P2239 [NOIP2014 普及组] 螺旋矩阵

时间: 2023-11-30 20:37:37 浏览: 48
P2239 [NOIP2014 普及组] 螺旋矩阵是一道题目,它要求你按照特定的规则填充一个螺旋矩阵。具体来说,你需要从矩阵的左上角出发,按照顺时针的方向依次填入数字,直到填满整个矩阵。填入的数字要求按照从1开始递增的顺序填入,并且每个数字只能填入一次。这道题目主要考察的是对二维数组的理解和操作。在解题时,你可以通过设定边界和方向变量,以及使用循环和条件语句来实现矩阵的填充过程。
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p2141 [noip2014 普及组] 珠心算测验

题目描述: 珠心算是一种通过心算来完成运算的技巧。珠心算的原理是将数字拆分成若干个数位较小的数字,然后通过一些技巧将这些数字组合起来进行运算。例如,计算 123 × 456,可以将 123 拆分成 100 + 20 + 3,将 456 拆分成 400 + 50 + 6,然后进行如下的计算: ``` 123 × 456 ----- 738 615 49200 ----- 56088 ``` 这个算式中,我们将 123 拆分成了 100 + 20 + 3,将 456 拆分成了 400 + 50 + 6,然后进行了 9 次乘法运算和 8 次加法运算。 现在,你的任务是编写一个程序,对于给定的两个数,计算它们的乘积,并输出进行的乘法和加法运算的次数。 输入格式 共一行,包含两个整数 a 和 b,表示要计算的两个数。 输出格式 共两行,第一行输出进行的乘法运算的次数,第二行输出进行的加法运算的次数。 数据范围 1≤a,b≤10000 输入样例: 123 456 输出样例: 9 8 解题思路: 珠心算的原理是将数字拆分成若干个数位较小的数字,然后通过一些技巧将这些数字组合起来进行运算。 我们可以将两个数分别拆分成若干个数位较小的数字,然后进行乘法运算和加法运算,最后统计乘法和加法运算的次数即可。 时间复杂度:O(n^2) C++ 代码

P2058 [NOIP2016 普及组] 海港

海港问题是关于记录到达海港的船只情况的问题。每艘船到达的时间、乘客数量和乘客的国籍都被记录下来。我们需要根据这些信息来回答问题。 引用\[1\]中提供了一种解决思路,即边输入边处理。我们可以使用一个队列来记录船只的信息,并使用一个散列来记录当前不同国家的人数。每次输入一艘船的信息时,我们更新散列中不同国家的人数,并将船只的索引入队。然后,我们检查队列中的船只是否已经超过了24小时,如果超过了,我们将这些船只出队,并更新散列中的人数。最后,我们输出当前不同国家的人数作为答案。 引用\[2\]和引用\[3\]提供了具体的代码实现。你可以参考这些代码来解决海港问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* [C++——NOIP2016普及组 t3——海港](https://blog.csdn.net/McDonnell_Douglas/article/details/76263000)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [P2058 [NOIP2016 普及组] 海港](https://blog.csdn.net/m0_73035684/article/details/126590095)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [P2058 [NOIP2016 普及组] 海港(洛谷)](https://blog.csdn.net/qq_62867196/article/details/125719083)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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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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