化简 ans_min = ans_min < g[n][m] ? ans_min : g[n][m];

时间: 2023-11-30 16:03:35 浏览: 73
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weijiyuanli.rar_MáS_ans_weijiyuanli

这行代码的作用是将变量 `ans_min` 更新为 `g[n][m]` 和当前 `ans_min` 的较小值。它使用了条件运算符 `? :`，如果 `ans_min` 小于 `g[n][m]`，则不做任何操作，否则将 `g[n][m]` 赋给 `ans_min`。简化后的代码如下所示： ```cpp ans_min = min(ans_min, g[n][m]); ``` 其中 `min()` 是一个函数，返回两个值中的较小值。所以这行代码的作用是更新 `ans_min` 为 `g[n][m]` 和当前 `ans_min` 的较小值。
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化简 ans_max = ans_max > f[n][m] ? ans_max : f[n][m];

这段代码的作用是将变量 ans_max 更新为 f[n][m] 和当前 ans_max 的较大值。它使用了条件运算符 ? :，如果 ans_max 大于 f[n][m]，则不做任何操作，否则将 f[n][m] 赋给 ans_max。简化后的代码如下...

优化这段代码 Ｃ++　实现 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; char s[10000001]; int main() { scanf("%s",s+1); int n=strlen(s+1),ans_len=0,ans_pos=0; int l=1,r=0; map<char,int> mp; while(r<n) { while(r<n&&mp[s[r+1]]<1) { mp[s[++r]]=1; } if(r-l+1>ans_len) { ans_len=r-l+1; ans_pos=l; } else if(r-l+1==ans_len) { ans_pos=max(ans_pos,l); } mp[s[l++]]--; } for(int i=ans_pos;i<ans_pos+ans_len;i++) { cout<<s[i]; } cout<<endl; }

while(r<n&&mp[s[r+1]]<1) { mp[s[++r]]=1; } if(r-l+1>ans_len) { ans_len=r-l+1; ans_pos=l; } else if(r-l+1==ans_len) { ans_pos=max(ans_pos,l); } mp[s[l++]]--; } for(int i=ans_pos;i<ans_pos+...

优化这段代码的时间 Ｃ++　实现 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; char s[10000001]; int main() { scanf("%s",s+1); int n=strlen(s+1),ans_len=0,ans_pos=0; int l=1,r=0; map<char,int> mp; while(r<n) { while(r<n&&mp[s[r+1]]<1) { mp[s[++r]]=1; } if(r-l+1>ans_len) { ans_len=r-l+1; ans_pos=l; } else if(r-l+1==ans_len) { ans_pos=max(ans_pos,l); } mp[s[l++]]--; } for(int i=ans_pos;i<ans_pos+ans_len;i++) { cout<<s[i]; } cout<<endl; }

while(r<n&&mp[s[r+1]]<1) { mp[s[++r]]=1; } if(r-l+1>ans_len) { ans_len=r-l+1; ans_pos=l; } else if(r-l+1==ans_len) { ans_pos=max(ans_pos,l); } mp[s[l++]]--; } for(int i=ans_pos;i<ans_pos+...

X_test = np.array(test_data) ans_lasso = lasso.predict(X_test) ans_svr = svr.predict(X_test) ans_mix = (ans_lasso + 5 * ans_svr ) / 6 pd.Series(ans_mix).to_csv('结果.txt', sep='\t', index=False) print('预测完成!')解释每一句代码

4. ans_mix = (ans_lasso + 5 * ans_svr ) / 6：基于 Lasso 和 SVR 的预测结果，按照一定比例进行加权平均，并将结果赋值给变量 ans_mix。 5. pd.Series(ans_mix).to_csv('结果.txt', sep='\t', index=False)...

#include <iostream> #include<string> using namespace std; int main() { while(1) { int N; long long int A,B,C; cin>>N>>A>>B>>C; string ans[N]; for(int i=0;i<N;i++) { cin>>ans[i]; } long long int temp=C; int flag=1; int place_le=0,place_yue=0; while(1) { temp=(A*temp+B)%6+1; if(flag==1) { long long int place=place_le+temp; if(place>N-1){place=N-1-(place-N+1);} if(ans[place]=="N")place_le=place; else { int num=ans[place][1]-'0'; place_le=num; } flag=-1; } else if(flag==-1) { long long int place=place_yue+temp; if(place>N-1){place=N-1-(place-N+1);} if(ans[place]=="N")place_yue=place; else { int num=ans[place][1]-'0'; place_yue=num; } flag=1; } if(place_le==N-1){cout<<"Lele"<<endl;break;} else if(place_yue==N-1){cout<<"Yueyue"<<endl;break;} } } return 0; }

- N个字符串ans[i] 然后，程序会执行一些计算，并在满足一定条件时打印出"Lele"或"Yueyue"。程序的主要逻辑是一个while循环，其中包含一些条件判断和计算操作。 请注意，这只是程序的逻辑描述，并不包含完整的代码...

