POJ 2299, Ultra-QuickSort

Time Limit: 7000MS  Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 12873  Accepted: 4518

 

Description
In this problem, you have to analyze a particular sorting algorithm. The algorithm processes a sequence of n distinct integers by swapping two adjacent sequence elements until the sequence is sorted in ascending order. For the input sequence
9 1 0 5 4 ,

Ultra-QuickSort produces the output
0 1 4 5 9 .

Your task is to determine how many swap operations Ultra-QuickSort needs to perform in order to sort a given input sequence.

 

Input
The input contains several test cases. Every test case begins with a line that contains a single integer n < 500,000 -- the length of the input sequence. Each of the the following n lines contains a single integer 0 ≤ a[i] ≤ 999,999,999, the i-th input sequence element. Input is terminated by a sequence of length n = 0. This sequence must not be processed.

 

Output
For every input sequence, your program prints a single line containing an integer number op, the minimum number of swap operations necessary to sort the given input sequence.

 

Sample Input
5
9
1
0
5
4
3
1
2
3
0

 

Sample Output
6
0

 

Source
Waterloo local 2005.02.05


// POJ2299.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include 
<iostream>
using namespace std;

static unsigned long long cnt = 0;
void merge(int* a, int* b, int beg, int mid, int end)
{
    
int i = beg,k = 0,j = mid + 1;
    
while (i <= mid && j <= end)
        
if (a[i] <= a[j])
        {
            b[k] 
= a[i];
            
++i;
            
++k;
        }
        
else
        {
            b[k] 
= a[j];
            
++j;
            
++k;
            cnt 
+= mid + 1 - i;
        };

    
while (i <= mid)
    {
        b[k] 
= a[i];
        
++i;
        
++k;
    }

    
while (j <= end)
    {
        b[k] 
= a[j];
        
++j;
        
++k;
    }

    copy(
&b[0],&b[k],&a[beg]);
};

void mergeSort(int* a, int* b, int beg, int end)
{
    
if (beg < end)
    {
        
int mid = (beg + end) >> 1;
        mergeSort(a, b, beg, mid);
        mergeSort(a, b, mid 
+ 1, end);
        merge(a, b, beg, mid, end);
    }
};

int main(int argc, char* argv[])
{
    
int N;
    
int a[500001], b[500001];
    
while (cin >> N && N != 0)
    {
        
for (int i = 0; i < N; ++i) scanf("%d"&a[i]);
        cnt 
= 0;
        mergeSort(a,b,
0,N - 1);

        cout 
<< cnt <<endl;
    }
    
return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/asuran/archive/2009/10/02/1577308.html

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值