网易笔试题3:起床闹钟

【网易 - 计算机视觉岗】2018 线上笔试 2018.03.27:(19:30-21:30)参加网易线上笔试;(21:40-22:15)整理该博文第一版;2018.03.28:补充选择题考点(凸函数,梯度下降)==============================第一步:网申(2019届,实习生)笔试前几天会收到邮件,并附上对应的考试链接,如下图所示;注意点:1)需要带有摄像头的电脑,需要提前调试好;2)考试时间2个小时;3)题型:选... 阅读详情

牛牛总是睡过头,所以他定了很多闹钟,只有在闹钟响的时候他才会醒过来并且决定起不起床。从他起床算起他需要X分钟到达教室,上课时间为当天的A时B分,请问他最晚可以什么时间起床

输入描述:

每个输入包含一个测试用例。
每个测试用例的第一行包含一个正整数,表示闹钟的数量N(N<=100)。
接下来的N行每行包含两个整数,表示这个闹钟响起的时间为Hi(0<=A<24)时Mi(0<=B<60)分。
接下来的一行包含一个整数,表示从起床算起他需要X(0<=X<=100)分钟到达教室。
接下来的一行包含两个整数,表示上课时间为A(0<=A<24)时B(0<=B<60)分。
数据保证至少有一个闹钟可以让牛牛及时到达教室。

输出描述:

输出两个整数表示牛牛最晚起床时间。

输入例子1:

3 
5 0 
6 0 
7 0 
59 
6 59

输出例子1:

6 0
import java.io.*;
import java.util.*;
public class Main{
    public static void main(String[] args){
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int n=sc.nextInt();
        int [][] clock=new int[n][2];
        for(int i=0;i<n;i++){
            clock[i][0]=sc.nextInt();
            clock[i][1]=sc.nextInt();
        }
        int x=sc.nextInt();
        int a=sc.nextInt();
        int b=sc.nextInt();
        int a1=a;
        int b1=b-x;
        while(b1<0){
            a1--;
            b1+=60;
            if(a1<0)
                a1+=24;
        }
        int s=a1*60+b1;
        int p=-1;
        int de=-1;
        for(int i=0;i<n;i++){
            int t=clock[i][0]*60+clock[i][1];
            //de>=0就表示来得及
            if(de==-1 && s>=t)
                de=t;
            //de>s-t,就表示当前这个时间比之前的,离预计出发时间近
            if(s>=t && t>=de){
                p=i;
                de=t;
            }
        }
        System.out.println(clock[p][0]+" "+clock[p][1]);
    }
}
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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. 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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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wwxy1995的博客 373

牛客网算法练习--[编程题]牛牛的闹钟 java实现

题目描述 牛牛总是睡过头,所以他定了很多闹钟,只有在闹钟响的时候他才会醒过来并且决定起不起床。从他起床算起他需要X分钟到达教室,上课时间为当天的A时B分,请问他最晚可以什么时间起床 输入描述: 每个输入包含一个测试用例。 每个测试用例的第一行包含一个正整数,表示闹钟的数量N(N<=100)。 接下来的N行每行包含两个整数,表示这个闹钟响起的时间为Hi(0<=A<24)时Mi(0<=B<60)分。 接下来的一行包含一个整数,表示从起床算起他需要X(0<=X<=

matthew_leung的博客 574

2019校招真题编程(十四)塔

塔题目描述我的思路 题目描述 小易有一些立方体,每个立方体的边长为1,他用这些立方体搭了一些塔。 现在小易定义:这些塔的不稳定值为它们之中最高的塔与最低的塔的高度差。 小易想让这些塔尽量稳定,所以他进行了如下操作:每次从某座塔上取下一块立方体,并把它放到另一座塔上。 注意,小易不会把立方体放到它原本的那座塔上,因为他认为这样毫无意义。 现在小易想要知道,他进行了不超过k次操作之后,不稳定值最小是多...

一只咸鱼的小努力 251

Json

JSON的全称是”JavaScript Object Notation”,意思是JavaScript对象表示法,它是一种基于文本,独立于语言的轻量级数据交换格式。XML也是一种数据交换格式,为什么没有选择XML呢?因为XML虽然可以作为跨平台的数据交换格式,但是在JS(JavaScript的简写)中处理XML非常不方便,同时XML标记比数据多,增加了交换产生的流量,而JSON没有附加的任何标记,在

qq_38946471的博客 217

说说sc.next()、sc.nextInt()和sc.nextLine()

1、next和nextInt以空格或回车换行作为结束 Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入你的年龄"); int age = sc.nextInt();//空格或回车作为结束 System.out.println("年龄"+age); 操作结果: 请输入你的年龄 12 34 年龄12 2、n...

qq_43356111的博客 2万+
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ListentTome
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