翻译class Block1(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(Block1, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.block = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=self.in_channels, out_channels=self.out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(num_features=self.out_channels), nn.ReLU(), ) def forward(self, inputs): ans = self.block(inputs) # print('ans shape: ', ans.shape) return ans

定义了一个名为Block1的继承自nn.Module的类，该类具有两个参数：输入通道数和输出通道数。在初始化函数中，调用父类的...注释中的代码“print('ans shape: ', ans.shape)”是一行注释代码，用于检查输出张量的形状。

#include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 1005; int n, m; int t[MAXN], f[MAXN]; int main() { cout << "请输入作业数和机器数" << endl; cin >> n >> m; cout << "请输入每个作业需要处理的时间" << endl; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> t[i]; } sort(t + 1, t + n + 1); for (int i = 1; i <= n; i++) { int min_time = f[1]; int min_idx = 1; for (int j = 2; j <= m; j++) { if (f[j] < min_time) { min_time = f[j]; min_idx = j; } } f[min_idx] += t[i]; } int ans = f[1]; for (int i = 2; i <= m; i++) { ans = max(ans, f[i]); } cout <<"需要的时间为"<< ans << endl; return 0;流程图

这是一个简单的作业调度问题，需要将n个作业分配给m个机器处理，每个作业需要处理一定的时间。代码首先输入n和m，然后输入每个作业需要处理的时间，并将它们按照从小到大的顺序排序。接着，使用贪心算法将每个作业...

请帮我把这段代码转换为c++INF = float('inf')while True: try: n, e = map(int, input().split()) edges = [[INF] * n for _ in range(n)] for _ in range(e): a, b, c = map(int, input().split()) edges[a][b] = edges[b][a] = c # Prim algorithm dist = [INF] * n dist[0] = 0 visited = [False] * n for _ in range(n): # find the vertex with minimum distance u = -1 for v in range(n): if not visited[v] and (u == -1 or dist[v] < dist[u]): u = v visited[u] = True # update distance for v in range(n): if not visited[v]: dist[v] = min(dist[v], edges[u][v]) ans = 0 min_sum = INF for i in range(n): sum_dist = sum(edges[i]) if sum_dist < min_sum: min_sum = sum_dist ans = i print(ans) except EOFError: break

下面是将该 Python 代码转换为 C++ 代码的结果： cpp #include <iostream> #include <vector> #include <limits> ... cout << ans << endl; } catch (const exception& e) { break; } } return 0; }

def function(): nums = input() n = int(input()) ans = [] for item in nums: while n > 0 and len(ans) > 0 and ans[-1] > item: ans.pop() n -= 1 ans.append(item) print("".join(ans).lstrip('0') or 0) # lstrip() 去除字符串左侧指定的元素 if __name__ == '__main__': function()

具体来说，对于字符串中的每一个字符 item，如果它比 ans 列表的最后一个元素小，则将该元素弹出，直到 ans 列表为空、n 为 0、或者 ans 的最后一个元素不大于 item 为止。然后将 item 插入到 ans 列表的末尾，这样...

改写成C++语言def min_changes(s: str) -> int: n = len(s) upper_count = [0] * (n + 1) lower_count = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): upper_count[i] = upper_count[i - 1] + (s[i - 1].islower()) lower_count[i] = lower_count[i - 1] + (s[i - 1].isupper()) ans = float('inf') for i in range(n + 1): ans = min(ans, upper_count[i] + lower_count[n] - lower_count[i]) return ans s = input() print(min_changes(s))

i <= n; i++) { upper_count[i] = upper_count[i-1] + islower(s[i-1]); lower_count[i] = lower_count[i-1] + isupper(s[i-1]); } int ans = INT_MAX; for (int i = 0; i <= n; i++) { ans = min(ans, upper...

def min_changes(s: str) -> int: n = len(s) upper_count = [0] * (n + 1) lower_count = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): upper_count[i] = upper_count[i - 1] + (s[i - 1].islower()) lower_count[i] = lower_count[i - 1] + (s[i - 1].isupper()) ans = float('inf') for i in range(n + 1): ans = min(ans, upper_count[i] + lower_count[n] - lower_count[i]) return ans

这是一个 Python 函数，接受一个字符串参数 s，并返回一个整型值。该函数的作用是计算将字符串 s 中的字母大小写转换次数的最小值。函数首先定义了两个长度为 n+1 的数组 ... ans = min(ans, count) return ans

