按之前题目要求补全以下代码/*-------------------------------------------------- 编程要求 函数node* insertBefore(node* head, node* tmp)的功能是将节点tmp插入到其对“偶节”点前面,并返回新链表。 如果不存在对偶节点,则将tmp插入链表头部。所谓的“对偶”节点是指他们的data值的和为0。 说明:链表head中节点的data值各不相同。 ------------------------------------------------*/ #include <iostream> using namespace std; struct node { int data; node* next; }; node* insertBefore(node* head, node* tmp); void output(node* head); int main() { int n; cin >> n; node* head = NULL, * tmp; bool flag; for (int i = 0; i < n; i++) { tmp = new node; cin >> tmp->data; tmp->next = head; head = tmp; } //output(head); // insert a node after its dual number tmp = new node; cin >> tmp->data; head = insertBefore(head, tmp); output(head); } void output(node* head) { while (head) { cout << head->data; head = head->next; if (head) cout << "->"; } cout << endl; }

时间: 2023-08-24 15:30:50 浏览: 42
好的,以下是完整的代码实现: ```c++ #include <iostream> using namespace std; struct node { int data; node* next; }; node* insertBefore(node* head, node* tmp); void output(node* head); int main() { int n; cin >> n; node* head = NULL, * tmp; bool flag; for (int i = 0; i < n; i++) { tmp = new node; cin >> tmp->data; tmp->next = head; head = tmp; } //output(head); // insert a node after its dual number tmp = new node; cin >> tmp->data; head = insertBefore(head, tmp); output(head); } void output(node* head) { while (head) { cout << head->data; head = head->next; if (head) cout << "->"; } cout << endl; } node* insertBefore(node* head, node* tmp) { if (head == nullptr) { return tmp; } node* pre = head; node* cur = head->next; int sum = tmp->data + head->data; while (cur != nullptr && sum != 0) { sum += cur->data; pre = cur; cur = cur->next; } if (sum == 0) { tmp->next = cur; pre->next = tmp; } else { tmp->next = head; head = tmp; } return head; } ```

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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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