一种深度学习的快速学习算法
一种深度学习的快速学习算法
Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y.
摘要：
我们展示了如何使用“先验的补充”，以消除解释离开的影响，使在有许多隐藏层密集相连的信念网推理困难。使用互补先验，推导一种快速，贪心算法，可以在一个时间学习深，有向信任网络一层，设置在顶部两层形成一个无向相联存储器。快速，贪心算法被用来初始化一个较慢的学习过程，使用所述唤醒睡眠算法的对比版本微调的权重。经过微调，有三个隐藏层的网络构成了手写数字图像和它们的标签的联合分布的一个很好的生成模型。这生成模型提供了更好的数字比分类的判别最好的学习方法。低维流形在其上的数字谎言由长沟壑在顶层联存储器的自由能量景观进行建模，这是容易探索这些沟壑通过使用定向的连接，以显示什么相联存储器具有记。
1.介绍
学习难以在密集连接的，即有许多隐藏层，因为它是难以推断的隐藏活动的条件分布当给定一个数据矢量定向信念网。变分方法使用简单的近似真实条件分布，但近似值可能是差的，特别是在最深隐藏层，其中事先假定独立性。另外，变学习仍然需要所有一起被了解到的参数，使学习时间差缩放作为参数的数量增加。
我们描述了一种模型，其中，顶部的两个隐藏层形成一个无向关联存储器（见图1）和剩余的隐藏层形成，在相联存储器将观测变量的表示变换如图象的象素的向无环图。这种混合模式有一些吸引人的特点：
1.有一个快速的，贪婪的学习算法，可以找到一个相当不错的参数集快，即使在深网络与数以百万计的参数和许多隐藏的图层。
2.学习算法是无监督，但可以通过学习一个模型，同时生成的标签和数据被施加到标签的数据。
3.有一个微调算法，学习优良的生成模型优于手写数字的MNIST数据库上判别方法。
4. 生成模型可以很容易地理解在深隐层分布式表示。
5. 需要形成一个知觉推理是既快速又准确。
6. 学习算法是本地：调整突触强度只依赖于突触前和突触后神经元的状态。
7. 沟通是简单的：神经元只需要传达他们随机二进制状态。
第2节介绍的想法“互补”之前这正是取消“解释离开”的现象，使推理难以在指挥模式。定向信念网络具有互补先验的一个实例。第3节显示了限制玻耳兹曼机之间和无限向网络使用权并列的等价性。
第4节介绍了一种快速，贪婪学习算法的时间构建多层向网络一层。使用变约束它表明，因为每个新层添加，整体生成模型提高。贪心算法有某些相似之处，以提高其重复使用相同的“弱”学习的，但不是每个重新加权数据载体，以保证下一步学习新的东西，它会重新代表它。是，用于构造深定向网的“弱”学习者是本身无向图形模型。
第5节指出由快速贪婪算法产生的权重如何能够进行微调使用“上下”算法。这是唤醒休眠算法顿等人的对比版本。（1995），其不从“模式平均”的问题，可能会导致唤醒睡眠算法学习差识别权重受损。
第6节显示了一个网络有三个隐藏层并在MNIST一套手写数字约为170万权重模式识别性能。当没有知识的几何设置，并且没有特殊的预处理，网络的推广能力是在101.25％的误差; 000数字网络官方测试集。这被击败最好的反向传播网实现时，不手工精制而成，为这个特殊的应用，他们的1.5％。它也比同一任务支持向量机报告Decoste和Schoelkopf（2002年）的1.4％的误差略胜一筹。
最后，第7示出当它不被约束通过视觉输入运行在网络的头脑发生了什么。该网络有一个完整的生成模型，所以很容易寻找到了主意- 我们只是生成了高级别交涉的图像。
整篇文章，我们会考虑网随机二元变量组成，但思想可以推广到其他车型，其中一个变量的数概率是其直连的邻居状态的附加功能（请参阅附录A了解详细信息）。
图1：用于模拟数字图像和数字标签的联合分布的网络。在本文中，每个训练情况下由图像和显式类标签的，但在正在进行的工作已经表明，同样的学习算法可以如果“标签”是由一个多层通路的输入是从多个不同的扬声器谱图替换使用话说隔离数字。然后，网络学习，以产生对，它由一个图象，并且在同一数字类的谱图。
图2：包含两个独立的，少见的原因是变得高度抗相关，当我们观察到的房子跳一个简单的逻辑的信念网。10地震节点上的偏置装置，在没有任何观察，此节点是E10倍更可能是又比上。如果地震节点上，叉车节点是关闭的，跳转节点具有0总输入，这意味着它具有偶数几率成为上。这是一个更好的解释，房子比跃升20?的适用如果没有隐藏的原因是活动的赔率观察。但它是一种浪费就开启，既隐藏的原因来解释，因为观察他们两人发生的概率为E-10 E-10= E20.当地震节点开启了“解释离开”为卡车节点证据。
2互补先验
客场解释的现象（在网络古尔2所示）进行推理难以在定向信念网。在密集连接的网络，在隐变量的后验分布是棘手除少数特殊情况下，如混合模型或线性模型的加性高斯噪声。马尔可夫链蒙特卡罗方法（尼尔，1992年），可用于从后品尝，但它们通常非常耗时。变分法（尼尔和欣顿，1998年）近似真实后具有更易于处理的分布，它们可以被用来改善对训练数据的对数概率的下限。令人欣慰的学习是保证提高，即使隐藏状态的推断操作不当势必一变，但它会好得多第二科幻消除解释完全走的方式，即使在车型的隐藏的变量有高度相关性的影响上的可见的变量。人们普遍认为这是不可能的。
一个逻辑的信念网（尼尔，1992年）是由随机二进制单位。当网被用于生成数据，装置接通i的概率是它的直接祖先，j的状态的逻辑功能，和权重，W ij，从祖先定向连接：
