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蓝桥杯历年省赛真题集

收集了历年蓝桥杯省赛真题的题目以及解答。 电子版PDF的题目,请微信搜索公众号:元气算法 进行免费获取。
专栏作者
123
文章
74750
阅读量
28
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java和c++里new的区别
没有delete的原因是java有垃圾回收机制,当一个对像没有被引用时,系统会自动将其清理掉(也就是系统自动执行了delete)。
Max超
2022-03-08
9790
C++-->类
一、C++类的定义 C++中使用关键字 class 来定义类, 其基本形式如下:
Max超
2022-03-08
6990
Leetcode:46.全排列
给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
Max超
2021-12-06
2030
关于暴力枚举,你应该知道这些
说到蓝桥杯,大家可能会说的就是暴力杯,通过过往的一些题目可以发现历年前面几题都是通过枚举找出最佳答案,哪怕是在最后几题也可以用暴力枚举跑出一些答案,得到几分。可谓是得暴力者得天下,下面我们就来讲讲暴力枚举。下图是本文的提纲。
Max超
2021-01-29
7801
2020年第十一届C/C++ A组第二场蓝桥杯省赛真题
题目描述 小蓝要为一条街的住户制作门牌号。 这条街一共有 2020 位住户,门牌号从 1 到 2020 编号。 小蓝制作门牌的方法是先制作 0 到 9 这几个数字字符,最后根据需要将字符粘贴到门牌上,例如门牌 1017 需要依次粘贴字符 1、0、1、7,即需要 1 个字符 0,2 个字符 1,1 个字符 7。请问要制作所有的 1 到 2020 号门牌,总共需要多少个字符 2? 题目分析 题目代码
Max超
2020-12-22
2.1K0
2019年第十届C/C++ A组蓝桥杯省赛真题
题目描述 小明对数位中含有 2、0、1、9 的数字很感兴趣,在 1 到 40 中这样的数包括 1、2、9、10 至 32、39 和 40,共 28 个,他们的和是 574,平方和是 14362。注意,平方和是指将每个数分别平方后求和。 请问,在 1 到 2019 中,所有这样的数的平方和是多少? 题目分析 题目代码
Max超
2020-12-22
9830
2020年第十届C/C++ B组第二场蓝桥杯省赛真题
题目描述 小蓝要为一条街的住户制作门牌号。这条街一共有2020位住户,门牌号从1到2020编号。小蓝制作门牌的方法是先制作0到9这几个数字字符,最后根据需要将字符粘贴到门牌上,例如门牌1017需要依次粘贴字符1、0、1、7,即需要1个字符0,2个字符1,1个字符7。请问要制作所有的1到2020号门牌,总共需要多少个字符2? 题目分析 题目代码
Max超
2020-12-22
1.3K0
《模式识别与智能计算》感知机模型
感知机模型 按照统计学三要素来写的话: 模型:符号函数 策略:损失函数;误点到超平面的距离之和 算法:利用梯度下降算法进行求解 感知机原理: 感知机模型用来线性判别数据集,什么意思呢就是用一超平面来隔断两个不同的类别,超平面在二维的数据集中就是一条直线,在三维的数据集中就是一个平面,假设有n维的数据,那么划分的超平面为(n-1)维度。如下图二维和三维的情况,蓝色部分为超平面:
Max超
2020-02-13
5700
python:常见函数查询
函数名: lstrip(),rstrip() 函数说明: 删除字符串开头(末尾)指定指定字符串
Max超
2020-02-12
5490
《模式识别与智能计算》基于二值数据的贝叶斯分类实现
算法流程 将数据二值化 计算每类数字的先验概率 计算条件概率 计算后验概率 (具体计算过程请见书上77页) 算法实现 贝叶斯算法 def bayeserzhi(x_train,y_train,sample): """ :function 基于二值数据的贝叶斯分类器 :param x_train: 训练集 M*N M为样本个数 N为特征个数 :param y_train: 训练集标签 1*M :param sample: 待识别样品 :return: 返回判
Max超
2020-02-12
5330
python学习:numpy100道题
NumPy(Numeric Python)系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。 NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。
Max超
2020-01-16
