HDU - 5513

时间: 2023-08-02 16:10:31 浏览: 228
这是一道IT类问题,HDU-5513是一道算法题目,题目描述为:给定一个长度为n的数组,求出其中任意两个元素之间的最大差值。 解题思路是,遍历整个数组,记录下来当前的最小值和最大差值,如果当前元素与最小值的差值大于最大差值,则更新最大差值,如果当前元素小于最小值,则更新最小值。 以下是参考代码(C++): ``` #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; int minNum, maxDiff; cin >> minNum; maxDiff = 0; for (int i = 1; i < n; i++) { int num; cin >> num; if (num - minNum > maxDiff) { maxDiff = num - minNum; } if (num < minNum) { minNum = num; } } cout << maxDiff << endl; return 0; } ```
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A - LOOPS HDU - 3853

回答: 引用\[1\]和引用\[2\]是关于解决HDU - 3853问题的AC代码。这段代码使用了动态规划的思路,通过计算每个点的期望能量来解决问题。其中,f\[i\]\[j\]表示走到(i, j)这个点的期望能量。代码中还有一些特殊情况的处理,比如停留在原地的花费为2点,停留在原地的概率为1的情况下期望能量为0。\[1\]\[2\] 引用\[3\]是关于Akemi Homura的描述,她是一个魔法少女,想要帮助她的朋友Madoka拯救世界。但由于Boss孵化器的情节,她被困在一个叫做LOOPS的迷宫中。\[3\] 所以,问题A - LOOPS HDU - 3853是关于解决迷宫问题的一个题目。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [期望DP——C - LOOPS HDU - 3853](https://blog.csdn.net/GreyBtfly/article/details/80534173)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [HDU 3853-LOOPS【期望DP】](https://blog.csdn.net/qq_41785863/article/details/102570840)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

hdu-1569(网络流)-最大点权独立集

这是一道经典的网络流问题,可以使用最小割模型进行建模。 首先,将所有点拆成两个点,分别表示该点被选中和不被选中两种状态。对于每个点,如果它被选中,则将它的点权加入最终结果中。接下来,对于每条边 $(u,v)$,从 $u$ 的被选中状态向 $v$ 的不被选中状态连一条容量为 $\infty$ 的边。最后,从所有被选中状态的点向源点连一条容量为 $\infty$ 的边,从汇点向所有不被选中状态的点连一条容量为 $\infty$ 的边。 跑一遍最小割即可得到最大点权独立集。具体来说,最小割的值等于被选中的点的点权之和,而最小割对应的割就是最大点权独立集。

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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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