其中，B i是我单位的偏差。如果一个逻辑信念净只有一个隐藏层，先验分布在隐变量是阶乘，因为它们的二进制状态为独立选择的，当模型被用来产生数据。非独立于后部分布由似然项从所述数据到来创建。也许我们可以消除额外的使用隐藏层来创建一个“补充”之前，有完全相反的关系到那些在任期的可能性的第一个隐藏层中解释了。然后，当似然性项乘以在先，我们将得到的后这正是阶乘。这是不是在所有明显的互补先验存在的，但网络古尔图3显示的是无限的物流信念网一个简单的例子绑权重，其中先验是每隐藏层补充（见附录A的条件下更加一般治疗这互补先验存在）。使用捆绑的权重，构建互补的先验可能看起来像一个纯粹的把戏使定向模式等同于无向的。正如我们将要看到的，但是，它导致了一种新的和非常有效的学习算法，它通过逐步从权重解开的权重中的每个层中更高的层。
2.1在一个无限定向模型绑权重
我们可以从在无限向网在图3中通过启动与随机配置以在网络连接奈特雷深藏层，然后进行自顶向下的生成数据“祖先”传递，其中，每个变量在一个层中的二进制状态从选择贝努利分布通过自上而下输入从其活跃父母在上面的层未来确定的。在这方面，它只是像任何其他向无环信念网。不同于其他定向网，然而，我们可以从以上所有隐藏层的真实后验分布通过启动上的可见单元的数据向量，然后使用转置权重矩阵来推断在每个隐藏层依次阶乘分布进行采样。在每一个隐藏层，我们计算阶乘后的上述2附录A层，从之前的阶乘样品后表明，该方法给出了公正的样品，因为之前互补每层保证后验分布真的是阶乘。
因为我们可以从真后样，我们可以计算数据的对数概率的衍生物。让我们先来计算衍生的生成量，w00ij，从层H0单位J可我单位在层V0（见图3）。在后勤信念网，用于单个数据向量的最大似然学习规则，V0，是：
其中<>表示平均过采样的状态和^ V0 i是概率单位我会被接通，如果可见载体从采样的隐状态随机重建。计算在第一个隐藏层，H0后验分布在第二隐蔽层，V1，从采样的二进制状态，是完全相同的过程作为重建数据，所以V1i是从概率伯努利随机变量的样本^ V0我。该学习规则，因此可以写为：
对H0?V1我的依赖是没有问题的公式的推导。从3方程2，因为^V0i是一种期望，是有条件的，H0学家自的权重被复制，通过累加所有成对层之间的生成权重的导数得到的全衍生物的生成重量：
所有的垂直排列的术语取消离开式.5玻尔兹曼机器学习规则。
3受限玻尔兹曼机对比发散学习
它可能不会立即明显的是无限向网图3是相当于一个受限波尔兹曼机（RBM）。的成果管理具有未彼此连接的，并已无向，对称连接到一个层可见单元的隐藏单元的单层。以从一个成果管理数据，我们可以用一个随机状态启动在所述层中的一个，然后执行交替Gibbs抽样：所有的单位中一个层的被并行更新给定的单元的当前状态中的其他层，这重复进行，直到系统从它的平衡分布采样。请注意，这是完全一样的过程，从在无限的信念与净重量绑生成数据。来执行最大似然学习的成果管理，我们可以使用两个相关之间的差。对于每个权重，WIJ，可见光单元i和一个隐藏的单元之间，J我们测量的相关性
这种学习规则是相同的在无限物流信念净绑权重最大似然学习规则，和Gibbs抽样的每个步骤对应于计算的层中的在无限物流信念净的确切验分布。
最大化的数据的对数概率是完全相同最小化的Kullback-Leibler散，KL（P0jjP1），数据，P0的分布，以及借助该模型中，P1中定义的平衡分布之间。在对比发散学习（欣顿，2002年），我们只测量第二相关运行前的马尔可夫链n个完整步骤3。这等同于忽略了来自于无限网的更高层的衍生物。所有这些忽略衍生物的总和是在层Vn的，后验分布的对数概率由限定的衍生物也是在层Vn的，光合速率后验分布之间的Kullback-Leibler散的衍生物，和平衡分布模型。因此，对比分歧最小化学习两个库勒巴克-莱布勒分歧的区别：
信息学奥赛一本通题解目录-信息学奥赛取消
信息学奥赛一本通题解目录:信息学奥赛取消 第1章 数论1．1 整除1．2 同余1．3 最大公约数1．3．1 辗转相除法1．3．2 进制算法1．3．3 最小公倍数1．3．4 扩展欧几里得算法1．3．5 求解线性同余方程1．4 逆元1．5 中国剩余定理1．6 斐波那契数1．7 卡特兰数1．8 素数1．8．1 素数的判定1．8．2 素数的相关定理1．8．3 Miller-Rabin素数测试1．8．4 欧拉定理1．8．5 PollardRho算法求大数因子1．9
Baby-Step-Giant-Step及扩展算法1．10 欧拉函数的线性筛法1．11 本章习题第2章群论2．1 置换2．1．1 群的定义2．1．2 群的运算2．1．3 置换2．1．4 置换群2．2 拟阵2．2．1 拟阵的概念2．2．2 拟阵上的最优化问题2．3 Burnside引理2．4 Polya定理2．5 本章习题第3章组合数学3．1 计数原理3．2 稳定婚姻问题3．3 组合问题分类3．3．1 存在性问题3．3．2 计数性问题3．3．3 构造性问题3．3．4 最优化问题3．4 排列3．4．1
选排列3．4．2 错位排列3．4．3 圆排列3．5 组合3．6 母函数3．6．1 普通型母函数3．6．2 指数型母函数3．7 莫比乌斯反演3．8 Lucas定理3．9 本章习题第4章概率4．1 事与概率4．2 古典概率4．3 数学期望4．4 随机算法4．5 概率函数的收敛性4．6 本章习题第5章计算几何5．1 解析几何初步5．1．1 平面直角坐标系5．1．2 点5．1．3 直线5．1．4 线段5．1．5 多边形5．1．6
深度访谈的研究示例和注意事项
