python poj 2488

时间: 2023-08-17 20:11:45 浏览: 154
问题:你能给我一些关于 Python 解决 POJ 2488 题目的提示或帮助吗? 提示:POJ 2488 题目是一个经典的图论问题,需要使用深度优先搜索(DFS)来解决。首先,我们可以将问题转化为在一个二维矩阵上找到一个哈密顿路径。在哈密顿路径中,每个节点只能被访问一次,并且路径上的相邻节点必须在矩阵中是相邻的。可以使用递归的DFS算法来实现。 具体步骤如下: 1. 定义一个二维矩阵表示棋盘。 2. 从每个点开始进行深度优先搜索,找到满足条件的哈密顿路径。 3. 如果找到哈密顿路径,则输出路径上的点的坐标即可。 注意事项: - 在深度优先搜索时,需要注意边界条件和避免重复访问已经访问过的节点。 - 可以使用一个辅助函数来判断当前位置是否合法,即是否在矩阵范围内且未被访问过。 希望以上提示对你有帮助!如果你需要更详细的解题思路或代码示例,请让我知道。
相关问题

python POJ 2262

根据提供的引用内容,我们可以得知这是一道关于水壶倒水问题的题目。下面是Python实现POJ 2262的代码: ```python from collections import deque def bfs(a, b, c): q = deque() q.append((0, 0)) vis = set() vis.add((0, 0)) while q: x, y = q.popleft() z = c - x - y if x == 0: print(z) return if x > 0 and y < b: t = min(x, b - y) if (x - t, y + t) not in vis: vis.add((x - t, y + t)) q.append((x - t, y + t)) if x > 0 and z < c: t = min(x, c - z) if (x - t, y) not in vis: vis.add((x - t, y)) q.append((x - t, y)) if y > 0 and x < a: t = min(y, a - x) if (x + t, y - t) not in vis: vis.add((x + t, y - t)) q.append((x + t, y - t)) if y > 0 and z < c: t = min(y, c - z) if (x, y - t) not in vis: vis.add((x, y - t)) q.append((x, y - t)) if z > 0 and x < a: t = min(z, a - x) if (x + t, y) not in vis: vis.add((x + t, y)) q.append((x + t, y)) if z > 0 and y < b: t = min(z, b - y) if (x, y + t) not in vis: vis.add((x, y + t)) q.append((x, y + t)) a, b, c = map(int, input().split()) bfs(a, b, c) ```

python模拟登录poj提交代码并抓取评测结果,代码编写

好的,这个问题属于技术问题。以下是一个简单的Python模拟登录POJ提交代码并抓取评测结果的代码示例: ```python import requests # 登录POJ,获取cookie def login(username, password): s = requests.Session() login_url = "http://poj.org/login" login_data = { "user_id1": username, "password1": password, "B1": "login", "url": "/" } s.post(login_url, data=login_data) return s # 提交代码 def submit_code(s, problem_id, language, source_code): submit_url = "http://poj.org/submit" submit_data = { "problem_id": problem_id, "language": language, "source": source_code } s.post(submit_url, data=submit_data) # 获取评测结果 def get_result(s, run_id): status_url = "http://poj.org/status" params = { "user_id": "", "result": "", "language": "", "top": run_id } r = s.get(status_url, params=params) table_start = r.text.find("<table cellpadding=0 cellspacing=0 border=0 width=100%>") table_end = r.text.find("</table>", table_start) table_html = r.text[table_start:table_end + 8] return table_html # 使用示例 username = "your_username" password = "your_password" problem_id = "1000" language = "G++" source_code = """ #include <iostream> using namespace std; int main() { int a, b; cin >> a >> b; cout << a + b << endl; return 0; } """ s = login(username, password) submit_code(s, problem_id, language, source_code) table_html = get_result(s, "12345678") # 替换成实际提交的run id print(table_html) ``` 其中,`login`函数模拟登录POJ并返回一个`Session`对象,`submit_code`函数提交代码,`get_result`函数获取评测结果。你可以根据实际需要修改代码中的`username`、`password`、`problem_id`、`language`和`source_code`等参数,并替换`get_result`函数中的`run_id`。

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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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