树的遍历 (25 分) 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列.这里假设键值都是互不相等的正整数. 输入格式: 输入第一行给出一个正整数N(≤30),是二叉树中结点的个数.第二行给出其后序遍历序列.第三行给出其中序遍历序列.数字间以空格分隔. 输出格式: 在一行中输出该树的层序遍历的序列.数字间以1个空格分隔,行首尾不得有多余空格. 输入样例: 7 2 3 1 5 7 6 4 1 2 3 4 5 6 7 输出样例: 4 1 6 3 5 7 2 解题思路: 就是直接通过遍历后…

L2-004 这是二叉搜索树吗? (25 分) 一棵二叉搜索树可被递归地定义为具有下列性质的二叉树:对于任一结点, 其左子树中所有结点的键值小于该结点的键值: 其右子树中所有结点的键值大于等于该结点的键值: 其左右子树都是二叉搜索树. 所谓二叉搜索树的“镜像”,即将所有结点的左右子树对换位置后所得到的树. 给定一个整数键值序列,现请你编写程序,判断这是否是对一棵二叉搜索树或其镜像进行前序遍历的结果. 输入格式: 输入的第一行给出正整数 N(≤1000).随后一行给出 N 个整数键值,其间以空格分…

L2-002 链表去重 (25 分) 给定一个带整数键值的链表 L,你需要把其中绝对值重复的键值结点删掉.即对每个键值 K,只有第一个绝对值等于 K 的结点被保留.同时,所有被删除的结点须被保存在另一个链表上.例如给定 L 为 21→-15→-15→-7→15,你需要输出去重后的链表 21→-15→-7,还有被删除的链表 -15→15. 输入格式: 输入在第一行给出 L 的第一个结点的地址和一个正整数 N(≤10​5​​,为结点总数).一个结点的地址是非负的 5 位整数,空地址 NULL 用 −…

L2-001 紧急救援 (25 分) 作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2≤N≤500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0 ~ (N−1):M是快速道路的条数:S是出发地的城市编…

团体程序设计天梯赛代码.体现代码技巧,比赛技巧.  https://github.com/congmingyige/cccc_code…

7-2 列出连通集 (25 分) 给定一个有N个顶点和E条边的无向图,请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集.假设顶点从0到N−1编号.进行搜索时,假设我们总是从编号最小的顶点出发,按编号递增的顺序访问邻接点. 输入样例: 8 6 0 7 0 1 2 0 4 1 2 4 3 5 输出样例: { 0 1 4 2 7 } { 3 5 } { 6 } { 0 1 2 7 4 } { 3 5 } { 6 }思路:先dfs,再bfs即可,但是注意在bfs之前要把vis数组再一次的初始化. #includ…

L2-001 紧急救援 题意:就是给你一张n<500的图:让你求最短路径,最短路条数,以及路径: 做法,先用dijkstra求最短路,然后dfs找最短路条数,以及点权的最大值: 一般dfs不就可以解决这个问题吗,像n皇后求次数,注意回溯即可: 那如何dfs确定这条路是最短路径呢?贪心思想,枚举每一个邻居,如果满足   dis[y.v]==dis[x]+y.w 说明当前邻居 通过这个点可以一直是最短路径,这样dfs下去,如果碰到d就return掉: 主要是没有想到用dfs求最短路径条数,然后注意回…

一不小心又翻车了,第二次痛失200分 1.开局7分钟A了L2-3,一看榜已经有七个大兄弟排在前面了,翻车 * 1 2.把L1-3 A了18分,留了两分准备抢顽强拼搏奖,最后五秒钟把题过了,万万没想到还有人最后一秒才过题,翻车 * 2 3.L2-2的bug最后都没修出来,翻车 * 3 最后188分比去年还低了四分(一年比一年菜) 总的来说,L1和L2有除了L1-8和L2-2共计155分福利分 剩下两题需要写有一段时间,至于能拿几分就看天了,由于这次没有像去年一样L3送30分了,到200分的难度大大…

https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805051153825792 本题要求你实现一个天梯赛专属在线地图,队员输入自己学校所在地和赛场地点后,该地图应该推荐两条路线:一条是最快到达路线:一条是最短距离的路线.题目保证对任意的查询请求,地图上都至少存在一条可达路线. 输入格式: 输入在第一行给出两个正整数N(2 ≤ N ≤ 500)和M,分别为地图中所有标记地点的个数和连接地点的道路条数.随后M行,每行按如下格…