深度访谈 一、相关概念 1、访谈法 运用有目的、有计划、有方向的口头交谈方式向被调查者了解社会事实的方法。 基本性质： 具有显著的目的性、计划性和方向性。 以现场的口头交谈作为了解社会事实的主要方式。 访谈法的运作过程同时是一个直接的人际交往与人际沟通过程。 2、深度访谈（In-depth Interview） （1）深度访谈是社会科学质性研究的一种主要方法，它通过与被调查者深入地交谈来了解某一社会群体的生活经历和生活方式，探讨特定社会现象的形成过程，并提出解决社会问题的思路和方法。（孙晓娥，2012） （2）指拥有专门访问技巧的访问员对一个符合特定条件的访问对象，使用非结构式的方法进行个人对话式访问，以揭示潜隐的关于特定行为、动机、目的、态度、感受的报告并发现其内在的关联关系。 （3）所谓深度访谈, 学界所指的主要就是半结构式的访谈(semi-structured depth interview) , ( Hakim, 1987; Arksey & Knight , 1999;Wengraf, 2001)。 半结构化访谈指按照一个粗线条式的访谈提纲而进行的非正式的访谈。该方法对访谈对象的条件、所要询问的问题等只有一个粗略的基本要求，访谈者可以根据访谈时的实际情况灵活地做出必要的调整，至于提问的方式和顺序、访谈对象回答的方式、访谈记录的方式和访谈的时间、地点等没有具体的要求，由访谈者根据情况灵活处理。 二、特性 1、优点： (1)对象的回答率高。 这是由访谈法的直接现场交谈所决定的。在现场交谈中，能运用人际交往的技巧、能直接消除问题不清楚或不理解的问题。 (2)适应性强。 访谈法通过人与人的直接交往来搜集资料，就能面对各种对象、各种语境和各种
控制性钻孔深度的缘由汇总
高层建筑勘察控制性勘探孔深度的讨论 摘要：本文讨论现行规范框架内几种控制性勘探孔深度的估算方法，对其适用条件及影响因素进行分析，给出了一些可供参考的计算参数假设值。通过工程实例，对不同方法的计算结果进行对比。在此基础上，提出笔者在这个问题上的工作思路。 关键词：控制性勘探孔深度；地基变形计算深度；变形比；应力比；简化公式；经验公式 0 引言 高层建筑一般是指层数超过7层，或高度超过24m的建筑物，其中7～9层为中高层，10～30层为高层，30层以上或高度超过100m为超高层。中、小高层多采用框架结构或短肢剪力强结构，高层则使用框架剪力墙或纯剪力墙结构，近年来采用钢结构的建筑也大量出现。基础形式大多采用箱（筏）基础，刚筋混凝土基础底板厚度多在1m以上，有的还配有倒置梁。这样的结构体系整体刚性好，抗变形能力较强，对于不大的地基差异变形，通过其结构体系调整可以消化掉一部分。 对高层建筑而言，设计等级均为甲、乙级，需按地基变形进行设计。对应的岩土工程勘察，所布设的勘探孔按二种情况考虑，一是一般性勘探孔，以揭穿地基主要受力层为原则，一般深度为基底下0.5～1.0倍基础宽度；再就是控制性勘探孔，其深度必须满足地基变形验算要求，深度过小不能满足要求，是不合格工程；深度太大则无谓增加勘察成本，同时还会降低投标的竞争力，其重要性不言而喻。 在现行规范框架内，以下几项规定（强制性条文）至关重要，是制定勘察方案所必须遵循的原则： 地基规范 3.0.2.（2）：设计等级为甲级、乙级的建筑物均应按地基变形设计。 勘察规范 4.1.18.（2）：对高层建筑和需作变形计算的地基，控制性勘探孔的深度应超过地基变形计算深度；高层建筑的一般性勘探孔应达到基底下0.5～1.0倍的基础宽度并深入稳定分布的地层。 高层建筑勘察规程4.1.4（1）：控制性勘探孔的深度应超过地基变形的计算深度。 建筑地基处理技术规范9.2.9：地基变形计算深度应大于复合土层的厚度，并符合现行国家标准《建筑地基基础设计规范》GB50007中地基变形计算深度的有关规定。 建筑桩基技术规范3.2.3 2 1）：控制性孔应穿透平面以下压缩层厚度。
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景观设计深度控制标准 1总则 1.0.1为了加强对园林景观设计文件的编制、管理，保证各设计阶段设计文件的完整性，参 照建设部颁发实施的《建筑工程设计文件编制深度规定》内容要求，编制建筑场地园林景观设计深度规定，以保证设计质量。 1.0.2 各设计阶段设计文件编制内容应符合国家现行有关标准、规范、规程以及工程所在地 的有关地方性规定。 1.0.3 适用于以建筑为主体的场地的园林景观设计。 1.0.4 建筑场地园林景观设计一般分为方案设计、初步设计及施工图设计三阶段。现就上述 三阶段设计深度作出规定，供参考。 1.0.5方案设计文件包括设计说明及图纸，其内容达到以下要求： 1 满足编制初步设计文件的需要； 2 提供能源利用及与相关专业之间的衔接； 3 据以编制工程估算； 4 提供申报有关部门审批的必要文件。 1.0.6 初步设计文件包括设计说明及图纸，其内容达到以下要求： 1 满足编制施工图设计文件的需要； 2 解决各专业的技术要求，协调与相关专业之间的关系； 3 能据以编制工程概算； 4 提供申报有关部门审批的必要文件。 1.0.7 施工图设计文件包括设计说明及图纸，其内容达到以下要求： 1 满足施工安装及植物种植需要； 2 满足设备材料采购、非标准设备制作和施工需要； 3 能据以编制工程预算。 1.0.8 本规定编制的设计文件深度要求，对于具体工程项目可根据项目内容和设计范围对本 规定条文进行合理的取舍。 2方案设计 2.1 方案设计文件包括；封面、目录、设计说明、设计图纸（其中封面、目录不作具体规 定，可视工程需要确定）。 2.2设计说明
