zoj1091 python算法

时间: 2023-08-18 22:06:04 浏览: 53
zoj1091是一道经典的动态规划问题,它的题目描述如下: 有一条直线路,长度为n,起点为0,终点为n。有m个加油站,每个加油站有一个加油量p,和一个位置d,表示在距离起点d的地方可以加p升油。车油箱的容量为c升,每行驶1千米消耗1升油,请问车能否从0到n行驶,如果能,最少需要加几次油? 这道问题可以用动态规划的方法求解。我们可以定义一个一维数组dp,其中dp[i]表示车到达距离i的位置时最少需要加几次油。 那么如何进行状态转移呢? 对于每个加油站,我们可以考虑是否在这个加油站加油。如果不加油,那么dp[i]的值就等于dp[i-1],因为车没有加油,可以继续往前开。 如果要在这个加油站加油,那么我们需要找到在之前的哪个位置加油次数最少。假设这个加油站的位置是j,加油量是p,那么我们需要在距离j-p的位置加油,这样才能到达加油站j。那么在距离j-p的位置加油的次数就是dp[j-p],加上这个加油站的加油次数1,就是dp[j-p]+1。我们还需要判断车的油箱容量是否够用,如果不够用,那么就不能在这个加油站加油。我们可以用一个变量tank来记录油箱中的油量,每经过一个位置就减去1,如果遇到加油站就加上p。 最后,dp[n]就是最终的答案,表示车到达终点n时最少需要加几次油。 下面是使用Python实现这道题的代码:
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zoj 2212python

这是一道ZOJ Online Judge上的题目,题目名称为“Work Reduction”。 题目描述: 有n个工人,m个任务,每个工人可以完成一些任务,任务可以被多个工人完成。每个工人有一个效率,表示他完成一个任务所需的时间。每个任务有一个固定的利润。任务可以分成若干个子任务,每个子任务可以被不同的工人完成,子任务完成时间等于完成该子任务的工人的效率之和。现在要求你将所有任务完成,最小化完成时间的和,即最小化 Σ(任务完成时间*任务利润)。 输入格式: 第一行两个正整数n,m,表示工人数和任务数。 接下来的m行,每行包含若干个正整数,表示该任务可以被哪些工人完成。每个正整数表示一个工人的编号,负数表示该任务的一个子任务需要完成,编号为对应正整数的工人的效率为完成该子任务的时间。 输出格式: 输出一个整数,表示最小化任务完成时间的和。 样例输入: 3 3 1 -1 -2 1 -2 2 -1 样例输出: 7 提示: 1<=n<=200,1<=m<=200,每个工人效率<=1000,每个任务利润<=10000。

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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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