1.6K0
《模式识别与智能计算》夹角余弦距离分类
算法流程 计算待测样品与训练集里每个样品x的角度距离 角度距离最大的就是所属的样品类别 算法实现 计算夹角余弦 def anglecos(x_train,y_train,sample): """ :function 按照夹角余弦距离法计算待测样品与样品库中的相似度 :param x_train: 训练集 M*N M为样本个数 N为特征个数 :param y_train: 训练集标签 1*M :param sample: 待识别样品 :return: 返回判断
Max超
2020-01-16
6400
《模式识别与智能计算》基于类中心的欧式距离分类法
算法流程 选取某一类样本X 计算样本类中心 采用欧式距离测度计算待测样品到类中心的距离 距离最小的就是待测样品的类别 算法实现 计算距离 def euclid(x_train,y_train,sample): """ :function: 基于类中心的模板匹配法 :param x_train:训练集 M*N M为样本个数 N为特征个数 :param y_train:训练集标签 1*M :param sample: 待识别样品 :return: 返回判断类别
Max超
2020-01-16
7180
《模式识别与智能计算》基于PCA的模板匹配法
算法流程: 选取各类全体样本组成矩阵X,待测样品 计算协方差矩阵S 根据S的特征值选取适合的矩阵C 使用矩阵C降维 采用模板匹配开始多类别分类 算法实现 PCA降维算法 def pca(x,k=0,percent = 0.9): """ :function: 主成分分析法 :param X: 数据X m*n维 n表示特征个数,m表示数据个数 :param K: K表是要保留的维度 :param percent: 样本所占比例 :return: 返回特征向量
Max超
2020-01-16
6870
《模式识别与智能计算》二值化的夹角余弦距离法分类
算法流程 将样本库中的每个样本进行二值化,阈值为(最大值-最小值)/2 利用夹角余弦距离法对待测样品进行分类 算法实现 def erzhianglecos(x_train,y_train,sample): """ :function 按照二值夹角余弦距离法计算待测样品与样品库中的相似度 :param x_train: 训练集 M*N M为样本个数 N为特征个数 :param y_train: 训练集标签 1*M :param sample: 待识别样品 :r
Max超
2020-01-16
4880
《模式识别与智能计算》主成分分析法(PCA)
PCA算法过程: 输入:训练样本集 D=x(1),x(2),…,x(m) ,低维空间维数 d′ ;   过程:.   1:对所有样本进行中心化(去均值操作): x(i)j←x(i)j−1m∑mi=1x(i)j ;   2:计算样本的协方差矩阵 XXT ;   3:对协方差矩阵 XXT 做特征值分解 ;   4:取最大的 d′ 个特征值所对应的特征向量 w1,w2,…,wd′   5:将原样本矩阵与投影矩阵相乘: X⋅W 即为降维后数据集 X′ 。其中 X 为 m×n 维, W=[w1,w2,…,wd′] 为 n×d′ 维。   5:输出:降维后的数据集 X′
Max超
2020-01-15
6620
Numpy--改变数组维度
原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/79758168
Max超
2019-12-03
7740
Numpy 改变数组维度的几种方法
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
Max超
2019-12-03
1.9K0
蓝桥杯之奇怪的比赛
对一个方阵转置,就是把原来的行号变列号,原来的列号变行号。例如,如下方阵: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 转置后变为: 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15 4 8 12 16 但如果是对该方阵顺时针旋转(不是转置),却是如下结果: 13 9 5 1 14 10 6 2 15 11 7 3 16 12 8 4
Max超
2019-01-21
9470
欧拉计划 Problem4
题目: 最大回文乘积 回文数就是从前往后和从后往前读都一样的数。由两个2位数相乘得到的最大回文乘积是 9009 = 91 × 99。
Max超
2019-01-21
2610
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