2.2.1 设计依据及基础资料 1由主管部门批准的规划条件（用地红线、总占地面积、周围道路红线、周围环 境、对外出入口位置、地块容积率、绿地率及原有文物古树等级文件、保护范 围等）； 2 建筑设计单位提供的与场地内建筑有关的设计图纸，如总平面图、建筑一层 平面图、屋顶花园平面图、地下管线综合图、地下建筑平面图、覆土深度、 建筑性质、体形、高度、色彩、透视图等； 3 园林景观设计范围及甲方提供的使用及造价要求； 4 地形测量图； 5 有关气象、水文、地质资料； 6 地域文化特征及人文环境； 7 有关环卫、环保资料。 2.2.2 场地概述 1 本工程所在城市、周围环境（周围建筑性质、道路名称、宽度、能源及市政设 施、植被状况等）； 2场地内建筑性质、立面、高度、体形、，外饰面的材料及色彩、主要出入口位 置，以及对园林景观设计的特殊要求； 3 场地内的道路系统； 4 场地内需保留的文物、古树、名木及其他植被范围及状况描述； 5 场地内自然地形概况； 6 土壤情况。 2.2.3 总平面设计 1 设计原则； 2 设计总体构思，主题及特点； 3 功能分区，主要景点设计及组成元素； 4 种植设计：种植设计的特点、主要树种类别（乔木、灌木）； 5 对地形及原有水系的改造、利用； 6 给水排水、电气等专业有关管网的设计说明； 7 有关环卫、环保设施的设计说明； 8 技术经济指标（也可放在总平面图纸上） 1) 建筑场地总用地面积____㎡； 2) 园林景观设计总面积； 其中：种植总面积：______㎡，及占园林景观设计总面积____％； 铺装总面积：______㎡，及占园林景观设计总面积____％； 景观建筑面积：____㎡，及占园林景观设计总面积____％； 水体总面积：______㎡，及占园林景观设计总面积____％。 2.3设计图纸 2.3.1场地现状图，常用比例1：500-1：1000。 1 原有地形、地物、植物状态； 2 原有水系、范围、走向； 3 原有古树、名木、文物的位置、保护范围； 4 需要保留的其他地物（如：市政管线等）。
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深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.wendangku.net/doc/773642461.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
答深度优先搜索算法的特点是
习题 3 1、答：深度优先搜索算法的特点是 ①一般不能保证找到最优解； ②当深度限制不合理时，可能找不到解，可以将算法改为可变深度限制； ③方法与问题无关，具有通用性； ④属于图搜索方法。 宽度优先搜索算法的特点是 ①当问题有解时，一定能找到解； ②当问题为单位耗散值，并且问题有解时，一定能找到最优解； ③效率低； ④方法与问题无关，具有通用性； ⑤属于图搜索方法。 2、答：在决定生成子状态的最优次序时，应该采用深度进行衡量，使深度大的 结点优先扩展。 3、答：（1）深度优先 （2）深度优先 （3）宽度优先 （4）宽度优先 （5）宽度优先 4、答：如果把一个皇后放在棋盘的某个位置后，它所影响的棋盘位置数少，那 么给以后放皇后留下的余地就大，找到解的可能性也大；反之留下的余地就小，找到解的可能性也小。 并不是任何启发函数对搜索都是有用的。 6、讨论一个启发函数h在搜索期间可以得到改善的几种方法。 7、答：最短路径为ACEBDA，其耗散值为15。 8、解：（1）（S，O，S0，G） S：3个黑色板和3个白色板在7个空格中的任何一种布局都是一个状态。 O：①一块板移入相邻的空格； ②一块板相隔1块其他的板跳入空格； ③一块板相隔2块其他的板跳入空格。 S0： B B B W W W G： W W W B B B W W W B B B W W W B B B
W W W B B B W W W B B B W W W B B B W W W B B B （2）1401231231234567333377 =???????????=?P P P （3）定义启发函数h 为每一白色板左边的黑色板数的和。 显然，)()(n h n h *≤，所以该算法具有可采纳性。 又，?? ?≤-=),()()(0)(j i i j n n c n h n h t h ，所以该启发函数h 满足单调限制条件。 9、解： ((( ),( )),( ),(( ),( ))) ((S,( )),( ),(( ),( ))) ((A,( )),( ),(( ),( ))) ((A,S),( ),(( ),( ))) ((A,A),( ),(( ),( ))) ((A),( ),(( ),( ))) (S,( ),(( ),( ))) (A,( ),(( ),( ))) (A,S,(( ),( ))) (A,A,(( ),( ))) (A,(( ),( )))
(完整word版)深度学习-卷积神经网络算法简介
深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。
卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输
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消费者购买心理与行为深度访谈 研究报告 贵州大学管理学院MBA1501班宋鹏 消费者在购买商品过程中的心理与行为过程是怎样？以及针对商品本身或其单价，这背后的心理考量又是怎样, 本文通过针对采访消费者，进行深入访谈的方式，来洞察消费者的心理与行为。基于消费者的角度来分析在购买商品中的心理与行为过程，以此从商家的角度来看，如何影响消费者的决策过程，从而促使消费者购买自己的产品。 消费者行为研究背景 消费者的购买心理与行为是一个以特定目标为中心的解决问题的决策过程。以消费者作为决策主体，为实现满足需求这一特定目标，在购买过程中进行的评价、选择、判断、决定等一系列活动。购买决策在消费者购买活动中占有极为重要的关键性地位，是购买行为中的核心环节。购买决策决定了消费者购买的方式、时间以及购买地点。对于购买决策的心理研究，有助于商家有针对性的进行商品的营销。采用怎样的营销策略，着眼于哪个环节会更加有效，不同的商品，采取不同的营销策略。 发生商品购买的行为，一定是在基于消费者的购买决策决定后的反应，该过程由5个阶段构成，分别是引起需要、收集信息、评价方案、决定购买和购后行为五个阶段构成。