PAT-GPLT训练集 L1-043 阅览室
注意:连续的S和E才算一次借还
代码:
#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
typedef struct {
int id;
char record;
int m;
} P;
int main() {
int n;
scanf("%d", &n);
while(n--) {
P c[];
int id, a, b;
char record;
int cur = , count = ;
double sum = ;
while() {
scanf("%d %c %d:%d", &id, &record, &a, &b);
if(id) {
c[cur].id = id; c[cur].record = record;
c[cur].m = a* + b;
cur++;
} else {
for(int i = ; i < cur; i++) {
if(c[i].record == 'S') for(int j = i+; j < cur; j++) {
if(c[j].record == 'S' && c[i].id == c[j].id) break;
if(c[j].record == 'E' && c[i].id == c[j].id) {
sum += c[j].m - c[i].m;
count++;
break;
}
}
}
if(count) printf("%d %d\n", count, (int)((sum/count)+0.5));
else printf("0 0\n");
break;
}
}
}
return ;
}
PAT-GPLT训练集 L1-043 阅览室的更多相关文章
- LUA中将未分类数据分为测试集和训练集
require 'torch' require 'image' local setting = {parent_root = '/home/pxu/image'} function list_chil ...
- 训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)
转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个, ...
- 从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试
通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python. ...
- 利用VGG19实现火灾分类(附tensorflow代码及训练集)
源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Ten ...
- [DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络1.1_1.3深度学习使用层面_偏差/方差/欠拟合/过拟合/训练集/验证集/测试集
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验 ...
- 【OCR技术系列之三】大批量生成文字训练集
放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西.上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集.如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中 ...
- 机器学习在入侵检测方面的应用 - 基于ADFA-LD训练集训练入侵检测判别模型
1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以 ...
- 训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set)
把数据集分为三部分,分别为:训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set). 具体比例有各种说法.待补充 测试集是为了测模型泛化能力,不能在训练的时候 ...
- 机器学习基础:(Python)训练集测试集分割与交叉验证
在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常 ...
随机推荐
- 关于使用python.numpy的tips
产生含有5个数字的随机向量时,注意写法 import numpy as np A=np.random.randn(5,1) # 注意不要只写5 B=np.random.randn(5)与A不一样 ...
- P481tabtenn0
编程环境为Qt Creator 4.0.3 (Community) tabtenn0.h #ifndef TABTENN0_H #define TABTENN0_H #include <stri ...
- winfrom 动态添加控件,以及删除
private void btnadd_Click(object sender, EventArgs e) { int fileCount = 0; ...
- Python 数字(Number)
Python 数字(Number) Python 数字数据类型用于存储数值. 数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型的值,将重新分配内存空间. 以下实例在变量赋值时 Number 对象 ...
- 猫眼电影爬取(一):requests+正则,并将数据存储到mysql数据库
前面讲了如何通过pymysql操作数据库,这次写一个爬虫来提取信息,并将数据存储到mysql数据库 1.爬取目标 爬取猫眼电影TOP100榜单 要提取的信息包括:电影排名.电影名称.上映时间.分数 2 ...
- spring boot+freemarker+spring security标签权限判断
spring boot+freemarker+spring security标签权限判断 SpringBoot+SpringSecurity+Freemarker项目中在页面上使用security标签 ...
- 架构探险笔记5-使框架具备AOP特性(下)
开发AOP框架 借鉴SpringAOP的风格,写一个基于切面注解的AOP框架.在进行下面的步骤之前,确保已经掌了动态代理技术. 定义切面注解 /** * 切面注解 */ @Target(Element ...
- 如何阻止div中的子div触发div的事件
<div class="sideFrame" v-on:click="hideside"> <div class="sideFram ...
- Jamie and Tree CodeForces - 916E (换根)
大意: n节点树, 每个点有权值, 三种操作: 1,换根. 2, lca(u,v)的子树权值全部增加x. 3, 查询子树权值和. 先不考虑换根, 考虑子树x加v的贡献 (1)对fa[x]到根的树链贡献 ...
- bzoj2342: [Shoi2011]双倍回文 pam
题解:先建pam,然后在fail树上dfs,从上到下的链如果有当前长度最远回文串的一半,那么更新答案 //#pragma GCC optimize(2) //#pragma GCC optimize( ...