[5]==0){printf("NO");return 0;}
33             else mon[5]--,mon[10]++;
34         }
35         if(a[i]==20)
36         {
37             if((mon[5]<1||mon[10]<1)&&(mon[5]<3))    {printf("NO");return 0;}
38             else 
39             {
40                 if(mon[10]>=1)
41                 mon[5]--,mon[10]--;
42                 else 
43                 mon[5]=mon[5]-3;
44             }
45         }
46     }
47     printf("YES");
48     return 0;
49 }
50 
51 /*
52 4
53 5 5 10 20  //YES
54 3
55 10 5 5 //NO 
56 
57 2
58 5 20//NO
59 
60 4
61 5 5 10 10 5 5 5 20//YES
62 */
View Code

 

T2

倒序模拟,用栈维护,裸的括号序列匹配

 

T3

 

 ||bitset优化BFS

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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