零起点学算法88——青年歌手大奖赛_评委会打分

时间: 2023-04-27 21:01:16 浏览: 28
青年歌手大奖赛的评委会打分,是根据参赛选手的表现来评定的。评委会会根据选手的音准、节奏感、情感表达等方面进行评分,最终得分高低决定选手的名次。对于零起点学算法的学习者来说,可以将评委会打分的过程类比为算法的评估过程,通过对算法的性能指标进行评估,来确定算法的优劣。
相关问题

零起点学算法105——c语言合法标识符

### 回答1: C语言合法标识符是指用来表示变量、函数、结构体等标识符的名称,必须符合以下规则: 1. 标识符由字母、数字和下划线组成,且第一个字符必须是字母或下划线。 2. 标识符的长度不能超过63个字符。 3. 标识符是区分大小写的。 4. 标识符不能是C语言的关键字,如if、else、while等。 例如,以下是合法的标识符: - age - _count - student_name - MAX_VALUE 而以下是不合法的标识符: - 123abc(第一个字符必须是字母或下划线) - my_variable_name_is_very_long_and_it_is_more_than_63_characters(长度超过了63个字符) - if(是C语言的关键字) ### 回答2: 在C语言中,合法标识符是指用来标识变量、函数、结构体等各种程序实体的名称。合法标识符由字母、数字和下划线组成,其中第一个字符必须是字母或下划线。C语言中的标识符不区分大小写,但建议使用小写字母来表示变量和函数名,使用大写字母来表示常量。 C语言中的标识符可以包含任意数量的字母、数字和下划线,但不能使用其他符号,例如货币符号、百分号、星号等。标识符的长度没有限制,但通常应控制在30个字符以内,以便提高程序的可读性和易维护性。 以下是一些合法标识符的例子: - age - Number1 - Total_Count - _result - MAX_VALUE - average_score 需要注意的是,C语言中有些标识符是有特殊意义的,例如关键字、预定义标识符等,这些标识符不能用于定义用户自定义的变量、函数等。在程序中使用关键字或预定义标识符来定义标识符会导致编译错误。 总之,在C语言中,程序员应该遵循一定的命名规则来命名变量、函数、结构体等程序实体,以便提高程序的可读性和易维护性。同时,还需要注意不要使用C语言中的关键字和预定义标识符作为自定义标识符的名称。 ### 回答3: C语言合法标识符是指用于表示变量、函数、结构体等程序实体的一组字符序列。在C语言中,标识符必须是由字母、数字和下划线组成的,且必须以一个字母或下划线开头。 标识符的命名规则: 1. 标识符必须以字母或下划线开头,后面可以跟任意字母、数字或下划线。 2. 标识符的长度不能超过63个字符。 3. 标识符是区分大小写的,即变量abc和变量ABC是不同的标识符。 4. 标识符不能使用C语言的关键字,如if、while、for等等。 标识符的命名规范: 1. 标识符的命名最好是有意义的英文单词或缩写,以方便理解和维护。 2. 标识符最好不要使用缩写,除非这个缩写是非常普遍的。 3. 标识符的命名应该使用驼峰命名法,如:变量名firstNumber,函数名calculateArea等等。 4. 若标识符需要包含多个单词时,可以使用下划线分割单词,如:变量名item_price、结构体名employee_info等等。 在C语言中,正确使用合法标识符可以让程序更加直观、易读、易维护和易扩展。因此,学习C语言合法标识符对于程序员来说是非常重要的一部分。

problem g: 零起点学算法106——首字母变大写

### 回答1: 这道题目要求我们将字符串中每个单词的首字母变成大写。我们可以先将字符串按照空格分割成单词,然后对每个单词进行处理。处理的方法是将单词的第一个字符转换成大写,然后再将剩余的字符拼接起来。最后将处理后的单词再拼接成一个字符串即可。 ### 回答2: 题目要求编写一个程序,将给定字符串的每个单词的首字母变为大写。 首先,我们可以使用`split()`方法将字符串分割成单词的列表。然后,遍历每个单词,将首字母转化成大写。最后,使用`join()`方法将单词列表重新连接成字符串,得到结果。 以下是一个可能的实现: ```python def capitalize_first_letter(sentence): words = sentence.split() # 将字符串分割成单词列表 result = [] for word in words: capitalized_word = word[0].upper() + word[1:] # 将首字母变为大写 result.append(capitalized_word) return ' '.join(result) # 将单词列表重新连接成字符串 # 测试示例 print(capitalize_first_letter('hello world')) # 输出: Hello World print(capitalize_first_letter('zero starting point')) # 输出: Zero Starting Point ``` 以上代码中,`capitalize_first_letter`函数接收一个字符串作为参数,并返回首字母变为大写的结果字符串。