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7-4 悄悄关注 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97864803 7-4 悄悄关注 (25 分) 新浪微博上有个“悄悄关注”，一个用户悄悄关注的人
1.2K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-4 字符串排序
点这里 7-4 字符串排序 本题要求编写程序，读入5个字符串，按由小到大的顺序输出。 输入格式： 输入为由空格分隔的5个非空字符串，每个字符串不包括空格、制表符、换行符等空白字符，长度小于80。
1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-4 树的遍历 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924283 7-4 树的遍历 (20 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
80610发布于 2019-11-07 - 来自专栏刷题笔记
7-4 括号匹配 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472923 7-4 括号匹配 (25 分) 给定一串字符，不超过100个字符，可能包括括号
1.1K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏数据结构和算法
7-4 学生成绩排序 (15分)
7-4 学生成绩排序 (15分) 输入格式: 输入一个正整数n(n<50)，下面n行输入n个学生的信息，包括：学号、姓名、三门课程成绩（整数）。
52310编辑于 2023-11-30 - 来自专栏算法与数据结构
PTA 7-4 排座位（25 分）
7-4 排座位（25 分） 布置宴席最微妙的事情，就是给前来参宴的各位宾客安排座位。无论如何，总不能把两个死对头排到同一张宴会桌旁！
1.7K90发布于 2017-12-29 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 素数等差数列 (20 分)
2004 年，陶哲轩（Terence Tao）和本·格林（Ben Green）证明了：对于任意大的 n，均存在 n 项全由素数组成的等差数列。例如 { 7，37，67，97，127，157 } 是 n=6 的解。本题就请你对给定的 n 在指定范围内找出一组最大的解。
49000发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 最近的斐波那契数 (20 分)
=1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。
58210发布于 2021-09-10 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-4 稳赢
7-4 稳赢 大家应该都会玩“锤子剪刀布”的游戏：两人同时给出手势，胜负规则如图所示： ? 现要求你编写一个稳赢不输的程序，根据对方的出招，给出对应的赢招。但是！
62010发布于 2020-06-23 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 素数等差数列 (20 分)
2004 年，陶哲轩（Terence Tao）和本·格林（Ben Green）证明了：对于任意大的 n，均存在 n 项全由素数组成的等差数列。例如 { 7，37，67，97，127，157 } 是 n=6 的解。本题就请你对给定的 n 在指定范围内找出一组最大的解。
48820编辑于 2021-12-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-4 集合相似度 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727480 7-4 集合相似度 (25 分) 给定两个整数集合，它们的相似度定义为：
70910发布于 2019-11-07 - 来自专栏freesan44
PTA 7-4 最近的斐波那契数 (20 分)
=1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。
66410编辑于 2021-12-06 - 来自专栏程序编程之旅
一首诗的代码
ai_5('G','8',one2); ai_2('<',26,one3); ai_5('<','J',one4); ai_6('6','@',2*one5); } void chx ,'=',one6); ai_6(26,36,one4); } void chx_3() { ai_4('9','5',one6); ai_2('-',28,one1); ,5,one4); ai_6('6','@',one6); } void chx_14() { ai_3(36,'?' _1(); chx_2(); chx_3(); chx_4(); chx_5(); chx_6(); chx_7(); chx_8(); chx_9(); chx_10(); chx_11(); chx_12(); chx_13(); chx_14(); chx_15(); system
50120发布于 2021-01-19 - 来自专栏大数据文摘
法《情报法》出台，隐私将死？
