acm寒假训练1月26号第八题

本文介绍了一个天文学领域的程序设计问题,旨在通过分析恒星地图上的星体分布,计算不同等级恒星的数量。程序使用并查集算法处理星体坐标数据,实现对星体水平的高效计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Time limit1000 msMemory limit32768 kBOSWindowsSource
Ural Collegiate Programming Contest 1999

problem description

Astronomers often examine star maps where stars are represented by points on a plane and each star has Cartesian coordinates. Let the level of a star be an amount of the stars that are not higher and not to the right of the given star. Astronomers want to know the distribution of the levels of the stars.

For example, look at the map shown on the figure above. Level of the star number 5 is equal to 3 (it’s formed by three stars with a numbers 1, 2 and 4). And the levels of the stars numbered by 2 and 4 are 1. At this map there are only one star of the level 0, two stars of the level 1, one star of the level 2, and one star of the level 3.

You are to write a program that will count the amounts of the stars of each level on a given map.

Input
The first line of the input file contains a number of stars N (1<=N<=15000). The following N lines describe coordinates of stars (two integers X and Y per line separated by a space, 0<=X,Y<=32000). There can be only one star at one point of the plane. Stars are listed in ascending order of Y coordinate. Stars with equal Y coordinates are listed in ascending order of X coordinate.
Output
The output should contain N lines, one number per line. The first line contains amount of stars of the level 0, the second does amount of stars of the level 1 and so on, the last line contains amount of stars of the level N-1.
Sample Input
5
1 1
5 1
7 1
3 3
5 5
Sample Output
1
2
1
1
0

问题链接:https://vjudge.net/contest/279644#problem/H

问题描述:输入恒星的坐标,输出各等级的恒星有多少个。

问题分析:

程序分析:

c++程序如下:

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
int s[1005];
int n,m;
void init()
{
    for(int i=0;i<1005;i++)
        s[i]=i;
}
int find(int x)
{
    if(s[x]!=x)
        s[x]=find(s[x]);
    return s[x];
}
void unionn(int x,int y)
{
    int a=find(x),b=find(y);
    if(a!=b)
         s[b]=a;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        int a,b,cnt=0;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        init();
        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            unionn(a,b);
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {

            if(find(i)==i)
                cnt++;
        }
        printf("%d\n",cnt);
    }
    return 0;
}
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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