团体程序设计天梯赛代码.体现代码技巧,比赛技巧.  https://github.com/congmingyige/cccc_code…

相关笔记: 吴恩达机器学习笔记(一) —— 线性回归 吴恩达机器学习笔记(三) —— Regularization正则化 ( 问题遗留: 小可只知道引入正则项能降低参数的取值,但为什么能保证 Σθ2 <=λ ? ) 主要内容: 一.线性回归之普通最小二乘法 二.局部加权线性回归 三.岭回归(L2正则项) 四.lasso回归(L1正则项) 五.前向逐步回归 一.线性回归之普通最小二乘法 1.参数的值:(不带正则项) 2.Python代码: def standRegres(xArr, yArr):…

003.数值类型 ❝ 本系列文章是我个人学习<python学习手册(第五版)>的学习笔记,其中大部分内容为该书的总结和个人理解,小部分内容为相关知识点的扩展. 非商业用途转载请注明作者和出处:商业用途请联系本人(gaoyang1019@hotmail.com)获取许可. ❞ 「这不是演习!」 好了,从本章开始,我们就要正式进入python的学习.所涉及的内容深度会有所提升,但是还到不了学习完1+1=2之后就开始微积分推导的陡峭程度. 相关的补充内容我会以知识点补充或者外链的方式添加进来. 数值…

APP测试点总结(功能,交互,死机崩溃状态分析,容易出错的检查点) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近涉足APP端测试,常见检查点总结如下:   一.业务方面: 1.  注册(无效数据剔除),登录(语音和短信验证码),第三方登录(微信,微博,qq),忘记密码处理,注册   (登录后身份判断校验):账号互踢(同一时间一个账号只能在一台设备上登录) 2.tab切换,滑动,标题显示 3.项目列表显示:上下滑动加载(是不是会重复加载数据):显示的条数是否正确:格式,标签是否正确:…

页面测试点整理(非逻辑测试点) 由于自己一年来一直在做页面测试,也看了很多测试理论的书和方法,但是方法并非也无法照搬,此处总结自己工作以来通过各种坑摸出来的一些方法点,希望一边靠上经典测试理论,一边形成自己的一套测试方法. h5页面介绍 HTML5是用于取代1999年所制定的 HTML 4.01 和 XHTML 1.0 标准的 HTML 标准版本,现在仍处于发展阶段,但大部分浏览器已经支持某些 HTML5 技术.HTML 5有两大特点:首先,强化了 Web 网页的表现性能.其次,追加了本地数据库…

前面我们学习了L2 Population 的原理,今天讨论如何在 Neutron 中配置和启用此特性. 目前 L2 Population 支持 VXLAN with Linux bridge 和 VXLAN/GRE with OVS. 可以通过以下配置启用 L2 Population. 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 l2population mechanism driver. mechanism_drivers = linuxbridge,…

前面我们学习了 VXLAN,今天讨论跟 VXLAN 紧密相关的 L2 Population. L2 Population 是用来提高 VXLAN 网络 Scalability 的. 通常我们说某个系统的 Scalability 好,其意思是: 当系统的规模变大时,仍然能够高效地工作. L2 Population 到底解决了怎样的 Scalability 问题? 请看下图: 这是一个包含 5 个节点的 VXLAN 网络,每个节点上运行了若干 VM. 现在假设 Host 1 上的 VM A 想与 H…