这两天，法国人民确实整个儿都不太好了，因为法国国民议会议员周二（5月5日）以438票赞成、86票反对、42票弃权，一读通过了《情报法》案。你也许要问，这是个什么东西？和我有什么关系? 耐心，编者马上为你解释法国《情报法》的来龙去脉，以及告诉你，这也许真的和你有点关系。 如果你稍稍关心天下大事，一定还记得今年初发生在巴黎的查理周刊枪击案吧。 法国政府脑洞大开，觉得情报工作存在严重漏洞，于是Duang，《情报法》出炉了。 1 《情报法》到底讲了什么？ 《情报法》目前已提交至参议院，而参议院似乎很有可能通过该法案。针对这个法案，法国人民提前准备好了防范措施来保护自己的私隐。或许他们的经验可以被国人所借鉴。
1.1K30发布于 2018-05-23 - 来自专栏杨龙飞前端
快速排序法，冒泡排序法
快速排序法 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7]; sort(arr); 冒泡排序法
1.2K50发布于 2018-06-15 - 来自专栏懂点编程的数据分析师
牛顿法与拟牛顿法
前言 同梯度下降法一样，牛顿法和拟牛顿法也是求解无约束最优化问题的常用方法。牛顿法本身属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。 拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵或海赛矩阵，简化了这一计算过程。 需要提前了解的知识 1.泰勒展开 当 ? 在 ? 处具有 ? 阶连续导数，我们可以用 ? 的 ? 牛顿法 考虑无约束最优化问题： ? 1.首先讨论单自变量情况 假设 ? 具有二阶连续导数，运用迭代的思想，我们假设第 ? 次迭代值为 ? ， 将 ? 进行二阶泰勒展开： ? 其中 ? 拟牛顿法 在牛顿法的迭代过程中，需要计算海森矩阵 ? ，一方面有计算量大的问题，另一方面当海森矩阵非正定时牛顿法也会失效，因此我们考虑用一个 ? 阶矩阵 ? 来近似替代 ? `。 2.常见的拟牛顿法 根据拟牛顿条件，我们可以构造不同的 ? ，这里仅列出常用的几种拟牛顿法，可根据需要再学习具体实现。
1.6K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏杨龙飞前端
快速排序法，冒泡排序法
快速排序法 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7]; sort(arr); 冒泡排序法
87420发布于 2018-06-27 - 来自专栏用户6093955的专栏
素数筛法（Eratosthenes筛法）
介绍 Eratosthenes筛法，又名埃氏筛法，对于求1~n区间内的素数，时间复杂度为n log n，对于10^6^ 以内的数比较合适，再超出此范围的就不建议用该方法了。 筛法的思想特别简单： 对于不超过n的每个非负整数p， 删除2p, 3p, 4p,…， 当处理完所有数之后， 还没有被删除的就是素数。
2.1K30发布于 2019-09-11 - 来自专栏算法工程师的养成之路
牛顿法与拟牛顿法
牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化的常用方法，有收敛速度快的优点. 牛顿法属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算复杂. 拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵，简化了这个过程. 牛顿法 对于无约束优化 minx∈Rnf(x) \min_{x\in R^n} f(x) x∈Rnminf(x) x∗x^*x∗是目标的极小值点. 计算HkH_kHk，并求pkp_kpk x(k+1)=x(k)+pkx^{(k+1)} = x^{(k)} + p_kx(k+1)=x(k)+pk k=k+1k=k+1k=k+1，转2 拟牛顿法 如果HkH_kHk是正定的，那么可以保证牛顿法搜索方向pkp_kpk是下降方向： 因为搜索方向是pk=−λgkp_k = -\lambda g_kpk=−λgk x=x(k)+λpk=x(k)
1.6K20发布于 2019-01-18 - 来自专栏glm的全栈学习之路
抛物线法、牛顿法、弦截法求根实例
,要求计算结果准确到四位有效数字 （1）用牛顿法 （2）用弦截法，取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0=2,x1=1.9 （3）用抛物线法，取 x0=1,x1=3,x2=2x_0 套公式编写程序即可注意控制精度，要求准确到四位有效数字，即要求准确解和所得近似解误差不超过 0.5∗10−40.5*10^{-4}0.5∗10−4 ，同时要注意迭代时的变量关系，以下是源代码： (1)牛顿法： scanner.close(); double res = getEistimate(x,e,N); System.out.println("牛顿法得到的解为 （2）用弦截法，取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0=2,x1=1.9 /** * @Title: secant.java * @Desc: TODO * @Package ] （3）用抛物线法，取 x0=1,x1=3,x2=2x_0=1,x_1=3,x_2=2x0=1,x1=3,x2=2 /** * @Title: parabolic.java * @Desc
2.4K50发布于 2020-09-28
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