6.给你10 分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数

根据上排给出的十个数,在其下排填出对应的十个数(腾讯面试题) 根据上排给出的十个数,在其下排填出对应的十个数(腾讯面试题) 题目: 腾讯面试题: 给你10 分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下: 【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子, 数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 阅读详情

要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。上排的十个数如下:
【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】
举一个例子,
数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0
0 在下排出现了6 次,1 在下排出现了2 次,
2 在下排出现了1 次,3 在下排出现了0 次....
以此类推..


这个题目采用自适应的方法,就是自己不断调整的过程;不知道怎么证明一定有解?而一旦

无解的时候就一直循环了。所以我们可以首先判断是否有解,对于本题由于有解,所以我们无需判断。

对于一般的情况:

我的初衷是:开始随机的一个状态a(1)(既0~9下面对应一个随机数字 为初始状态),经过一次循环更改了

他们对应的数字后得到新的 状态 a(2),依次下去……

这样如果存在a(x)与a(y)相等时,必定会无限循环下去;所以我们只要证明 不存在a(x) == a(y)!不知

道这是不是死胡同! 

理论上还有一个性质: a(x) ==  a(y)  等价于   无解,这个貌似没什么利用价值;


#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int main()
{
	typedef vector<int> VRI;
	VRI vri;
	vri.reserve(10);

	for (int i = 0;i < 10;i ++)
	{
		vri[i] = i;
	}

	bool UChange = false;
	int num = 0,p = 0;
	while ( !UChange )
	{
		UChange = true;
		for (int i = 0;i < 10;i ++)
		{
			num = 0;
			for (int j = 0;j < 10;j ++)
			{
				if ( vri[j] != i )
					continue;
				num ++;
			}
			if ( num != vri[i] )
				UChange = false;
			vri[i] = num;
		}
	}

	for (i = 0;i < 10;i ++)
		cout << vri[i] << "   ";

	return 0;
}



算法题24 根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数    要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。    上排的十个数如下:    【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子,    数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 阅读详情

相关推荐

MATLAB三元相图实战:从数据准备到高级可视化技巧全解析

本文深入解析了如何使用MATLAB绘制专业的三元相图(ternary plot)。文章从数据归一化、范围映射等预处理技巧入手,详细介绍了散点图、等高线图、凸包计算等高级可视化方法,并提供了多数据集对比与出版级图表美化的实战指南,帮助科研与工程人员高效呈现复杂的三元数据关系。

spark7igniter的博客 258

【每周一算】根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数

说是一面试题,原题如下: 给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下: 【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子, 数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 结果: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 我这里做一个扩展,给出上排一组数字,得出下排...

JandMin的博客 504

FPGA八股文(2)——笔试的FPGA问题汇总(持续更新)

常见FPGA笔试题的概念总结

居安士的博客 8912

根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数

描述 题目: 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下: 【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子, 数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 0在下排出现了6次,1在下排出现了2次, 2在下排出现了1次,3在下排出现了0次… 输入 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出 6 2 1 0 0 0 1 0 0 0 输入样例 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 1 6 2 1 0 0 0 1

weixin_42188087的博客 430

基于vivado实现FFT/IFFT

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、实现的功能二、配置1.调用DDS的IP核2.调用FFT的IP核三、结果分析1.调用DDS的IP核2.读入数据总结 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、实现的功能 示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任

qq_45600102的博客 1万+

Power Automate实战:用SharePoint REST API批量处理列表数据(附JSON解析技巧)

本文深入探讨了如何利用Power Automate调用SharePoint REST API实现列表数据的批量自动化处理。文章详细解析了API的协同工作原理、高效的数据获取与筛选技巧,并重点分享了JSON数据解析的核心难点与实战解决方案,旨在帮助企业用户构建稳定可靠的数据处理流程,提升运营效率。

coffee的博客 771

给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数

给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数,要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。    上排的十个数如下:    【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子,    数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9    分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0    0在下排出现了6次,1在下排出现了2次,    2在下排出现

imloo的专栏 1617

MR2数据集实战:5步搞定多模态谣言检测模型训练(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用MR2多模态数据集构建高精度谣言检测系统,涵盖环境配置、数据准备、多模态特征工程、模型架构设计、训练调优及部署优化等5个关键步骤。通过双线性融合技术处理文本、图像和网页三模态数据,解决特征对齐和模态冲突等工程难题,并提供完整代码实现和性能优化方案。

weixin_42657024的博客 241

腾讯面试题:根据上排给出的十个数,在其下排填出对应的十个数。

版权所有。所有权利保留。 欢迎转载,转载时请注明出处: http://blog.csdn.net/xiaofei_it/article/details/17172769 根据上排给出的十个数,在其下排填出对应的十个数,要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 答案是: 6,2,1,

