作业帮大k音乐下载
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/11/12 13:46:22 体裁作文
篇一：[例大祭7音乐][320K mp3][TUMENECO]剧场版姫リグル オリジナルサウンドトラック -白虫梦-
[例大祭 7 音乐 例大祭 音乐][320K mp3][TUMENECO]剧场版姫リグル オリジナルサウンドト 剧场版姫リグル 剧场版姫 白虫梦ラック -白虫梦 白虫梦我不知道这个 OST 出自啥,剧场版姬莉格露?麻烦谁帮忙扫个盲… 音乐的内容还是不错的,加上有结月そら的演出,这张碟最少也有 A 级的水准.PS:这么有爱的莉格露还真是难得见到… 收录曲: 001.yukina - 夜萤光 ～ Auld Lang Syne 002.tomoya - 虫の印 003.tomoya - 幻夜の流星 004.tomoya - 狮子心中の虫 005.tomoya - 虫独―____― 006.tomoya - 天灯虫 007.tomoya - 现夜の恒星 008.tomoya - 白虫梦 009.结月そら - 永い幻想の夜明け-----------------------------------------------JS 下载:http://tora.to/blog/399062.htm
篇二：最大k距离
西 安 邮 电 大 学
（计算机学院）
课内实验报告
实验名称： 最大 k 乘积问题
专业名称：
班 级： 学生姓名：
学号（8指导教师： 实验日期：
一. 实验目的及实验环境
实验目的：
1) 理解动态规划算法的概念 2) 掌握动态规划算法的基本要素 3) 掌握设计动态规划算法的步骤
4) 针对具体问题，能应用动态规划法设计有效算法 5) 用C++实现算法，并且分析算法的效率 实验环境：
CPU：2.40GHz 内存：4.00GB
操作系统：Windows 8.1中文版
软件平台：Microsoft Visual Studio 2010
二. 实验内容
【问题描述】设k是一个n位十进制整数。如果将I划分为k段，则可以得到k个整数。 这k个整数的乘积成为一个I的k乘积。试设计一个算法，对于给定的I 和k，求出I 的最大k乘积。 【算法设计】对于给定的I 和k，计算I的最大k乘积
【数据输入】由文件input.txt提供输入数据。文件的第一行中有两个正整数n和k。 正整数n是序列的长度，正整数k是分割的段数。在接下来的一行中是一 个n位十进制整数（n<=10）。 【结果输出】将计算结果输出到文件output.txt。文件的第一行数是计算出来的最大k 乘积。
输入文件示例 输出文件示例 Input.txt output.txt 2 1 15 15
三．方案设计
【思想分析】：
假设给定正整数I。I（s，t）是I的s位开始的t位数字组成的十进制数。R（i，j）表示 I（0，i）的j乘积。假定j乘积的第j段的起始位置为第w位，其 中1 （2）当k!= 1时，若计算max[n][k]的第k段的起始位置为第w位。1 则有maxI[n][k] = maxI[w][k-1]×I（w, n-w）。由于在计算时不知道 第k 段的起始位置w，w未定。但w的取值只有n-k+2种可能，也即k-1<=w<=n。 所以maxI[n][k]可以递归地定义为： max[n][k]给出了最优值，同时还确定了计算最优值的断开位置w，也即对 于这个w有：max[n][k] = maxI[w][k-1]×I（w, n-w）。若将对应于max[n][k]的断 开位置w记为dt[n][k]后，就可以递归地由dt[n][k]构造相应的最优解。 【代码分析】： 1)main()函数： (1)打开文件input.txt。得到n和k以及number的值。 (2)申请动态内存空间。 (3)调用void GetMax()函数得到最优值。 (4)屏幕上以连乘的方式输出最优解。 (5)释放内存空间。 2）int GetValue(int s, int t, string str); 这个函数的功能其实就是实现题目中的I（s, t）;将字符串转换为正整数并返回。 3）void GetMax(int n, int k, int** maxI, int** dt, string str) 这个函数是求出最优值和最优解。 (1)当k=1时，最优解maxI[n][1]就是I(0, n); (2)初始化二维表右上角的值，它们在实际运算中是用不到的。 (3)三层循环计算最优值。 (4)将结果最优值写入output.txt文件。 4）int Init(); 这个函数是一个测试用例。用来检验代码的正确性。在主函数中屏蔽这个函数，则不用 随机数生成数据，而是自己从文件中输入。不屏蔽这个函数的话，则可以每次运行产生 不同的结果。 四．测试数据及运行结果 1．正常测试数据（3组）及运行结果； （1） （2） (3) 2．