你写的C++代码错了，没有通过样例测试：注意：(1,2) 和 (2,1) 视为两个不同二元组。：给定两个整数 n,m，请你计算有多少个整数二元组 (x,y)能够同时满足以下所有条件： 1<=x<=n 1<=y<=m (x+y)%5=0 注意，(1,2) 和 (2,1) 视为两个不同二元组。你的代码：#include <iostream> using namespace std; int main() { int n, m; cin >> n >> m; int ans = 0; for (int i = 0; i < 5; i++) { int cnt_x = (n - i) / 5 + 1; int cnt_y = (m - (5 - i) % 5) / 5 + 1; ans += cnt_x * cnt_y; } cout << ans << endl; return 0; }

非常抱歉，我的回答仍然有误。下面是更正后的C++代码实现： cpp #include <iostream> ...同时，如果 cnt_y * 5 <= m，则说明 (n, m - cnt_y * 5) 这些组已经在之前被计算过了，需要将 cnt_x 减去 1。

from typing import List, Dict def dfs(index: int, must: str, mustCharIdx: Dict[str, List[int]], path: List[int], ans: List[int]) -> None: if len(path) == len(must): dis = path[0] for i in range(1, len(path)): dis += abs(path[i] - path[i - 1]) ans[0] = min(ans[0], dis) return for i in range(index, len(must)): c = must[i] idxs = mustCharIdx[c] for idx in idxs: path.append(idx) dfs(i + 1, must, mustCharIdx, path, ans) path.pop() if __name__ == '__main__': all_str = input() must_str = input() mustCharIdx = {} mustChar = set(must_str) for i in range(len(all_str)): c = all_str[i] if c in mustChar: if c not in mustCharIdx: mustCharIdx[c] = [] mustCharIdx[c].append(i) ans = [float("inf")] path = [] dfs(0, must_str, mustCharIdx, path, ans) print(ans[0])上述代码中，为什么要path.pop（）

在这段代码中，当递归调用dfs(i + 1, must, mustCharIdx, path, ans)返回后，我们需要将当前尝试的节点从路径中移除，以便能够尝试其他的节点。这样做可以确保在回溯到上一个节点时，路径状态恢复到之前的状态。 ...

#include <iostream>#include <vector>#include using namespace std;const float INF = numeric_limits<float>：：infinity（）;int main（） { while （true） { try { int n， e; cin >> n >> e; vector<vector<float>> edges（n， vector<float>（n， INF））; for （int i = 0; i < e; ++i） { int a， b， c;cin >> a >> b >> c;边[a][b] = 边[b][a] = c;} // Prim algorithm vector<float> dist（n， INF）;距离[0] = 0;向量<布尔>访问（n，假）;for （int i = 0; i < n; ++i） { // 查找最小距离的顶点 int u = -1; for （int v = 0; v < n; ++v） { if （！visited[v] && （u == -1 || dist[v] < dist[u]）） { u = v; } } visited[u] = true; // update distance for （int v = 0; v < n; ++v） { if （！visited[v]） { dist[v] = min（dist[v]， 边[U][v]）;} } } int ans = 0;浮点数min_sum = INF;for （int i = 0; i < n; ++i） { float sum_dist = 0; for （int j = 0; j < n; ++j） { sum_dist += edges[i][j]; } if （sum_dist < min_sum） { min_sum = sum_dist; ans = i; } } cout << ans << endl;} catch （const exception& e） { break; } }返回 0;}帮我把这段代码时间复杂度减小

我们可以通过使用堆来优化 Prim 算法的时间复杂度，使其变为 $O(m \log n)$，其中 $m$ 是边的数量。具体来说，我们可以将距离存储在堆中，并在每次更新距离时更新堆。这样，每次从堆中弹出的元素都是当前未访问顶点...

为什么这个代码没有结果class Solution: def orderlyQueue(self, S, K): """ :type S: str :type K: int :rtype: str """ if K > 1: lst = list(S) lst.sort() return ''.join(lst) min_char = min(set(S)) ans = S for i in range(len(S)): if S[i] == min_char: ans = min(ans, S[i:] + S[:i]) return ans

这个代码没有结果是因为它缺少了程序的入口和测试用例。在这个代码中，定义了一个类 Solution，其中有一个名为 orderlyQueue 的方法。这个方法接收两个参数 S 和 K，其中 S 是一个字符串，K 是一个整数。...

def gcd(m,n): if m < n: m,n = n,m if m % n ==0: else: return ans = gcd(84,342) print(ans)

这段代码中，当 m % n 不等于0时，应该在... if m < n: m, n = n, m if m % n == 0: return n else: return gcd(n, m % n) ans = gcd(84, 342) print(ans) 这将输出 6，因为 84 和 342 的最大公约数是 6。
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