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro…

http://www.365pcbuy.com/article-411.html 特别提示:此文已经于2016年10月12日更新!内容变动较大,请细细品鉴! 如何为客户推荐高性价比机型是我站的重要工作.极速站长-pc小虫从1995年2月安装自己第一台386DX/40电脑以来,21年来一直从事电脑软硬件工作,经历了整个家用电脑的发展历程,接触过上万台不同配置机器,精通各类电脑硬件.精通多种软件.服务器配置,拥有专利产品一项,热心传授知识.2003年pc小虫开办了成都第一个无盘网络培训班,2005年…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

桌面cpu天梯图: 桌面显卡天梯图:…

做了几年的功能测试,也经手了好几个Web应用的项目,在做项目当中积累了一些经验.在这里我对通用一些功能模块的测试点做个记录,一来梳理一下测试用例设计的思路,以便加快相似项目的测试用例的设计,二来有利于设计出更加全面完善的测试用例.以后随着自己的测试技术的进步,也可以在这里对测试用例进行补充,查漏补缺. 1. 注册用户信息 (1)将某个必填项留空,检查系统是否对必填项为空的情况做了必要的处理: (2)在某个必填项中仅输入空格,检查系统是否能够正确处理: (3)按[Tab]键,光标是否能够按照从左到…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

cccc的天梯赛决赛,水题一样的水,中档题以上的还是没做出来.补了一下题,觉得其实也不是很难,主要是练的少. L2-1:红色预警 并查集 我做的时候想不到并查集,想到了也不一定做的出来,都是其实不难.每次失去一个城市,重新计算过并查集,比较几个根节点,如果根节点增加了那么就是改变了连通性. #include<cstdio> #define N 505 #define M 5005 using namespace std; int n,m,k,g,cnt,newcnt; int f[N],u[M…

Android的功能测试点 安装\卸载 App具体功能点 联网(默认的联网方式是什么?Wifi orSim卡?网络切换是否有相应的提示说明?飞行模式) 程序进入输入功能时,是否正常弹出键盘;键盘是否遮挡了应用需要输入内容的对话框 home和程序间多次切换 返回上一级操作,退出程序后的提示 当离开测试应用一段时间后,在回到测试应用时不能丢失用户数据 衡屏竖屏切换时不能丢失用户数据 长按某一按钮是否会触发其他事件 注意PC端和APP的数据同步(比如某作者在PC端设置了禁止他人评论,那么在APP上也应…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数003·contour,轮廓处理 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjec…

Why do we need it, whatever it is? VM unicast, multicast and broadcast traffic flow is detailed in my previous post: Tunnels in Openstack Neutron TL;DR: Agent OVS flow tables implement learning. That is, any unknown unicast destination (IE: MAC addre…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

L0/L1/L2范数的联系与区别 标签(空格分隔): 机器学习 最近快被各大公司的笔试题淹没了,其中有一道题是从贝叶斯先验,优化等各个方面比较L0.L1.L2范数的联系与区别. L0范数 L0范数表示向量中非零元素的个数: \(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_{i} \neq 0\) 也就是如果我们使用L0范数,即希望w的大部分元素都是0. (w是稀疏的)所以可以用于ML中做稀疏编码,特征选择.通过最小化L0范数,来寻找最少最优的稀疏特征项.但不幸的是,L0范数的最优化…

2015-08-22 php大力力003.mac环境下文本编辑工具 在windows下,使用notepad特别多.在mac下使用“备忘录”app,word,反而没有存储过txt后缀等不同文本. mac下面选择文本编辑,代码编辑,下面有几篇文章,罗列一下,不过,我目前使用的是TextWrangler 至于以后选择什么文本编辑,以后边走边看,再说啦 08-22 00:28 凌晨是为记 Mac 平台上 13 款实用的代码编辑器推荐 http://www.iteye.com/news/25788 Tex…