非正常测试数据（2组）及运行结果。 五．总结 1．实验过程中遇到的问题及解决办法； 问题： （1）如何生成随机数才能达到题目的要求。 （2）如何将字符串转换为整数。 （3）刚开始往文件中写入随机数产生的数字时，屏幕上显示正确，文件中总是有乱码。 （4）K=1时产生的最优值在文件中总是无法显示。 （5）在屏幕上以连乘方式显示结果时无法正确显示结果，总是多一个乘号。 （6）如何用getline（）读取一行数据后，将值赋给两个变量。 解决办法： （1）题目要求的n，k以及number相互之间是有联系的。先生成n再根据n生成适当的数字给k和number。由于想用str.substr(s,t)来完成实现I（s, t），所以要往GetValue()中传入字符串。因此产生随机数来实现number的赋值时，必须要用字符数组，然后把字符数组转换为字符串 string str(&number[0],&number[strlen(number)]);再传入。 （2）atoi（）函数可以将字符串转换为整数。 （3）发现文件流用的是fstream，改为ofstream后解决了问题。 （4）发现是往文件中写入数据的那段代码的位置写错了。调整后问题解决。 （5）改变了一下策略，将最后一个数字单独输出。问题解决。 （6）stringstream文件流。问题解决。 2．对设计及调试过程的心得体会。 这次的上机实验难度较大。算法思路比较难想。还有用随机数生成适当的结果写入到文件也是一个比较难的地方。用到了几个在这段代码中比较重要的函数。比如说str.substr(startpos, length);以及const char *c_str();等等。在调试过程中，一定要把题目的逻辑思考清楚。只有搞清楚了自己想做什么，才知道下一步怎么做，才能对代码的框架有一个比较完整的理解。通过这次上机，我对动态规划法有了更深一步的理解，应用得更加熟练。以后要多加练习，掌握得更加牢固。 六．附录：源代码（电子版） #include int Init() { for(i = 0;i <= n;i++) cout<<"序 ?长¤度è为a：阰"< cout<<"n位?正y整?数簓为a：阰"; number[0] = rand()%9+49; for(i = 1;i < n;i++) { } number[n]='\0'; number[i] = rand()%10+48; n = rand()%10 + 1; k = rand()%n +1; number = new char[n+1]; memset(number,'\0',sizeof(char)*(n+1)); srand((unsigned)time( NULL )); int n; int k; int i; char* number = NULL; 篇三：2015年百度“5.16大K站”事件深度解析 2015年百度“5.16大K站”事件深度解析 2015年的“5.16大K站”事件是SEO们现在讨论最多的话题，都在纷纷猜测百度这次又在抽什么疯，很多人对于网站被K至今都是一头雾水，看不懂百度到底要干什么，下面深度解析这次百度的大调整。 “5.16大K站”是从2015年5月16号开始到6月初的现在，百度再次变更了排名算法，很多排名很好的网站纷纷中标被K，排名一落千里。 首先咱们谈谈百度这次调整都做了哪些改变？这次算法的改变，再次弱化了外链的作用，降低了外链对占网站排名的比例，严格了对于外链的要求，站长们以 前做的很多垃圾外链不仅仅没有加分而且减分了，还有就是升级了对流量的识别，靠刷流量的网站纷纷落马，进一步提高了收录的标准，强化了对网站内容的识别， 伪原创比例大的网站，或是靠新闻收录拉动排名的网站也被惩罚，总的来说这次还是百度进一步注重用户体验的改变，一些对于用户体验比较好的网站依然坚挺着。 现在SEO行业从业人员越来越多，而且快速排名的做法很多人都在使用，就是因为这样，导致了百度深一步的改变，其实百度和SEO是相辅相成的，所以 怎么说呢，靠内容，和运营的时代即将到来。内容是提高了被收录页面对读者的阅读价值，不单单是伪原创就能行，要更具有专业化，独特化的网站更受欢迎。 “5.16大K站”事件，是百度大调整的一次，可以看出百度是要促使更多网站朝专业化，独特化，更具用户体验化发展，专业化是指域名的时间优势加 大，网站有无备案优势加大，企业备案>个人备案>无备案网站。独特化就是网站的内容价值问题，更多的原创文章，更多的行业专业化文章。用户体 验表现在网站的打开速度，网页架构，流量的稳定，网站的活跃度，跳出率等问题对于网站排名的影响更大了，所以说以后网站排名对于运营更要注重一些，让更多 的人来到你网站，并留下来，你的网站就能有好的排名。简单的发外链，做伪原创，换友链已经不能再适应百度的变化了。 篇四：寻找k大 今天看算法分析是，看到一个这样的问题，就是在一堆数据中查找到第k个大的值。 