继续treap代码

时间: 2023-07-02 12:11:58 浏览: 52
这是Treap的代码: ``` #include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct Node { int key, priority; Node *left, *right; Node(int key, int priority) : key(key), priority(priority), left(NULL), right(NULL) {} }; struct Treap { Node *root; Treap() : root(NULL) {} void rotateRight(Node *&p) { Node *q = p->left; p->left = q->right; q->right = p; p = q; } void rotateLeft(Node *&p) { Node *q = p->right; p->right = q->left; q->left = p; p = q; } void insert(Node *&p, int key, int priority) { if (p == NULL) { p = new Node(key, priority); return; } if (key < p->key) { insert(p->left, key, priority); if (p->priority < p->left->priority) { rotateRight(p); } } else { insert(p->right, key, priority); if (p->priority < p->right->priority) { rotateLeft(p); } } } void remove(Node *&p, int key) { if (p == NULL) { return; } if (key == p->key) { if (p->left == NULL || p->right == NULL) { Node *q = p; if (p->left == NULL) { p = p->right; } else { p = p->left; } delete q; } else { if (p->left->priority > p->right->priority) { rotateRight(p); remove(p->right, key); } else { rotateLeft(p); remove(p->left, key); } } } else if (key < p->key) { remove(p->left, key); } else { remove(p->right, key); } } bool search(Node *p, int key) { if (p == NULL) { return false; } if (key == p->key) { return true; } if (key < p->key) { return search(p->left, key); } else { return search(p->right, key); } } }; int main() { Treap t; t.insert(t.root, 5, rand()); t.insert(t.root, 3, rand()); t.insert(t.root, 8, rand()); t.insert(t.root, 1, rand()); t.insert(t.root, 4, rand()); t.insert(t.root, 6, rand()); t.insert(t.root, 9, rand());

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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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