小飞的技术博客 2515

Jetson 平台编译安装 FFmpeg 7.1(支持 Nvmpi + SRT + x265)

摘要: 本文详细介绍了在NVIDIA Jetson平台上编译FFmpeg 7.1并集成关键功能的全过程。通过补丁方式加入Nvmpi实现硬件加速支持,同时编译集成x265编码器和SRT低延迟传输协议。步骤涵盖:1)安装x265编码器;2)配置SRT协议支持;3)编译jetson-ffmpeg的Nvmpi接口;4)定制化编译FFmpeg 7.1;5)验证模块集成情况。最终实现支持硬件编解码、高效HEVC压缩和可靠推流的增强版FFmpeg,为Jetson平台的音视频处理提供完整解决方案。

J。 345

C++从入门到进阶的系列书籍推荐(22本书)

要多读书,读好书!一本书要多读几遍才好,每次都可能有新的收获!特别在是有一定的工作年限和工作经验之后!读书百遍,其义自见! 下面就给大家推荐一下C++程序员进阶需要读的经典书籍: 1、C++入门书籍 C++是在C语言的基础上发展而来的,要学习C++之前需要先学习C语言。有了C语言基础之后再去学习C++。 1.1、C语言程序设计(谭浩强) 该书被公认为学习C语言程序设计的优秀教材,被全国大多数高校选用,是学习C语言的主流用书。本书比较通俗易懂,是初入者必备的书籍。 ........

dvlinker的技术专栏 4万+

递推: 给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数

腾讯面试题:给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数    要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。    上排的十个数如下:    【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 分析:上排数字为a0,a1,a2,...,an,则下排对应数字为b0,b1,b2,...,bn。a0,a1,a2,...an为0,1,2,3,...n的自然数序列。 从an下面应

sinat_35125702的博客 1129

全球气候模式降尺度方法总结及其代码实现

简介总结各类型气候模式降尺度方法

WW、forever的博客 1万+

6 给你 10 分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数

/* 第 6 题 腾讯面试题: 给你 10 分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下: 【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子, 数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 0 在下排出现了 6 次,1 在下排出现了 2 次, 2

小人物的草稿本 937

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数

给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下: 【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子, 数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 0在下排出现了6次,1在下排出现了2次, 2在下排出现了1次,3在下排出现了0次..

u014072347的专栏 501

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

【修正&完善】根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数

参考http://blog.csdn.net/heaven13483/article/details/7925621 腾讯面试题: 给你10 分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数,要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下:【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】,举一个例子 数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 分配:

crasyangel的专栏 1327

贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。

给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数  要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。  上排的十个数如下:  【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子,  数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9  分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0  0在下排出现了6次,1在下排出现了2次,  2在下排出现了1次,3在下排出现

J__King的专栏 1539

腾讯面试题,给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数

题目: 给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下: 【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子, 数值: 【 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 】 分配: 【 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 】 0在下排出现了6次, 1在下排出现了2次, 2在下排出现了1次, 3在下排出现了...

优快云 6990

(递归描述)根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数

腾讯面试题: 给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下: 【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子, 数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 0在下排出现了6次,1在下排出现了2次, 2在下排出现了1次...

dianqia8481的博客 246

根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数

本来想写一B+树,翻到一个帖子里面去了点击打开链接 看到了里面第六个问题 给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数  要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。  上排的十个数如下:  【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子,  数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9  分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0

z3635363的专栏 991

根据上排给出十个数,在下排填出对应的十个数

给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 。 要求: 下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下: 【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举一个例子, 数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 分配: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 0在下排出现了6次,1在下排出现了2次, 2在下排出现了1次,3在下排出现了0次… 以此类推… 解题...

weixin_43853006的博客 366

每天一算法(根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数)

题目:好象是腾讯的面试题 给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下:【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】 举个例子, 上排数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 下排数值: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 0在下排出现了6次,1在下排出现了2次, 2在下排出现

8585

JAVA有哪十个算法,算法17(根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数,要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数,java版本 )...

题目:给你10分钟时间,根据上排给出十个数,在其下排填出对应的十个数要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。上排的十个数如下:【0,1,2,3,4,5,6,7,8,9】举个例子,上排数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9下排数值: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,00在下排出现了6次,1在下排出现了2次,2在下排出现了1次,3在下排出现了0次....思路一:这样的题目有点意...

weixin_42347671的博客 248
上一篇: 第14 题: 题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
下一篇: 第15 题: 题目:输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像,
Matrixlibing
博客等级 码龄14年 2粉丝 14原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值