名称是：设计一组N个数，确定其中第k个最大值，这是一个选择问题，当然，解决这个问题的方法很多，本人在网上搜索了一番，查找到以下的方式，决定很好，推荐给大家。 所谓“第（前）k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第（前）k个数的问题。 解法1： 我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序，然后取出前k大，总的时间复杂度为O(n*logn + k)。 解法2： 利用选择排序或交互排序，K次选择后即可得到第k大的数。总的时间复杂度为O(n*k) 解法3： 利用快速排序的思想，从数组S中随机找出一个元素X，把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中的元素大于等于X，Sb中元素小于X。这时有两种情况： 1. Sa中元素的个数小于k，则Sb中的第k-|Sa|个元素即为第k大数； 2. Sa中元素的个数大于等于k，则返回Sa中的第k大数。时间复杂度近似为O(n) 解法4： 二分[Smin,Smax]查找结果X，统计X在数组中出现，且整个数组中比X大的数目为k-1的数即为第k大数。时间复杂度平均情况为O(n*logn) 解法5：用O(4*n)的方法对原数组建最大堆，然后pop出k次即可。时间复杂度为O(4*n + k*logn) 解法6：维护一个k大小的最小堆，对于数组中的每一个元素判断与堆顶的大小，若堆顶较大，则不管，否则，弹出堆顶，将当前值插入到堆中。时间复杂度O(n * logk) 解法7：利用hash保存数组中元素Si出现的次数，利用计数排序的思想，线性从大到小扫描过程中，前面有k-1个数则为第k大数，平均情况下时间复杂度O(n) 附注： 1. STL中可以用nth_element求得类似的第n大的数（由谓词决定），使用的是解法3中的思想，还可以用partial_sort对区间进行部分排序，得到类似前k大的数（由谓词决定），它采用的是解法5的思想。 2. 求中位数实际上是第k大数的特例。 《编程之美》2.5节课后习题： 1. 如果需要找出N个数中最大的K个不同的浮点数呢？比如，含有10个浮点数的数组（1.5，1.5，2.5，3.5，3.5，5，0，- 1.5，3.5）中最大的3个不同的浮点数是（5，3.5，2.5）。 解答：上面的解法均适用，需要注意的是浮点数比较时和整数不同，另外求hashkey的方法也会略有不同。 2. 如果是找第k到第m（0 解答：如果把问题看做m-k+1个第k大问题，则前面解法均适用。但是对于类似前k大这样的问题，最好使用解法5或者解法7，总体复杂度较低。 3. 在搜索引擎中，网络上的每个网页都有“权威性”权重，如page rank。如果我们 需要寻找权重最大的K个网页，而网页的权重会不断地更新，那么算法要如何变动以达到快速更新（incremental update）并及时返回权重最大的K个网页？ 提示：堆排序？当每一个网页权重更新的时候，更新堆。还有更好的方法吗？ 解答：要达到快速的更新，我们可以解法5，使用映射二分堆，可以使更新的操作达到O(logn) 4. 在实际应用中，还有一个“精确度”的问题。我们可能并不需要返回严格意义上的最大的K个元素，在边界位置允许出现一些误差。当用户输入一个query的时候，对于每一个文档d来说，它跟这个query之间都有一个相关性衡量权重f (query, d)。搜索引擎需要返回给用户的就是相关性权重最大的K个网页。如果每页10个网页，用户不会关心第1000页开外搜索结果的“精确度”，稍有误差是可以接受的。比如我们可以返回相关性第10 001大的网页，而不是第9999大的。在这种情况下，算法该如何改进才能更快更有效率呢？网页的数目可能大到一台机器无法容纳得下，这时怎么办呢？ 提示：归并排序？如果每台机器都返回最相关的K个文档，那么所有机器上最相关K个文档的并集肯定包含全集中最相关的K个文档。由于边界情况并不需要非常精确，如果每台机器返回最好的K’个文档，那么K’应该如何取值，以达到我们返回最相关的90%*K个文档是完全精确的，或者最终返回的最相关的K个文档精确度超过90%（最相关的K个文档中90%以上在全集中相关性的确排在前K），或者最终返回的最相关的K个文档最差的相关性排序没有超出110%*K。 解答：正如提示中所说，可以让每台机器返回最相关的K'个文档，然后利用归并排序的思想，得到所有文档中最相关的K个。 最好的情况是这K个文档在所有机器中平均分布，这时每台机器只要K' = K / n （n为所有机器总数）；最坏情况，所有最相关的K个文档只出现在其中的某一台机器上，这时K'需近似等于K了。我觉得比较好的做法可以在每台机器上维护一个堆，然后对堆顶元素实行归并排序。 5. 