C++算法练习平台：BaekJoon算法题库解析

下载需积分: 9 | ZIP格式 | 302.3MB | 更新于2024-12-31 | 118 浏览量 | 0 下载量 举报
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资源摘要信息:"Algorithm_BaekJoon：백준리즘제문"是对以"백준리즘"为主题的算法资源的概括。"백준리즘"是一个在韩国IT社区以及在线编程竞赛中广泛使用的术语，它指的是以韩国在线编程竞赛平台Baekjoon Online Judge（简称 백준 온라인 저지 或 BOJ）上的问题和算法为学习和实践对象的一系列编程活动。Baekjoon Online Judge是一个著名的在线编程平台，提供了大量的编程题目供用户练习和参与竞赛，题目覆盖了从基础算法到复杂数据结构的广泛领域。 描述中仅提供了标题信息，没有提供具体的算法细节或问题描述。由于标题和描述信息重复，我们可以推断这是对某个特定资源的命名，可能是一个针对Baekjoon算法问题集或教程的项目。根据标题中的“C++”标签，可以合理推测该项目涉及的编程语言是C++，这是在算法竞赛和IT行业中广泛使用的编程语言之一。 文件名称列表中的"Algorithm_BaekJoon-master"表明这是一个包含算法习题集或教程的项目仓库。通常情况下，在GitHub等代码托管平台上，“master”分支是一个项目的主分支，用于存放项目的主版本或最新的稳定代码。因此，我们可以认为这个项目可能包含了多个文件，每个文件都对应着一个或多个算法问题的解决方案，或者提供了一个关于如何解决特定算法问题的教学示例。 在IT行业中，掌握算法和数据结构对于编程能力和软件开发至关重要。通过解决Baekjoon Online Judge上的问题，程序员可以提高他们的编程技能，尤其是在逻辑思维、代码优化和问题解决能力方面。这类平台通常会针对不同的难度等级提供不同级别的问题，从简单的数组操作到复杂的图论算法，覆盖范围广泛。 学习算法的常见途径包括： 1. 理解基础算法概念，如排序、搜索、动态规划等。 2. 熟悉数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等。 3. 通过在线平台或教材练习各种问题。 4. 参与编程竞赛，例如ACM国际大学生程序设计竞赛、ICPC（国际大学生程序设计竞赛）等。 5. 学习并应用高级算法，例如图论、网络流、数论算法等。 C++在算法竞赛中的使用非常广泛，这是因为C++具有执行效率高和对系统资源操作灵活的特点。它允许程序员以接近硬件底层的方式编写代码，从而在处理复杂算法时能够获得更好的性能。 在实践中，学习者需要不断地编写代码，并通过测试用例来验证自己的解决方案是否正确。这是一个迭代的过程，可能需要多次修改和完善代码，才能得到一个既正确又高效的程序。通过这种方式，学习者不仅可以提升编程能力，还可以增强解决实际问题的能力。 总结来说，"Algorithm_BaekJoon：백준리즘제문"项目很可能是一个关于C++算法学习的资源集合，涵盖从基础到高级的各种算法问题及其解决方案，它为程序员提供了一个系统性学习和提升编程技能的平台。

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pipe_step: type: SearchPipeStep search_algorithm: type: RandomSearch policy: num_sample: 50解释代码

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翻译每行代码的意思def model_precondition(pre_relation, pre_algorithm_list): algrothm_list = list() #or条件判断 if pre_relation == 1: for model in pre_algorithm_list: if model['identify'] == 1: algrothm_list.append(model['algorithmId']) return True,algrothm_list return False,algrothm_list #and条件判断 elif pre_relation == 2: for model in pre_algorithm_list: algrothm_list.append(model['algorithmId']) if model['identify'] != 1: algrothm_list = list() return False,algrothm_list return True,algrothm_list

- 遍历`pre_algorithm_list`中的每个模型： - 如果模型的`identify`值为1，将该模型的`algorithmId`添加到`algrothm_list`中。 - 使用`return`语句返回True和`algrothm_list`。 - 如果未找到满足条件的模型，...
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翻译每行代码的意思def model_combination(com_relation, com_algorithm_list,algrothm_list): #or条件判断 algrothm_total_list = algrothm_list if com_relation == 1: for model in com_algorithm_list: if model['identify'] == 1: algrothm_total_list.append(model['algorithmId']) return True,algrothm_total_list return False,algrothm_total_list #and条件判断 elif com_relation == 2: for model in com_algorithm_list: algrothm_total_list.append(model['algorithmId']) if model['identify'] != 1: algrothm_total_list = algrothm_list return False,algrothm_total_list return True,algrothm_total_list

- 遍历`com_algorithm_list`中的每个模型： - 如果模型的`identify`值为1，将该模型的`algorithmId`添加到`algrothm_total_list`中。 - 使用`return`语句返回True和`algrothm_total_list`。 - 如果未找到满足...
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解释代码 search_algorithm: type: PruneEA codec: PruneCodec policy: length: 464 num_generation: 31 num_individual: 32 random_samples: 64 search_space: type: SearchSpace modules: ['backbone'] backbone: name: 'PruneResNet' base_chn: [16,16,16,32,32,32,64,64,64] base_chn_node: [16,16,32,64] num_classes: 10

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def mean_shift(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: """ Implement the mean-shift algorithm :param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, including 'rbf', 'gate', 'triangle', 'linear' :param bandwidth: the hyperparameter controlling the width of rbf/gate/triangle kernels :return: the estimated means with size (N, D) """ # TODO: change the code below and implement the mean-shift algorithm return

Here's one possible implementation of the mean-shift algorithm: ```python def mean_shift(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: """ ...
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Here is a possible implementation of the modified mean-shift algorithm: ``` def mean_shift2(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: ""...
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