出一题c++动态规划题

时间: 2023-11-03 18:21:31 浏览: 38
好的,这是一道经典的动态规划题目:最长上升子序列(Longest Increasing Subsequence, LIS)。 题目描述: 给定一个整数序列,找到其中最长的上升子序列(LIS)。对于序列A[1],A[2]...A[n],如果存在i<j且A[i]<A[j],则称A[i]和A[j]之间存在一条上升边。一个序列的上升子序列是指这样一个子序列A[i1],A[i2],...,A[ik],使得对于所有的1≤j<k,都有i_j<i_{j+1}且A[i_j]<A[i_{j+1}]。 输入格式: 第一行包含整数n,表示序列长度。 第二行包含n个整数,表示整数序列。 输出格式: 输出一个整数,表示最长上升子序列的长度。 数据范围: 1≤n≤1000,0≤Ai≤10000 样例输入: 5 1 2 4 3 5 样例输出: 4 C++代码实现:
相关问题

c++动态规划编程题

回答: 对于这个C++动态规划编程题,我们可以使用以下代码实现: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int dp\[100\] = {1, 1}; int main() { int n; // n表示台阶数 cin >> n; for (int i = 2; i <= n; i++) { dp\[i\] = dp\[i - 1\] + dp\[i - 2\]; } cout << dp\[n\] << endl; return 0; } ``` 这段代码使用了动态规划的思想来解决问题。我们定义了一个数组`dp`,其中`dp\[i\]`表示走到第`i`个台阶的方法数。初始时,我们将`dp\[0\]`和`dp\[1\]`都设置为1,因为走到第0个台阶和第1个台阶的方法数都是1。然后,我们使用循环从第2个台阶开始计算每个台阶的方法数,通过将前两个台阶的方法数相加得到当前台阶的方法数。最后,我们输出`dp\[n\]`,即走到第`n`个台阶的方法数。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [C++入门级编程题(基础)](https://blog.csdn.net/Baoolg/article/details/121877724)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [C++之动态规划(动态规划入门)](https://blog.csdn.net/m0_62755690/article/details/121142019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

出一个多重派生的题c++

好的,这里是一道关于多重派生的 C++ 题目: 定义一个名为"Person"的基类,该类包含公有成员变量"Name"和"Age",并具有公有成员函数"Speak"用于输出姓名和年龄。然后定义两个中间类"Teacher"和"Student",它们分别继承自"Person"类,并具有各自的特殊行为。其中,"Teacher"类具有公有成员变量"Title"表示职称,"Student"类具有公有成员变量"Score"表示成绩。最后,定义一个派生类"Graduate",它同时继承自"Teacher"类和"Student"类,并具有公有成员变量"Research"表示研究方向。要求在"Graduate"类中定义一个公有成员函数"Show",用于输出姓名、年龄、职称、成绩和研究方向。 以下是代码示例: ```c++ #include <iostream> using namespace std; class Person { public: string Name; int Age; void Speak() { cout << "我叫" << Name << ",今年" << Age << "岁。" << endl; } }; class Teacher : public Person { public: string Title; }; class Student : public Person { public: int Score; }; class Graduate : public Teacher, public Student { public: string Research; void Show() { cout << "我叫" << Name << ",今年" << Age << "岁。" << endl; cout << "我的职称是" << Title << ",我的成绩是" << Score << "。" << endl; cout << "我的研究方向是" << Research << "。" << endl; } }; int main() { Graduate g; g.Name = "张三"; g.Age = 24; g.Title = "教授"; g.Score = 90; g.Research = "人工智能"; g.Show(); return 0; } ``` 答案解析: 这道题要求我们定义一个名为"Person"的基类,其中包含了两个公有成员变量"Name"和"Age",并具有一个公有成员函数"Speak"用于输出姓名和年龄。然后我们定义了两个中间类"Teacher"和"Student",它们分别继承自"Person"类,并分别定义了各自的公有成员变量"Title"和"Score"。最后我们定义了一个派生类"Graduate",它同时继承自"Teacher"类和"Student"类,并定义了公有成员变量"Research"。在"Graduate"类中定义了一个公有成员函数"Show",用于输出姓名、年龄、职称、成绩和研究方向。 在main函数中,我们首先创建了一个名为g的Graduate对象,并为其各个成员变量赋值。然后使用其继承自"Teacher"类和"Student"类的相关成员变量和自己的成员变量,最后使用其自己定义的Show函数输出各个信息。输出结果为: ``` 我叫张三,今年24岁。 我的职称是教授,我的成绩是90。 我的研究方向是人工智能。 ``` 以上就是这道题的答案解析。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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