树形dp Strategic game

本文探讨了一次解决POJ平台上的经典树形DP问题的尝试,经历两次WA(Wrong Answer),通过深入分析和调整策略最终获得了解决方案。

经典的树形dp:

wa了两次

http://poj.org/problem?id=1463

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
const int MAX=1530;



vector<int> bian[MAX];
int dp[MAX][2],visited[MAX];



void dps(int t)
{
	if(visited[t])
		return;
	visited[t]=1;
	dp[t][0]=0;
	dp[t][1]=1;
	for(int i=0;i<bian[t].size();i++)
	{
		int tbian=bian[t][i];
		if(!visited[tbian])
		{
		dps(tbian);
		dp[t][0]+=dp[tbian][1];
		dp[t][1]+=min(dp[tbian][0],dp[tbian][1]);

	}
	}

}



int main()
{
  int n,m,x,y;
  int i,j,k;
  int root;
  while(scanf("%d",&n)==1)
  {
  	root=0;
    for(int i=0;i<n;++i)
    {
      scanf("%d: (%d)",&x,&m);
       if(m)
       	root=x;
      while(m--)
      {
        scanf("%d",&y);
        bian[x].push_back(y);
        bian[y].push_back(x);
      }
    }
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    memset(visited,false,sizeof(visited));
    dps(root);
    for(i=0;i<MAX;i++)
    	bian[i].clear();
    printf("%d\n",min(dp[root][0],dp[root][1]));
  }

  return 0;
}

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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