SDUT 1730 数字三角形问题

本文介绍了一种解决数字三角形问题的方法,通过算法找出从三角形顶部到底部的路径中数字之和最大的路径。输入为一个数字三角形,输出为最大路径的数字和。
数字三角形问题
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Problem Description

给定一个由n行数字组成的数字三角形如下图所示。试设计一个算法,计算出从三角形的顶至底的一条路径,使该路径经过的数字总和最大。

对于给定的由n行数字组成的数字三角形,计算从三角形的顶至底的路径经过的数字和的最大值。
Input

输入数据的第1行是数字三角形的行数n,1≤n≤100。接下来n行是数字三角形各行中的数字。所有数字在0..99之间。
Output

输出数据只有一个整数,表示计算出的最大值。
Example Input

5
7
3 8
8 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5
Example Output

30


#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int d[110][110],a[110][110];
int main()
{
    int n;
    while(cin>>n)
    {
        for(int i = 0; i < n; i++)
            for(int j = 0; j <= i; j++)
                cin>>d[i][j];
        for(int j = 0; j < n; j++)
            a[n-1][j] = d[n-1][j];
        for(int i = n-1; i>=0; i--)
            for(int j = 0; j < i; j++)
                if(a[i][j]>a[i][j+1])
                    a[i-1][j] = a[i][j]+d[i-1][j];
                else
                    a[i-1][j] = a[i][j+1]+d[i-1][j];
        cout<<a[0][0]<<endl;
    }
    return 0;
}


### 手写数字识别实验:MNIST 数据集与 Python 代码示例 手写数字识别是一个经典的机器学习问题,通常使用 MNIST 数据集进行训练和测试。MNIST 数据集包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像,每张图像是 28x28 像素的灰度图像,表示从 0 到 9 的手写数字[^5]。 以下是基于 MNIST 数据集的手写数字识别实验的 Python 代码示例,使用 TensorFlow 和 Keras 框架实现: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 加载 MNIST 数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据归一化处理 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 构建神经网络模型 model = models.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入图像展平为一维向量 layers.Dense(128, activation='relu'), # 全连接层,激活函数为 ReLU layers.Dropout(0.2), # Dropout 层,防止过拟合 layers.Dense(10, activation='softmax') # 输出层,激活函数为 Softmax ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) print(f'\nTest accuracy: {test_acc}') # 可视化训练过程 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() ``` 此代码实现了以下功能: 1. **加载数据**:通过 `tf.keras.datasets.mnist` 加载 MNIST 数据集,并对数据进行归一化处理。 2. **构建模型**:使用 Keras 构建一个简单的全连接神经网络,包含一个隐藏层(128 个神经元)和一个输出层(10 个类别)。 3. **编译模型**:选择优化器、损失函数和评估指标。 4. **训练模型**:在训练数据上训练模型,并记录训练过程中的准确率和验证准确率。 5. **评估模型**:在测试数据上评估模型性能,并绘制准确率变化曲线。 ### 实验报告建议内容 - **实验目的**:明确实验目标,例如熟悉深度学习框架 TensorFlow/Keras,了解 MNIST 数据集及其用途。 - **实验环境**:列出实验所需的软件环境,如 Python 版本、TensorFlow 版本等。 - **实验步骤**:详细描述代码实现的每个部分,包括数据预处理、模型构建、训练和评估。 - **实验结果**:展示模型的训练和测试结果,分析模型性能。 - **总结与改进**:总结实验中遇到的问题及解决方法,提出可能的改进方向,如尝试卷积神经网络(CNN)以提高识别准确率。 ---
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