LeetCode (力扣) 13. Roman to Integer ( C ) - Easy- 暴力解

leetcode打不开-LCPractice:我的LeetCode解决方案 leetcode打不开我几乎完成了 LeetCode 上当前的免费问题。 其中一些问题真的很有趣。 但到目前为止,我的经验是,真正的面试问题通常比 LeetCode 上的问题更有趣、更有意义。 不过,LeetCode 作为一些典型面试问题的“基础”和“工具箱”非常有效。 我可能最终会为他们的新书付钱。 不是因为我想阅读他们的“官方”解决方案。 但仅仅因为我觉得我从这个小网站中受益。 我应该回馈一些东西。 此外,LeetCode 是一个非常好的代码 Kata,适合那些时不时需要一些常规编码练习的人。 当然,为此目的,还有其他网站。 在这里,我以相当随意的顺序总结了一些 LeetCode 问题。 其中一些是我自己的。 他们中的大多数实际上来自其他人,因为坦率地说,我最初的解决方案通常不如他们。 3总和 首先对输入数组进行排序。 然后将位置固定,并将其他指针从数组的固定位置和尾部移向彼此。 然后前进固定位置,再次进行两点搜索。 for fixed from 0 to n-1 { head = fixed + 1 tail = n-1 while (tail > head) { 立即下载

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此题为前一题 LeetCode 12. Integer to Roman 的延伸,这次为给定一个罗马数字转换成阿拉伯数字。

题目与范例如下

Roman numerals are represented by seven different symbols: I, V, X, L, C, D and M.

Symbol Value
I 1
V 5
X 10
L 50
C 100
D 500
M 1000

For example, 2 is written as II in Roman numeral, just two one's added together. 12 is written as XII, which is simply X + II. The number 27 is written as XXVII, which is XX + V + II.

Roman numerals are usually written largest to smallest from left to right. However, the numeral for four is not IIII. Instead, the number four is written as IV. Because the one is before the five we subtract it making four. The same principle applies to the number nine, which is written as IX. There are six instances where subtraction is used:

I can be placed before V (5) and X (10) to make 4 and 9.
X can be placed before L (50) and C (100) to make 40 and 90.
C can be placed before D (500) and M (1000) to make 400 and 900.
Given a roman numeral, convert it to an integer.

Example 1:

Input: s = "III"
Output: 3
Example 2:

Input: s = "IV"
Output: 4
Example 3:

Input: s = "IX"
Output: 9
Example 4:

Input: s = "LVIII"
Output: 58
Explanation: L = 50, V= 5, III = 3.
Example 5:

Input: s = "MCMXCIV"
Output: 1994
Explanation: M = 1000, CM = 900, XC = 90 and IV = 4.

Constraints:

1 <= s.length <= 15
s contains only the characters ('I', 'V', 'X', 'L', 'C', 'D', 'M').
It is guaranteed that s is a valid roman numeral in the range [1, 3999].

 

解题策略为依序拆解,先从前面的 'M' 转换成千,再转换 'CM' , 'CD' 900 和 400,再转换 'D'以此类推。

 

下方为我的代码

int romanToInt(char * s){
    int num = 0;
    for(int i = 0;i<strlen(s);i++){
        if( s[i] == 'M' ){
            num+=1000;
        }
        
        else if( s[i] == 'C' ){
            if(i+1<strlen(s)){
                if( s[i+1] == 'M' ){
                    num+=900;
                    i++;
                }
                else if( s[i+1] == 'D' ){
                    num+=400;
                    i++;
                }
                else
                    num+=100;
            }
            else{
                num+=100;
            }
        }
        else if( s[i] == 'D' )
            num+=500;
        
        else if( s[i] == 'X' ){
            if(i+1<strlen(s)){
                if( s[i+1] == 'C' ){
                    num+=90;
                    i++;
                }
                else if( s[i+1] == 'L' ){
                    num+=40;
                    i++;
                }
                else
                    num+=10;
            }
            else{
                num+=10;
            }
        }
        else if( s[i] == 'L' )
            num+=50;
        
        else if( s[i] == 'I' ){
            if(i+1<strlen(s)){
                if( s[i+1] == 'X' ){
                    num+=9;
                    i++;
                }
                else if( s[i+1] == 'V' ){
                    num+=4;
                    i++;
                }
                else
                    num+=1;
            }
            else{
                num+=1;
            }
        }
        else if( s[i] == 'V' )
            num+=5;
    }
    return num;
}

 

下方为时间与空间之消耗

Runtime: 4 ms, faster than 84.35 % of C online submissions for Roman to Integer.

Memory Usage: 5.8 MB, less than 58.45 % of C online submissions for Roman to Integer.

leetcode无法访问-LeetCode:LeetCode问题和竞赛的解决方案和测试文件 leetcode 无法访问力码 Leetcode 是一个程序员练习编程技巧的网站。 它有超过 1500 个问题并且还在不断增加。 它的高级版本非常受欢迎,因为它有助于为各种组织的面试练习编码。 此 Repo 包含 Leetcode 上各种算法问题的解决方案,以及 LeetCode 上发生的每周竞赛。 力扣版权 根据服务的使用,LeetCode 的问题陈述不能存储在这个存储库中,即使这会很方便。 这是由于版权限制。 这是服务条款中的引用: 用户同意所有内容都是 LeetCode 的唯一和专有财产。 LeetCode 可以将所有内容用于任何目的,包括用于商业或促销用途,而不受限制或向用户提供补偿。 用户同意不复制、重新分发、发布或以其他方式利用任何侵犯知识产权的内容。 用户可以通过服务访问或使用第三方服务、产品、资源、内容或信息,包括但不限于产品和服务(“第三方材料”)。 用户承认对用户访问或使用任何此类第三方材料所产生的全部责任并承担所有风险,LeetCode 不承担用户因访问或使用此类第三方材料而可能招致的任何责任。 用户承认并同意,LeetCode: (a) 不对此类第三方材料或此类 立即下载

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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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同步发于JuzerTech网站,里面有我软、硬件学习的纪录与科技产品开箱,欢迎进去观看。 这题是 LeetCode 21. Merge Two Sorted Lists 的延伸,把两个链表 ( Linked List ) 增加到多个。 把多个链表 ( Linked List ) 依照大小排序,串接在一起,并回传串接完的 Linked List。 题目与范例如下 You are given an array of k linked-lists lists, each linked-list i..

JuzerTech的博客 255

LeetCode (力扣) 12. Integer to Roman ( C ) - Medium - 暴力解

同步发于JuzerTech网站,里面有我软、硬件学习的纪录与科技产品开箱,欢迎进去观看。

JuzerTech的博客 244
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