我们将字符串使用`split()`方法分割成单词列表,然后遍历每个单词,将首字母转化成大写。最后,使用`join()`方法将单词列表重新连接成字符串,并返回结果。 通过上述实现,我们可以满足题目要求,将给定字符串的每个单词的首字母变为大写。 ### 回答3: 问题g:零起点学算法106——首字母变大写 这个问题要求我们将给定字符串中每个单词的首字母变为大写。解决这个问题的方法有很多种,下面我将提供两种方法。 方法一:使用内置函数capitalize() 我们可以使用内置函数capitalize()来将字符串的首字母变为大写。首先,我们将给定的字符串按照空格分割成单词列表。然后,对于每个单词,我们使用capitalize()函数将其首字母变为大写,并将其添加到结果列表中。最后,我们将结果列表连接成一个字符串,并返回这个结果字符串作为答案。 def capitalize_words(sentence): words = sentence.split() capitalized_words = [word.capitalize() for word in words] return ' '.join(capitalized_words) 方法二:逐个字符遍历 我们也可以逐个字符遍历给定字符串,当遇到空格时,将下一个字符变为大写。为了解决字符串首字母的问题,我们可以在遍历前在字符串的首部添加一个空格。 def capitalize_words(sentence): sentence = ' ' + sentence n = len(sentence) result = '' for i in range(1, n): if sentence[i - 1] == ' ': result += sentence[i].upper() else: result += sentence[i] return result 这两种方法都可以解决问题g中的要求,使用内置函数capitalize()的方法较为简单和直观,但如果想要了解更多底层的实现细节,逐个字符遍历的方法也是一种不错的选择。

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在这个问题中,用户提供了两段代码,分别是引用\[1\]和引用\[2\]。这两段代码都是用来在一个数组中查找指定数的位置。 引用\[1\]是一个C++代码示例,它使用了iostream和stdio.h头文件,并使用了命名空间std。代码中使用了一个while循环来不断读取输入的n值,然后创建一个大小为n的整型数组a,并通过for循环读取数组的元素。接下来,代码读取了一个整数m,并使用for循环遍历数组a,查找是否有与m相等的元素。如果找到了相等的元素,则将其位置赋值给变量t,并跳出循环。最后,根据t的值输出结果。 引用\[2\]是另一个C代码示例,它使用了stdio.h头文件。代码中同样使用了一个while循环来不断读取输入的n值,然后创建一个大小为n的整型数组a,并通过for循环读取数组的元素。接下来,代码读取了一个整数m,并使用for循环遍历数组a,查找是否有与m相等的元素。如果找到了相等的元素,则将其位置赋值给变量count,并将flag设置为1,表示找到了。最后,根据flag的值输出结果。 综上所述,这两段代码都是用来在一个数组中查找指定数的位置。它们的实现方式略有不同,但都能达到相同的目的。 #### 引用[.reference_title] - *1* [1143: 零起点学算法50——数组中查找数](https://blog.csdn.net/weixin_43965597/article/details/113104995)[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* [问题 C: 零起点学算法82——数组中查找数](https://blog.csdn.net/chenhannan0024/article/details/127568844)[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 ]
