Java与算法(2)

算法1:仅用递归函数和栈操作,逆序一个栈 Question: 一个栈一次压入1、2、3、4、5,那么从栈顶到栈底分别为5、4、3、2、1。将这个栈转置后,从栈顶到栈底为1、2、3、4、5,也就是实现栈中元素的逆序,只能通过递归函数来实现,不能用其他数据结构。 think: 提醒到适用递归,意味着可以由少及多的解决这个问题。 例: ①:栈中一个元素,先取出元素,记录,判断:栈空,放回,转置完成。 ②:栈中两个元素,先取出第一个,... 阅读详情

Java与算法(2)

题目:
一个栈依次压入1,2,3,4,5,那么从栈顶到栈底分别为5,4,3,2,1,将这个栈转置后,从栈顶到栈底为1,2,3,4,5,也就是实现栈中元素的逆序,但是只能使用递归函数来实现,不能使用其它数据结构
public class ReverseByStack {
	Stack<Integer> stack;
	public ReverseByStack(Stack<Integer> stack) {
				this.stack = stack;
	}
	
	public int getAndRemoveLastElemt() {
			int result = stack.pop();
			if (stack.isEmpty()) {
				return result;
			} else {
				int last = getAndRemoveLastElemt();
				stack.push(result);
				return last;
			}
	}
	public void reverse() {
		if (stack.isEmpty()) {
			return;
		}
		
		int i = getAndRemoveLastElemt();
		reverse();
		stack.push(i);
	}
	
	public static void main(String[] args) {
			Stack<Integer> stack = new Stack<>();
			stack.push(5);
			stack.push(4);
			stack.push(3);
			ReverseByStack reverseByStack = new ReverseByStack(stack);
			reverseByStack.reverse();
			while (!stack.isEmpty()) {
				System.out.println(stack.pop());
			}
	}

}
题目:
一个栈中元素的类型为整型,现在想将该栈从顶到底按从小到大的顺序排序,只许申请一个栈,除此之外,可以申请新的变量,但不能申请额外的数据结构
public class SortStackbyStack {
	Stack<Integer> stack;
	public SortStackbyStack(Stack<Integer> stack) {
		// TODO Auto-generated constructor stub
		this.stack = stack;
	}
	
	public void sort() {
		Stack<Integer> help = new Stack<>();
		while (!stack.isEmpty()) {
			int cur = stack.pop();
			while (!help.isEmpty() && help.peek()>cur) {
				stack.push(help.pop());
			}
			help.push(cur);
		}
		
		while (!help.isEmpty()) {
			stack.push(help.pop());
		}
	}
	
	
	public static void main(String[] args) {
			Stack<Integer> stack = new Stack<>();
			stack.push(0);
			stack.push(9);
			stack.push(10);
			stack.push(1);
			SortStackbyStack sortStackbyStack = new SortStackbyStack(stack);
			sortStackbyStack.sort();
			while (!stack.isEmpty()) {
				System.out.println(stack.pop());
			}
	}

}
题目:
有一个整型数组arr和一个大小为w的窗口从数组的最左边滑到最右边,窗口每次向右边滑一个位置
如果数组长度为n,窗口大小为w,则一共产生n-w+1个窗口,
实现一个函数:
输入:
整型数组arr,窗口大小w
输出:
一个长度为n-w+1的数组res,res[i]表示每一种窗口状态下的最大值
public class GetTheWidow {
	
	public int[] window(int[] a,int w) {
		LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
		int[] res = new int[a.length-w+1];
		int index = 0;
		for(int i=0;i<a.length;i++) {
				while (!linkedList.isEmpty() && a[i]>=a[linkedList.peekLast()]) {
					linkedList.pollLast();
				}
				linkedList.addLast(i);
				if (linkedList.peekFirst()==i-w) {
					linkedList.pollFirst();
				}
				if (i>=w-1) {
					res[index++] = a[linkedList.peekFirst()];
				}
		}
		return res;
	}
	

	public static void main(String[] args) {
				int[] a = {4,3,5,4,3,3,6,7};
				int w = 3;
				GetTheWidow getTheWidow = new GetTheWidow();
				int[] data = getTheWidow.window(a, w);
				for(int i=0;i<data.length;i++) {
					System.out.println(data[i]);
				}
	}

}
K2算法的java实现 import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; 在学习概率图模型的时候,就想实现一下K2算 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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sha 2 java加密_MD5、SHA、SHA-2算法的实现(Java)

概念摘要算法是 一种能产生特殊输出格式的算法,这种算法的特点是:无论用户输入什么长度的原始数据,经过计算后输出的密文都是固定长度的,这种算法的原理是根据一定的运算规则对原数据进行某种形式的提取,这种提取就是摘要,被摘要的数据内容与原数据有密切联系,只要原数据稍有改变,输出的“摘要”便完全不同,因此,基于这种原理的算法便能对数据完整性提供较为健全的保障。但是,由于输出的密文是提取原数据经过处理的定长...

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