【母函数-模板】HDU-1085 Holding Bin-Laden Captive!

本文介绍了一种利用母函数求解由特定数量的1、2、5构成的数字序列中,最小的无法被构造出来的数值。通过C++代码实现,详细展示了初始化和处理过程,最终找到目标值。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

注解

1、母函数的典型应用。由若干个1,若干个2,若干个5组成的数字中,最小的不能组成的数是几?
2、模板题。注意init和process这两个函数。

代码

#include <iostream>
#include <cstring>

using namespace std;

const int MAX = 8001; //本题要找的是最大价值<=8000的(1、2、5均为1000个),因此最大数组长度设为8001

int a[MAX]; //保存每一轮结束后的结果
int b[MAX]; //保存当前轮对应的系数
int c[MAX]; //保存当前轮的结果

void init(int m, int n, int s[]) { //m:面额/价值,n:个数 s:系数数组 eg:价值为2的有3个,m=2,n=3
    for(int j=0; j<MAX; j++) {
        if(j%m==0 && j<=m*n) {
            s[j] = 1;
        } else {
            s[j] = 0;
        }
    }
}

void process() { //模拟母函数的手动处理过程
    memcpy(c, a, sizeof(a));
    for(int i=1; i<MAX; i++) {
        if(b[i]) {
            for(int j=0; j<MAX; j++) {
                if(i+j<MAX) {
                    c[i+j] += a[j];
                }
            }
        }
    }
    memcpy(a, c, sizeof(c));
}

int main() {

    int coin[3];
    cin>>coin[0]>>coin[1]>>coin[2];
    while(coin[0] || coin[1] || coin[2]) {
        memset(a, 0, sizeof(a));
        init(1, coin[0], a);
        init(2, coin[1], b);
        process();
        init(5, coin[2], b);
        process();
        
        int amount = coin[0]+2*coin[1]+5*coin[2];
        int ans = amount+1;
        for(int i=1; i<=amount; i++){
            if(a[i]==0){
                ans = i;
                break;
            }
        }
        cout<<ans<<endl;

        cin>>coin[0]>>coin[1]>>coin[2];
    }

    return 0;
}

结果

在这里插入图片描述

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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