《零起点学通C语言》是一本适合零基础学习C语言的书籍。它从最基础的概念出发,循序渐进地引导读者学习C语言的各个方面。 首先,本书首先介绍了C语言的发展历程以及它的特点和应用领域。随后,书中详细讲解了C语言的基本语法和基本数据类型,包括变量、运算符、控制语句等。这些都是学习C语言的基础,对于初学者来说非常重要。 除了基本语法之外,本书还专门介绍了C语言的函数和数组。函数是C语言的一个重要概念,它可以提高代码的可维护性和重用性。数组是C语言中常用的数据结构,用于存储一系列相同类型的数据。学习了函数和数组之后,读者就可以编写更加复杂和实用的程序了。 另外,本书还介绍了C语言的指针和内存管理。指针是C语言一项重要的特性,它可以用来处理内存地址,实现更高效的程序设计。内存管理则是指我们如何分配和释放内存空间,防止程序出现内存泄漏等问题。 在每个章节结束时,本书还提供了练习题和答案,以帮助读者巩固所学知识。通过不断练习和实践,读者可以更好地理解和掌握C语言。 总的来说,《零起点学通C语言》是一本适合零基础学习C语言的入门书籍。它以简洁明了的语言和丰富的例子,帮助读者逐步理解和掌握C语言的基本概念和技巧。无论是对于初学者还是对于有一定编程经验的人来说,都是一本值得推荐的学习资源。
迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是一种贪心算法,用于解决最短路径问题。它可以处理有权有向图或无向图,但不允许有负权边(权重必须为非负数)。 算法思路: 1. 从起点开始,初始化所有节点的距离为无穷大,起点距离为0; 2. 将起点加入“已访问”集合; 3. 对于起点的所有邻居节点,更新它们的距离(如果通过当前节点到达邻居节点的距离小于邻居节点原有的距离,则更新邻居节点的距离); 4. 从未访问集合中选择距离起点最近的节点,加入“已访问”集合; 5. 重复步骤3和4,直到所有节点都被加入“已访问”集合或者没有与起点相连的节点。 算法实现: Dijkstra算法的实现通常使用优先队列(PriorityQueue)来维护未访问集合中距离起点最近的节点。具体实现步骤如下: 1. 创建一个空的优先队列Q,将起点加入Q中,并设置起点到自身的距离为0; 2. 创建一个数组dist[],用于保存起点到各个节点的距离,初始化为无穷大; 3. 创建一个数组visited[],用于标记节点是否被访问过,初始化为false; 4. 将dist[起点]的值设置为0; 5. 当Q不为空时,重复以下步骤: a. 从Q中取出距离起点最近的节点u; b. 如果节点u已经被访问过,则跳过此次循环; c. 将节点u标记为已访问; d. 对于节点u的每个邻居节点v,如果节点v未被访问过并且通过节点u到达节点v的距离小于dist[v],则更新dist[v]的值; e. 将节点v加入Q中。 6. 最终,dist数组中保存的就是起点到各个节点的最短距离。 Dijkstra算法的时间复杂度为O(ElogV),其中E为边数,V为节点数。这是因为算法需要对每个节点的所有邻居节点进行遍历,而优先队列的插入和删除操作的时间复杂度为O(logV)。
以下是Java实现的动态规划算法,用于凸多边形的最优三角剖分: java public class Triangulation { public static double minWeightTriangulation(double[] vertices) { int n = vertices.length / 2; double[][] dp = new double[n][n]; for (int len = 2; len < n; len++) { for (int i = 0; i < n - len; i++) { int j = i + len; dp[i][j] = Double.MAX_VALUE; for (int k = i + 1; k < j; k++) { double weight = dp[i][k] + dp[k][j] + triangleArea(vertices, i, k, j); if (weight < dp[i][j]) { dp[i][j] = weight; } } } } return dp[0][n - 1]; } private static double triangleArea(double[] vertices, int i, int j, int k) { double x1 = vertices[2 * i]; double y1 = vertices[2 * i + 1]; double x2 = vertices[2 * j]; double y2 = vertices[2 * j + 1]; double x3 = vertices[2 * k]; double y3 = vertices[2 * k + 1]; return Math.abs((x1 * (y2 - y3) + x2 * (y3 - y1) + x3 * (y1 - y2)) / 2.0); } } 这个算法中,vertices数组包含了多边形的所有顶点坐标,按照顺序存储,每个顶点有两个坐标值:x和y。minWeightTriangulation方法返回最优三角剖分的权重和,即所有三角形的面积之和。 算法的核心是一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示从第i个顶点到第j个顶点的最优三角剖分的权重和。通过动态规划的方式,逐步计算出所有子问题的最优解,最终得到全局最优解。 具体来说,算法的外层循环枚举子问题的长度,从2开始,一直到n-1。内层循环枚举子问题的起点i和终点j,计算出所有可能的三角剖分方式,并选择其中权重和最小的一个。这个过程的时间复杂度是O(n^3),可以通过一些优化来降低复杂度。