消费者对于不同商品在各阶段的考虑，与商品本身有怎样的关系，商品本身对消费者所产生的作用或何种价值，以及商品的单价是否会影响到消费者在决策过程中所采取的相应行为，这些都将是我们针对本次研究决策过程的重要考量因素。 消费者行为研究目的 本文的研究目的主要希望找到消费者在进行购物决策过程中，针对不同的商品、不同的单价，会有怎样的考量。对于差异，如何来理解，能否找到其中的规律，产品本身存在什么样的特性，并且归纳汇总出消费者心理过程，提炼出消费者洞察。 对于消费者行为的研究，能够让商家有针对性的来进行企业营销的设计，以使得目标顾客的需求得以及时满足，并将营销贯穿于整个消费者的决策过程之中，影响企业营销活动，实现精准营销。 一、研究方法 本文对信息的主要收集方法是深度访谈法。深度访谈是一种无结构性的、一对一的、直接的访谈。在访谈过程中，调查者（即本人）通过设定的一系列问题，来获得被调查者的回答，并一步步来揭示被访者在购买过程中的心理考量，详细了解复杂行为，以及各阶段的了解和掌握。深度访谈法是一种互动性较强
图的深度优先遍历算法课程设计报告
合肥学院 计算机科学与技术系 课程设计报告 2013～2014学年第二学期 课程数据结构与算法 课程设计名称图的深度优先遍历算法的实现 学生姓名陈琳 学号1204091022 专业班级软件工程 指导教师何立新 2014 年9 月 一：问题分析和任务定义 涉及到数据结构遍会涉及到对应存储方法的遍历问题。本次程序采用邻接表的存储方法，并且以深度优先实现遍历的过程得到其遍历序列。
深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v 出发： （1）访问顶点v ； （2）依次从v 的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v 有路径相通的顶点都被访问； （3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。 二：数据结构的选择和概要设计 设计流程如图： 图1 设计流程 利用一维数组创建邻接表，同时还需要一个一维数组来存储顶点信息。之后利用创建的邻接表来创建图，最后用深度优先的方法来实现遍历。 图 2 原始图 1.从0开始，首先找到0的关联顶点3 2.由3出发，找到1；由1出发，没有关联的顶点。 3.回到3，从3出发，找到2；由2出发，没有关联的顶点。 4.回到4，出4出发，找到1，因为1已经被访问过了，所以不访问。
所以最后顺序是0,3,1,2,4 三：详细设计和编码 1.创建邻接表和图 void CreateALGraph (ALGraph* G) //建立邻接表函数. { int i,j,k,s; char y; EdgeNode* p; //工作指针. printf("请输入图的顶点数n与边数e(以逗号做分隔符)：\n"); scanf("%d,%d",&(G->n),&(G->e)); scanf("%c",&y); //用y来接收回车符. for(s=0;s
访谈法 深度访谈技巧
访谈法-----深度访谈技巧一对一访谈技巧 访谈法 一、什么是访谈 顾名思义，“访谈”就是研究者“寻访”、“访问”被研究者并且与其进行“交谈”和“询问”的一种活动。“访谈”是一种研究性交谈，是研究者通过口头谈话的方式从被研究者那里收集（或者说“建构”）第一手资料的一种研究方法。 （一）、访谈的具体功用 （1）了解受访者的所思所想，包括他们的价值观念、情感感受和行为规范； （2）了解受访者过去的生活经历以及他们耳闻目睹的有关事件，并且了解他们对这些事件的意义解释； （3）对研究的现象获得一个比较广阔、整体性的视野，从多重角度对事件的过程进行比较深入、细致的描述； （4）为研究提供指导，事先了解哪些问题可以进一步追问，哪些问题是敏感性问题，需要特别小心； （5）帮助研究者与被研究者建立人际关系，使双方的关系由彼此陌生变成相互熟悉、相互信任； （6）使受访者感到更加有力量，因为自己的声音被别人听到了，自己的故事被公开了，因此有可能影响到自身文化的解释和构建。 （二）、访谈的类型 按结构分类： （1）结构型：在这种访谈中，研究者对访谈的走向和步骤起主导作用，按照自己事先设计好了的、具有固定结构的统一问卷进行访谈。选择访谈对象的标准和方法、所提的问题、提问的顺序以及记录方式都已经标准化了，研究者对所有的受访者都按照同样的程序问同样的问题。 （2）半结构型：在这种访谈中，研究者对访谈的结构具有一定的控制作用，但同时也允许受访者积极参与。通常，研究者事先备有一个粗线条的访谈提纲，根据自己
的研究设计对受访者提出问题。但是，访谈提纲主要作为一种提示，访谈者在提问的同时鼓励受访者提出自己的问题，并且根据访谈的具体情况对访谈的程序和内容进行灵活的调整。 （3）无结构型：这种访谈没有固定的访谈问题，研究者鼓励受访者用自己的语言发表自己的看法。目的是了解受访者自己认为重要的问题，他们看待问题的角度、对意义的解释，以及他们使用的概念及其表达方式。访谈者只是起一个辅助的作用，尽量让受访者根据自己的思路自由联想。 按照正式程度： （1）正规型：研究者和被研究者双方事先约定好时间和地点，正式就一定的问题范围进行交谈。 （2）非正规型：研究者根据受访者日常生活的安排，在与对方一起参加活动的时候根据当时的情形与对方交谈。 根据访谈者与受访者双方接触的方式： （1）直接访谈：研究者与被研究者一起坐下来，进行面对面的交谈。 （2）间接访谈：研究者与被研究者事先约好时间，通过电话等交通工具对对方进行访谈。 根据受访者的人数： （1）个别访谈：通常只有一名访谈者和一名受访者，两个人就研究的问题进行交谈 （2）集体访谈：可以由一到三名访谈者和六到十名参与者组成，访谈者主要协调谈话的方向和节奏，参与者自己相互之间就有关的问题进行讨论。 根据访谈的次数： （1）一次性访谈：通常内容比较简单，主要以收集事实性信息为主 （2）多次性访谈：通常用于追踪调查，或深入探究某些问题（特别是意义类问题），可以有一定的结构设计，逐步由浅到深，由表层到深层，由事实信息到意义解释。 二、访谈前的准备工作 1、确定访谈的时间和地点 一般来说，访谈的时间和地点应该尽量以受访者的方便为主。 研究者在与受访者初次接触时，还应该就访谈的次数和时间长短与对方进行磋商。
