LeetCode 1431. 拥有最多糖果的孩子 Java

LeetCode|1431. Kids With the Greatest Number of Candies(Java) 题目: 代码: class Solution { public List<Boolean> kidsWithCandies(int[] candies, int extraCandies) { List<Boolean> res=new ArrayList<Boolean>(); int max=0; for(int i=0;i<candies.length;i++) max=Math 阅读详情

题目:

给你一个数组 candies 和一个整数 extraCandies ,其中 candies[i] 代表第 i 个孩子拥有的糖果数目。

对每一个孩子,检查是否存在一种方案,将额外的 extraCandies 个糖果分配给孩子们之后,此孩子有 最多 的糖果。注意,允许有多个孩子同时拥有 最多 的糖果数目。

示例 1:
输入:candies = [2,3,5,1,3], extraCandies = 3
输出:[true,true,true,false,true]
解释:
孩子 1 有 2 个糖果,如果他得到所有额外的糖果(3个),那么他总共有 5 个糖果,他将成为拥有最多糖果的孩子。
孩子 2 有 3 个糖果,如果他得到至少 2 个额外糖果,那么他将成为拥有最多糖果的孩子。
孩子 3 有 5 个糖果,他已经是拥有最多糖果的孩子。
孩子 4 有 1 个糖果,即使他得到所有额外的糖果,他也只有 4 个糖果,无法成为拥有糖果最多的孩子。
孩子 5 有 3 个糖果,如果他得到至少 2 个额外糖果,那么他将成为拥有最多糖果的孩子。

示例 2:
输入:candies = [4,2,1,1,2], extraCandies = 1
输出:[true,false,false,false,false]
解释:只有 1 个额外糖果,所以不管额外糖果给谁,只有孩子 1 可以成为拥有糖果最多的孩子。

示例 3:
输入:candies = [12,1,12], extraCandies = 10
输出:[true,false,true]

提示:

2 <= candies.length <= 100
1 <= candies[i] <= 100
1 <= extraCandies <= 50

思路+代码:

两次遍历,第一次记录刚开始一个人有的最多的糖果数量
第二次遍历,判断每个孩子加了可分配糖果数后能否大于等于之前记录的最大值,
如果可以就在list加true 否则加false

class Solution {
    public List<Boolean> kidsWithCandies(int[] candies, int extraCandies) {
        List<Boolean> res = new ArrayList<>();
        int max = -1;
        for (int i = 0; i < candies.length; i++) {
            if(candies[i]>max){
                max = candies[i];
            }
        }
        for (int i = 0; i < candies.length; i++) {
            if (candies[i]+extraCandies>=max){
                res.add(true);
            }else {
                res.add(false);
            }
        }
        return res;
    }
}

在这里插入图片描述

Ubuntu18.04安装VCS、Verdi、dve全套教程亲测(有成功截图) 通过下面十个步骤,我们就可以在ubuntu上使用vcs、verdi、dve等软件! 一、安装ubuntu系统,这个不在这里讲了,重点叫安装VCS、Verdi等软件 下面的过程一部分同其他网上流程一致,对其中部分进行修改。如果按照其他网上教程是不会成功的,本人亲测,下面是我试验网上不同文章的流程遇到的错误摸索后总结的流程,按照步骤保证可以成功运行,包括破解流程,使用时间不限制在2020年,可以自定义2030等等。 二、安装文件结构 –synopsys_installer #此程序用于安装下面三个程序。所以你想 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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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