### 回答1: 学习算法是一个很重要的课题,对于很多人来说是一个挑战。这里有一些建议,希望能帮到你: 1. 首先,了解算法的基本概念和框架是很重要的。这可以帮助你更好地理解算法的原理和性质。 2. 其次,练习是很重要的。尝试解决一些算法练习题,并尝试使用不同的算法来解决同一问题。这将帮助你更好地理解算法的优劣,并能更好地选择合适的算法来解决实际问题。 3. 学习算法时,不妨从简单的算法开始,例如排序算法或查找算法。这些算法可以帮助你更好地理解算法的基本概念,并为你后面学习更复杂的算法打下基础。 4. 在学习过程中,也可以尝试使用不同的学习方式,例如看视频、阅读书籍或论文、参加在线课程等。这将有助于你更好地理解算法,并使你更有兴趣去学习。 5. 最后,坚持不懈是很重要的。学习算法可能有时会很困难,但是只要坚持不懈,你就一定能学会它。 ### 回答2: 学习算法是一个深奥而有挑战性的过程,下面是我对于学习算法的建议以及学习的起点。 首先,投入足够的时间和精力进行学习算法,因为算法需要一定的思维和实践来理解和应用。 其次,建议先学习基本的数据结构,例如链表、栈、队列和树等。这些数据结构是算法的基础,理解它们的特点和操作能够帮助你更好地理解和实现算法。 接下来,学习常见的算法设计和分析方法,如贪心算法、动态规划、分治法和回溯法等。掌握这些方法的思想和应用场景能够帮助你解决各种实际问题。 同时,多做算法相关的练习和题目,通过实践来巩固所学的知识。可以通过参加在线算法竞赛、阅读经典算法书籍以及参与开源项目等途径,提升自己的算法能力。 此外,与其他学习算法的人交流和讨论也是很重要的。可以加入算法学习的社群或者论坛,与他人分享经验和学习资源,互相鼓励和帮助。 最后,要持续学习和实践算法。算法是一门持续发展的学科,新的算法和方法不断涌现。保持对新技术和研究的关注,并不断更新自己的知识和技能,才能在算法领域保持竞争力。 总的来说,学习算法需要时间、耐心和实践。从基本的数据结构开始,逐步学习和应用不同的算法,不断提升自己的能力和技巧。 ### 回答3: 对于学习算法,我有以下几点建议: 首先,建议从最基础的算法开始学习,例如排序算法、查找算法等。这些基础算法是其他高级算法的基础,理解它们能够帮助你构建起对算法的整体认知和思维模式。 其次,建议多做算法题目。通过不断实践,可以加深对算法的理解和运用能力。选择一些常见的算法题目进行练习,例如LeetCode、牛客网等平台上的题目,可以逐渐提高自己的解题能力。 此外,建议深入学习经典的算法书籍,如《算法导论》。这些书籍会提供丰富的算法理论知识,帮助你理解算法的原理和设计思想。 另外,建议关注算法的实际应用。学习算法不仅仅是为了掌握知识,更重要的是能够将其应用到实际问题中,解决实际的工程和科研难题。关注算法在各个领域的应用,例如机器学习、图像处理、自然语言处理等,有助于加深理解和提升实践能力。 最后,建议坚持不懈,保持学习的耐心和毅力。学习算法是一个长期的过程,需要不断地学习和实践。面对困难和挑战时,要坚持下去,并相信自己的能力和潜力。 总而言之,学习算法需要从基础开始,不断实践和深入学习,关注实际应用,并保持学习的耐心和毅力。希望这些建议对你的学习有帮助。
Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。在建模比赛中,Dijkstra算法可以用于解决一些路径规划问题。 首先,建模比赛可能涉及到需要在一个网络中找到从一个起点到一个终点的最短路径。这个网络可以是一张地图,每个节点代表一个位置,节点之间的边表示两个位置之间的连接或距离。通过应用Dijkstra算法,我们可以找到从起点到终点的最短路径。 在使用Dijkstra算法之前,我们需要先构建一个图的数据结构,将节点和边的信息进行表示。每个节点需要存储它的标识符、相邻节点以及从起点到该节点的当前最短距离。边需要存储起点和终点节点,以及两个节点之间的距离或权重。 然后,我们可以通过Dijkstra算法来计算出从起点到达其他所有节点的最短距离。具体来说,可以按照以下步骤进行操作: 1. 创建一个空的距离数组,用于存储从起点到达每个节点的当前最短距离。 2. 将起点的最短距离设置为0,其他节点的最短距离设置为无穷大或一个相对较大的值。 3. 初始化一个优先队列,用于存储待处理的节点。起始时,将起点加入队列。 4. 循环直到队列为空,每次从队列中取出一个节点,如果该节点的最短距离已经确定,则跳过该节点。 5. 对于当前节点,计算从起点经过该节点到达其相邻节点的距离,如果这个距离小于相邻节点的最短距离,则更新最短距离,并将相邻节点加入队列。 6. 重复步骤4和5,直到队列为空。 7. 最后,距离数组中存储的最短距离即为从起点到每个节点的最短距离。 在建模比赛中,我们可以利用Dijkstra算法来解决各种路径规划问题,如寻找最短路径、最佳路径、最优路径等。我们只需要根据具体的问题将节点和边的信息进行合理的建模,然后利用Dijkstra算法求解最短路径即可。