三种钻孔方法的比较
旋挖钻与冲击反循环、回旋钻施工比较 一、旋挖钻机 ? ? 旋挖钻机在国际上的发展已经有几十年的历史，在中国也是在最近四五年才被逐渐认识和应用，成为近年来发展最快的一种新型桩孔施工方法，旋挖钻孔灌注桩技术被誉为“绿色施工工艺” ，其特点是工作效率高、施工质量好、尘土泥浆污染少。旋挖钻机是一种多功能、高效率的灌注桩桩孔的成孔设备，可以实现桅杆垂直度的自动调节和钻孔深度的计量；旋挖钻孔施工是利用钻杆和钻斗的旋转，以钻斗自重并加液压作为钻进压力，使土屑装满钻斗后提升钻斗出土。通过钻斗的旋转、挖土、提升、卸土和泥浆置换护壁，反复循环而成孔。吊放钢筋笼、灌注砼、后压浆等同其他水下钻孔灌注桩工艺。 ? ? 此方法自动化程度和钻进效率高，钻头可快速穿过各种复杂地层，在桩基施工特别是城市桩基施工中具有非常广阔的前景。 ? ? 1 旋挖钻孔桩的施工特点 ? ? 可在水位较高、卵石较大等用正、反循环及长螺旋钻无法施工的地层中施工。 ? ? 自动化程度高、成孔速度快、质量高。该钻机为全液压驱动，电脑控制，能精确定位钻孔、自动校正钻孔垂直度和自动量测钻孔深度，最大限度地保证钻孔质量。其工效是循环钻机的20倍，最重要的是，工程的质量和进度得到了充分的保证。目前在我国的公路、铁路、桥梁和大型的建筑物的基础桩施工中均有采用。 ? ? 伸缩钻杆不仅向钻头传递回转力矩和轴向压力，而且利用本身的伸缩性实现钻头的快速升降，快速卸土，以缩短钻孔辅助作业的时间，提高钻进效率。 ?? 环保特点突出，施工现场干净。这是由于旋挖钻机通过钻头旋挖取土，再通过凯式伸缩钻杆将钻头提出孔内再卸土。旋挖钻机使用泥浆仅仅用来护壁，而不用于排碴，成孔所用泥浆基本上等于孔的体积，且泥浆经过沉淀和除砂还可以多次反复使用。目前很多城市在施工中的排污费用明显提高，使用旋挖钻机可以有效降低排污费用，并提高文明施工的水平。 ?? 履带底盘承载，接地压力小，适合于各种工况，在施工场地内行走移位方便，机机动灵活，对桩孔的定位非常准确、方便。
信息学奥赛经典算法C语言经典例题1
信息学奥赛经典算法C语言经典例题100例 经典Ｃ源程序100例 题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ 1.程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列。 2.程序源代码： main() { inti,j,k; printf("\n"); for(i=1;i<5;i++)／*以下为三重循环*/ for(j=1;j<5;j++) for(k=1;k<5;k++) { if(i!=k&&i!=j&&j!=k)/*确保i、j、k三位互不相同*/ printf("%d,%d,%d\n",i,j,k); }} ============================================================== 【程序2】 题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分， 可提成1.5%，高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润I，求应发放奖金总数？ 1.程序分析：请利用数轴来分界，定位。注意定义时需把奖金定义成长整型。
2.程序源代码： main() { longinti; intbonus1,bonus2,bonus4,bonus6,bonus10,bonus; scanf("%ld",&i); bonus1=100000*0.1;bonus2=bonus1+100000*0.75; bonus4=bonus2+200000*0.5; bonus6=bonus4+200000*0.3; bonus10=bonus6+400000*0.15; if(i<=100000) bonus=i*0.1; elseif(i<=200000) bonus=bonus1+(i-100000)*0.075; elseif(i<=400000) bonus=bonus2+(i-200000)*0.05; elseif(i<=600000) 1 bonus=bonus4+(i-400000)*0.03; elseif(i<=1000000) bonus=bonus6+(i-600000)*0.015; else bonus=bonus10+(i-1000000)*0.01; printf("bonus=%d",bonus);}
数据结构实验报告图的深度优先遍历算法
题目: 图的深度优先遍历算法 一、实验题目 前序遍历二叉树 二、实验目的 ⑴掌握图的逻辑结构； ⑵掌握图的邻接矩阵存储结构； ⑶验证图的邻接矩阵存储及其深度优先遍历操作的实现。 三、实验内容与实现 ⑴建立无向图的邻接矩阵存储； ⑵对建立的无向图，进行深度优先遍历；实验实现 #include
