javapoj2259

时间: 2023-11-18 20:56:31 浏览: 60
javapoj2259是一道UVa Online Judge上的题目,题目编号为2259。这道题目是一道关于队列的题目,要求实现一个团队队列,支持入队、出队和删除指定元素等操作。题目中还要求实现的队列需要具有高效性,即入队和出队操作的时间复杂度均为O(1)。具体的题目描述和输入输出格式可以参考引用[1]。 解题思路: 1. 首先需要实现一个普通的队列,可以使用数组或链表来实现。 2. 然后需要实现一个团队队列,可以使用一个队列数组来存储多个队列,每个队列代表一个团队。 3. 入队操作时,需要先判断该元素所属的团队是否已经存在于队列数组中,如果不存在则需要新建一个队列并加入队列数组中。然后将该元素加入对应的队列中。 4. 出队操作时,需要从队列数组中的第一个队列开始查找,如果该队列不为空则直接出队,否则需要将该队列从队列数组中删除并继续查找下一个队列。 5. 删除指定元素操作时,需要从队列数组中的所有队列中查找该元素并删除。
相关问题

团队队列问题 poj2259java

很抱歉,您提供的引用内容中并没有关于团队队列问题的Java实现。不过,我可以为您提供一个Python的实现,供您参考。 以下是团队队列问题的Python实现: ```python from collections import deque # 定义队列 queue = deque() # 定义字典,用于存储每个人的队友编号 team_dict = {} # 定义计数器,用于记录当前队伍的编号 team_count = 0 # 处理输入 while True: n = int(input()) if n == 0: break team_count += 1 for i in range(n): x = int(input()) team_dict[x] = team_count # 将每个团队看作一个个体,加入队列 queue.append(team_dict.copy()) # 清空字典 team_dict.clear() # 处理指令 while True: try: cmd = input().split() except EOFError: break if cmd[0] == 'STOP': break elif cmd[0] == 'ENQUEUE': x = int(cmd[1]) for i in range(len(queue)): if x in queue[i]: queue[i][x] += 1 break else: team_count += 1 team_dict[x] = team_count queue.append(team_dict.copy()) team_dict.clear() elif cmd[0] == 'DEQUEUE': if queue[0]: min_team = min(queue[0].values()) for k, v in queue[0].items(): if v == min_team: print(k) queue[0].pop(k) break if not queue[0]: queue.popleft() ```

poj2785java

以下是使用Java解决POJ 2785问题的示例代码: ```java import java.util.Arrays; public class POJ2785 { public static void main(String[] args) { int[] A = {1, 2, -3, 4, -1, -2, 3, -4}; int n = A.length; int[] x = new int[n * n]; int[] y = new int[n * n]; int idx = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { x[idx] = A[i] + A[j]; y[idx] = -(A[i] + A[j + 2]); idx++; } } Arrays.sort(y); int count = 0; for (int i = 0; i < n * n; i++) { int target = x[i]; int left = 0; int right = n * n - 1; while (left < right) { int mid = (left + right) / 2; if (y[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid; } } if (y[left] == target) { count++; } } System.out.println(count); } } ```

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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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