### 回答1: 算法7-4:深度优先搜索 1. 从起点开始,将其标记为已访问。 2. 对于起点的每个未访问的邻居,递归地执行步骤1-2。 3. 重复步骤2,直到没有未访问的邻居。 算法7-5:深度优先搜索(非递归) 1. 从起点开始,将其标记为已访问,并将其压入栈中。 2. 当栈不为空时,弹出栈顶元素,并对其每个未访问的邻居执行步骤1-2,并将其标记为已访问并压入栈中。 3. 重复步骤2,直到栈为空。 ### 回答2: 一、定义 深度优先搜索(Depth First Search,DFS)是图论中的基本算法,是从图的某个节点出发,访问这个节点,然后依次访问这个节点的每个未被访问的邻居节点,直至遍历完整个图。 二、实现 深度优先搜索可以通过递归或栈的方式实现。递归实现简单,但难以控制递归深度,容易发生栈溢出。栈的实现需要手动模拟栈,但可以灵活控制深度,避免栈溢出。 递归实现: 1.从某个节点v开始遍历。 2.标记该节点v为已访问。 3.对于v的每个未被访问的邻居节点w,递归访问w。 栈实现: 1.从某个节点v开始遍历。 2.将v入栈,并标记v为已访问。 3.当栈非空时循环执行以下步骤:弹出栈顶节点u,对于u的每个未被访问的邻居节点w,将w入栈并标记w为已访问。 三、应用 深度优先搜索可以用来判断图是否连通,可用于求解最小生成树、拓扑排序、连通分量等问题。 由于深度优先搜索需要存储所有已访问节点的路径,所以针对大规模图的遍历可能导致空间复杂度较高。 四、算法7-4,7-5代码分析 算法7-4: 算法7-4是对图的深度优先遍历的递归实现。首先遍历该节点,并标记为已访问,然后将该节点的所有邻居节点都遍历一遍。如果邻居节点未被访问,则对该节点进行递归调用进行遍历。 具体思路: 1.定义全局vis数组,用于记录节点是否已被访问。 2.定义一个函数dfs(u),对节点u进行深度优先遍历。遍历完u的所有邻居节点后,会回溯到该节点u的上一个节点。 3.主函数遍历所有节点,对未被访问的节点进行深度优先遍历。 算法7-5: 算法7-5是对图的深度优先遍历的栈实现。使用了一个栈来存储待访问节点。首先将初始节点加入栈中,并标记为已访问,然后循环遍历栈中的节点,直至栈为空。 具体思路: 1.定义全局vis数组,用于记录节点是否已被访问。 2.定义一个函数dfs(u),对节点u进行深度优先遍历。遍历完u的所有邻居节点后,会回溯到该节点u的上一个节点。 3.主函数遍历所有节点,对未被访问的节点进行深度优先遍历。在遍历到未被访问的节点时,加入栈中并标记为已访问,然后循环遍历栈中的节点,直至栈为空。 ### 回答3: 算法7-4,7-5是关于图的遍历中的深度优先搜索(DFS),主要是用来搜索和遍历图中所有的节点和边的算法。 深度优先搜索的核心思想是:从一个未访问的节点开始,深度优先遍历到最深处,然后回溯到上一个节点,再从上一个未遍历节点开始继续深度优先遍历。在具体实现过程中,我们可以使用递归或栈来实现深度优先搜索算法。 深度优先搜索算法在图的遍历、搜索、路径查找等方面有着广泛的应用,如迷宫问题、拓扑排序、关键路径等。 在算法7-4中,我们给出了使用递归实现深度优先搜索的伪代码: python void DFS(int u) { vis[u] = true; // 标记已经访问过 // 遍历所有邻接节点 for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) { int v = G[u][i]; // 取出邻接节点 if (!vis[v]) { DFS(v); // 继续遍历 } } } 而在算法7-5中,我们使用栈来实现深度优先搜索,具体实现过程如下: python void DFS(int u) { stack<int> s; // 定义一个栈 s.push(u); // 将起始节点放入栈中 vis[u] = true; // 标记已经访问过 while (!s.empty()) { int v = s.top(); // 取出栈顶节点 s.pop(); // 将该节点出栈 // 遍历所有邻接节点 for (int i = 0; i < G[v].size(); i++) { int w = G[v][i]; // 取出邻接节点 if (!vis[w]) { s.push(w); // 将未访问节点放入栈中 vis[w] = true; // 标记已访问 } } } } 总之,深度优先搜索算法是一种基本的图遍历算法,其核心思想和实现方法都比较简单,但是能够灵活应用在众多图相关的算法问题中。

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