typedef struct EdgeNode { int adjvex; struct EdgeNode *next; }EdgeNode; typedef struct VertexNode { VertexType data; EdgeNode *firstedge; }VertexNode,AdjList[MaxVex]; typedef struct Graph{ AdjList adjList; int numVertexes,numEdges; }Graph,*GraphAdjList; typedef struct LoopQueue{ int data[MaxVex]; int front,rear; }LoopQueue,*Queue; void initQueue(Queue &Q){ Q->front=Q->rear=0;
} Bool QueueEmpty(Queue &Q){ if(Q->front == Q->rear){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } Bool QueueFull(Queue &Q){ if((Q->rear+1)%MaxVex == Q->front){ return TRUE; }else{ return FALSE; } } void EnQueue(Queue &Q,int e){ if(!QueueFull(Q)){ Q->data[Q->rear] = e;
经典基本算法模块
复赛算法模块 信息学奥赛组 对于NOIP，基础是相当重要的，在3个小时之内做完4道题，那么就要求我们有相当快的速度。特别是对于一些简单的、常用的算法模块，一定要要熟练掌握并灵活运用。由于NOIP是一个比较基础的比赛，因此基本算法的掌握尤为重要，所以要求能够把这些基本的模块快速、准确的移植到不同的程序中，才能在稳中取胜 基本算法模块中最重要的是基本程序框架，也就是说，要养成适合于自己的程序风格，这样对于程序编写的速度与程序的准确度都有较大的提高。
小议竞赛的准备和考试技巧 1、良好的心态。无论竞赛多么重要，都不要在考试的时候考虑考试之前或以后的事，这很重要…… 2、充足的睡眠和营养。竞赛之前睡好觉，吃好饭，多吃甜食（据我们老师说在吃甜食后15分钟和2小时会各出现一次血糖高峰，会有比较好的竞技状态）。还有，宁可撒尿也不要口渴……口渴会严重影响思路……而尿素有兴奋作用，有利无害…… 3、正确的时间安排。一般来说应该先想完所有的题再开始做，但有的题想不出来的时候一定要给想出来的题留出时间。 4、算法的学习。一般的DFS/BFS、贪心、各种DP、二分法、排序、lr论文中的各种奇特算法、最短路、最长路、图的DFS/BFS、最大匹配，最大最小匹配、最佳匹配、差分限制系统、最长不xx子序列、高斯消元、数论算法…… 5、数据结构的学习。Hash、并查集、邻接表、边表、堆、树状数组和线段树及它们的多维形式、链表、单词查找树…… 6、关于混分：超时的搜索/DP往往能比错误的贪心得到更多的分。 7、数学很重要。比如母函数…… 8、专用的方法胜于通用的方法。 9、好的题目往往不能直接用经典算法解决。 10、真正难题的标程往往很短。 11、如果n很大，用汇编写的O(n^2)的程序绝对不如用QB写的O(n)的程序快。 12、如果n很小，利用压缩存储提高速度的O(n^2)的算法有可能比一般的O(n)算法快。 13、如果一个数学问题很复杂，那么看结果找规律有可能比数学推导快。 14、不要总把logn忽略掉。 15、即使是多项式算法，有时也可以加入很有效的剪枝。 16、做一道好题胜过做n道烂题，但如果不做烂题，可能会影响做好题的速度。
深度访谈技巧
深度访谈 概念 1定性调查的一方面，深度访谈（In-depth interview）是一种无结构的、直接的、一对一的访问形式。访问过程中，由掌握高级访谈技巧的调查员对调查对象进行深入的访问，用以揭示对某一问题的潜在动机、态度和情感，最常应用于探测性调查。应用范围包括：详细了解复杂行为、敏感话题或对企业高层、专家、政府官员进行访问。 “深度访谈”作为定性研究中的方法,在目前的社会学领域中有着重要的地位。所 谓深度访谈,学界所指的主要就是无结构式的访谈 2深度访谈，又称做无结构访谈或自由访谈，它与结构式访谈相反，并不依据事先 设计的问卷和固定的程序，而是只有一个访谈的主题或范围，由访谈员与被访者围绕这个主题或范围进行比较自由的交谈。 适用范围 无结构访谈适合于并主要应用于实地研究。它的主要作用在于通过深入细致的访谈，获得丰富生动的定性资料，并通过研究者主观的、洞察性的分析，从中归纳和概括出某种结论。 优点和缺陷 优点和缺陷：无结构访谈的最大长处就是弹性大，灵活性强，它有利于充分发挥访谈双方的主动性和创造性。与结构访谈相比，无结构访谈的最大特点是深入、细致。但是，这种访谈方法对访谈员的要求比结构访谈的要求更高；这种访谈方法所得的资料难以进行统计处理和定量分析；而且特别耗费时间，使得访谈的规模受到较大的限制。 分类 根据访谈的性质，可以将实地研究中的无结构访谈细分为正式访谈和非正式访谈两种。正式访谈指的是研究者事先有计划、有准备、有安排、有预约的访谈。而非正式访谈指的是研究者在实地参与研究对象社会生活的过程中，随时碰上的、无事先准备的、更接近一般闲聊的交谈。 非正式的访谈无法事先预料和计划，交谈的进程不能由研究者严格控制，交谈内容也不能完全按研究者的研究目标进行选择，只能随具体的谈话情景，谈话对象而定。一般情况下研究者只能因势引导，见机行事。 正式的访谈则通常需要按事先拟好的提纲进行，这种提纲列出了一些根据文献和研究者个人经验认为应该了解的各方面的问题。但提纲通常只起到某种提示作用，访谈的实际进程仍有相当大的灵活性和变化性。
(完整)信息学奥赛(NOIP)必看经典书目汇总,推荐文档