如第4点所说，对于每个文档d，相对于不同的关键字q1, q2, …, qm，分别有相关性权重f（d, q1），f（d, q2）, …, f（d, qm）。如果用户输入关键字qi之后，我们已经获得了最相关的K个文档，而已知关键字qj跟关键字qi相似，文档跟这两个关键字的权重大小比较靠近，那么关键字qi的最相关的K个文档，对寻找qj最相关的K个文档有没有帮助呢？ 解答：肯定是有帮助的。在搜索关键字qj最相关的K个文档时，可以在qj的“近义词”相关文档中搜索部分，然后在全局的所有文档中在搜索部分 #include #include #include #include #include using namespace std; priority_queue priority_queue /** addition equal_to 相等 not_equal_to 不相等 less 小于 greater 大于 less_equal 小于等于 greater_equal 大于等 这些在所有的排序算法中同样适用 */ int main() { srand(time(NULL)); for(int i=0;i<20;i++) { int r= rand()%10000; pq1.push(r); pq2.push(r); } for(int i=0;i<20;i++) { cout< pq1.pop(); pq2.pop(); } cin.get(); return 0; } STL里面的堆操作一般用到的只有4个:make_heap();、pop_heap();、push_heap();、sort_heap(); 他们的头文件函数是#include 首先是make_heap(); 他的函数原型是：void make_heap(first_pointer,end_pointer,compare_function); 一个参数是数组或向量的头指针，第二个向量是尾指针。第三个参数是比较函数的名字。在缺省的时候，默认是大跟堆。（下面的参数都一样就不解释了） 作用：把这一段的数组或向量做成一个堆的结构。范围是(first,last) 然后是pop_heap(); 它的函数原型是：void pop_heap(first_pointer,end_pointer,compare_function); 作用：pop_heap()不是真的把最大（最小）的元素从堆中弹出来。而是重新排序堆。它 把first和last交换，然后将[first,last-1)的数据再做成一个堆。 接着是push_heap() void pushheap(first_pointer,end_pointer,compare_function); 作用：push_heap()假设由[first,last-1)是一个有效的堆，然后，再把堆中的新元素加 进来，做成一个堆。 最后是sort_heap()void sort_heap(first_pointer,end_pointer,compare_function); 作用是sort_heap对[first,last)中的序列进行排序。它假设这个序列是有效堆。（当然 ，经过排序之后就不是一个有效堆了） 下面是例程： #include #include using namespace std; bool cmp(int a,int b) { return a>b; } int main() { int i,number[20]={29,23,20,22,17,15,26,51,19,12,35,40}; make_heap(&number[0],&number[12]); //结果是:51 35 40 23 29 20 26 22 19 12 17 15 for(i=0;i<12;i++) printf("%d ",number[i]); printf("\n"); make_heap(&number[0],&number[12],cmp); //结果：12 17 15 19 23 20 26 51 22 29 35 40 for(i=0;i<12;i++) printf("%d ",number[i]); printf("\n"); //加入元素8 number[12]=8; //加入后调整 push_heap(&number[0],&number[13],cmp); //结果：8 17 12 19 23 15 26 51 22 35 40 20 for(i=0;i<13;i++) printf("%d ",number[i]); printf("\n"); //弹出元素8 pop_heap(&number[0],&number[13],cmp); //结果：12 17 15 19 23 20 26 51 22 29 35 40 for(i=0;i<13;i++) printf("%d ",number[i]); printf("\n"); sort_heap(&number[0],&number[12],cmp); //结果不用说都知道是有序的了！ for(i=0;i<12;i++) 篇五：最大K乘积 课内实验报告 班 级： 计科1203 学生姓名： 学号(8 2015年5月12日 一. 实验目的及实验环境 实验目的：加深对动态规划算法原理及实现过程的理解，熟悉并掌握最大k乘积问题的算法。 实验环境：Code：：Blocks 二. 实验内容 问题描述： 设I是一个n位十进制整数，如果将I划分为k段，则可以得到k个整数，这n个整数的乘积成为I的一个k乘积。试设计一个算法，对于给定的I和k，求出I的最大k乘积。 数据输入： 由文件input.txt提供输入参数。文件的第一行中有两个正整数n和k。正整数n是序列的长度，正整数k是分割的段数在接下来的一行中是一个n位十进制整数（n<=10）。 数据输出： 将计算结果输出到问津output.txt中，文件第一行中的数是计算出的最大k乘积。 三．方案设计 (1)假定给定了正整数I。I(i,j)是I由s为开始的t位数字组成的十进制数；mul(i,j)表示I(0,i)的j乘积.sub(i,j)表示从i位到j位十进制数的子数字段。假定j乘积的第j段的起始位置为d位，其中0 mul(i,j)=mul(d,j-1)*sub(d+1,i); 设max表示I(0,i)的最大j乘积，则原始问题的最优值为mul[n-1][k-1]. (2)现在有两个矩阵，mul[i][j],sub[i][j];mul[i][j]用来记录前i位分成j段的最大乘积;sub[i][j]用来记录第i位到第j位所组成的十进制数子段。 初始 (3)修改mul矩阵中的元素： a.当k=1时，mul[i][0]=sub[0][i]; b.当k!=1时，若计算mul[n-1][k-1]的第k段的起始位置为第d位，0 mul[i][j]>max时，修改mul[i][j]的值。若将mul[i][j]的断开位置记为d[i][j]后，就可以递归由d[i][j]得出相应的最优解。 测试要求: (4)化sub矩阵，用所有的子十进制数段初始化矩阵； 设计程序时最好用随机数的方法来产生n，k，data(n位十进制数)，方便生成测试用例并自动测试，使得测试比较全面。 四．测试数据及运行结果 1.正常测试数据(3组)及运行结果 五．总结 1．实验过程中遇到的问题及解决办法： 基于上次写过的动态规划之编辑距离问题，读写文件已经能够使用自如。文件这部分基本没有问题。具体算法实现这块，由于思想比较复杂较难理解，所以在理解算法上遇到了一点问题，刚开始想不通那个递推公式是怎么来的，之后仔细研究了一下算法，最后弄明白了整体算法思想结构。 2．对设计及调试过程的心得体会 针对本次实验，我深刻体会到算法设计的重要性。一个功能完整，性能健壮的代码，必须建立在大量的算法优化和测试工作之上。在算法上，我们需要一步一步的进行优化，直到找到效率最高的一种算法为止，这样不仅能够提高代码的运行速率，而且还有可能节省内存空间。在性能上，我们需要对所写的代码进行边界值测试和功能测试，处理每一中可能发生异常的情况。这样会使代码的健壮性更强。另外在编写程序打过程中，注释也是非常重要的，其次代码规范也很重要，所以我们需要在每次写代码的过程中都保持一个良好的习惯，是自己的代码更加清晰易懂。通过此次实验。已经熟悉掌握了最大K乘积的算法思想和过程。在以后的实验中，要更加努力的做到代码规范完整。 六．源代码 #include #include #include #include #include #include using namespace std; #define MAXN 51 #define MAXK 10 int mul[MAXN][MAXN]={{0,0}} ; //前i位分成j段的最大乘积 int sub[MAXN][MAXN]={{0,0}} ; //第i位到第j位所组成的十进制数子段 void random_data(int *n,int *k,char *a); void max_k_mul(int n,int k,char *a) //求最大K乘积 { int i,j,d; long temp,max; for(i=0; i< n ; i++) //分成1段（k=1） { mul[i][0] = sub[0][i]; //最大k乘积等于十进制数本身 } for(i=0 ; i< n ; i++) for(j=1; j< k ; j++) { max = 0; for(d=0; d < i ; d++) { temp= mul[d][j-1]*sub[d+1][i]; if (temp > max) { max = temp; } } mul[i][j] = max ; } } int main(void) { int n=0,k=0,i,j,t; char a[MAXN],b[MAXN];