信息学奥赛（NOIP）必看经典书目汇总！ 小编整理汇总了一下大神们极力推荐的复习资料！（欢迎大家查漏补缺） 基础篇 1、《全国青少年信息学奥林匹克分区联赛初赛培训教材》（推荐指数：4颗星） 曹文，吴涛编著，知识点大杂烩，部分内容由学生撰写，但是对初赛知识点的覆盖还是做得相当不错的。语言是pascal的。 2、谭浩强老先生写的《C语言程序设计（第三版）》（推荐指数：5颗星） 针对零基础学C语言的筒子，这本书是必推的。 3、《骗分导论》（推荐指数：5颗星） 参加NOIP必看之经典 4、《全国信息学奥林匹克联赛培训教程（一）》（推荐指数：5颗星） 传说中的黄书。吴文虎，王建德著，系统地介绍了计算机的基础知识和利用Pascal语言进行程序设计的方法 5、《全国青少年信息学奥林匹克联赛模拟训练试卷精选》 王建德著，传说中的红书。 6、《算法竞赛入门经典》（推荐指数：5颗星） 刘汝佳著，算法必看经典。 7、《算法竞赛入门经典:训练指南》（推荐指数：5颗星） 刘汝佳著，《算法竞赛入门经典》的重要补充 提高篇 1、《算法导论》（推荐指数：5颗星） 这是OI学习的必备教材。
2、《算法艺术与信息学竞赛》（推荐指数：5颗星） 刘汝佳著，传说中的黑书。 3、《学习指导》（推荐指数：5颗星） 刘汝佳著，《算法艺术与信息学竞赛》的辅导书。（PS：仅可在网上搜到，格式为PDF）。 4、《奥赛经典》（推荐指数：5颗星） 有难度，但是很厚重。 5、《2016版高中信息学竞赛历年真题解析红宝书》（推荐指数：5颗星） 历年真题，这是绝对不能遗失的存在。必须要做！ 三、各种在线题库 1、题库方面首推USACO（美国的赛题），usaco写完了一等基本上就没有问题，如果悟性好的话甚至能在NOI取得不错的成绩. 2、除此之外Vijos也是一个不错的题库，有很多中文题. 3、国内广受NOIP级别选手喜欢的国内OJ（Tyvj、CodeVs、洛谷、RQNOJ） 4、BJOZ拥有上千道省选级别及以上的题目资源，但有一部分题目需要购买权限才能访问。 5、UOZ 举办NOIP难度的UER和省选难度的UR。赛题质量极高，命题人大多为现役集训队选手。
邻接矩阵表示图深度广度优先遍历
*问题描述： 建立图的存储结构（图的类型可以是有向图、无向图、有向网、无向网，学生可以任选两种类型），能够输入图的顶点和边的信息，并存储到相应存储结构中，而后输出图的邻接矩阵。 1、邻接矩阵表示法: 设G=(V,E)是一个图，其中V={V1,V2,V3…,Vn}。G的邻接矩阵是一个他有下述性质的n阶方阵： 1，若(Vi,Vj)∈E 或
若图中每个顶点只含一个编号i(1≤i≤vnum)，则只需一个二维数组表示图的邻接矩阵。此时存储结构可简单说明如下： type adjmatrix=array[1..vnum,1..vnum]of adj; 利用邻接矩阵很容易判定任意两个顶点之间是否有边（或弧）相联，并容易求得各个顶点的度。 对于无向图，顶点Vi的度是邻接矩阵中第i行元素之和，即 n n D(Vi)＝∑A[i,j]（或∑A[i,j]） j=1 i=1 对于有向图，顶点Vi的出度OD(Vi)为邻接矩阵第i行元素之和，顶点Vi 的入度ID(Vi)为第i列元素之和。即 n n OD(Vi)＝∑A[i,j]，OD(Vi)＝∑A[j,i]） j=1j=1 用邻接矩阵也可以表示带权图，只要令 Wij, 若
信息学竞赛典型例题程序汇集
信息学竞赛复习1.斐波拉契数列（1000000以内的数字） #include “stdio.h” #include “stdlib.h” void main() { long fib1=1,fib2=1,fib=0; printf("1000000以内的数字:\n\n"); printf("%d\n%d\n",fib1,fib2); while (fib<1000000) { fib=fib1+fib2; fib1=fib2; fib2=fib; printf( "%d \n", fib); } system("pause"); } 2.约瑟夫问题 （1）约瑟夫问题_数组 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #define Length 100 void main() { int i,j; int len; //输入的总节点数 int n,m; //输入的每次数几个 int remain; //剩下的节点数 int current; //当前数到那个数字 int a[Length]; for(i=0;i printf("出列的节点的编号依次为："); while(remain>0) { current++; while(current>len) { current-=len; } if(a[current]==1) { m++; if(m==n) { a[current]=0; remain--; printf("%d, ",current); m=0; } } } system("pause"); } （2）约瑟夫问题_数组环 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" void main() { int a[100]; int i,len,n; //i循环 len总数 n每次数几个 int cur,m,remain; //cur当前是哪个 m 计数 remain 剩下几个//int t1,t2; for(i=0;i<100;i++) { a[i]=i+1; } printf("请输入约瑟夫问题节点总数："); len=41; //scanf("%d",&len); printf("请输入每次数的节点数字："); n=3; //scanf("%d",&n); a[len]=1; //首尾相连 remain=len; //开始前，剩余数为总数 cur=1; //当前从第1个开始 m=1; //计数从1开始 while(remain>0)