Java学习手册:(数据结构与算法-数组)如何计算两个有序整型数组的交集?

Java常用算法实战手册:从入门到精通 二叉树作为一种典型的非线性数据结构,其核心特征是每个节点最多有两个子节点:左子节点和右子节点。这种结构天然适合递归定义:一个二叉树要么为空,要么由一个根节点及其左右两个子树构成,而每个子树本身也是一棵二叉树。尽管递归遍历直观简洁,但在生产环境中,尤其是栈深度受限或性能敏感的场景下,非递归实现更具优势。前序遍历(根-左-右)、中序遍历(左-根-右)、后序遍历(左-右-根)以及层序遍历(按层级从上到下)均可通过栈或队列模拟系统调用栈来实现非递归版本。以前序遍历。 阅读详情

问题描述:

假设两个含有n个元素的有序(非降序)整型数组a和b,其中a = {0,1,2,3,4},b = {1,3,5,7,9},那么它们的交集为{1,3}。

方法一:

二路归并法。设两个数组分别为array1[n1],array2[n2],从i,j开始分别遍历两个数组,在遍历的过程中,如果当前遍历位置的array1[i]与array2[j]相等,则此数为两个数组的交集,记录下来,并继续向后遍历array1和array。若array1[i]大于array2[j],则须继续向后遍历array2。若array1[i]小于array2[j],则须继续向后遍历array1。直到有一个数组结束遍历则结束。

方法一代码如下:

package com.haobi;

import java.util.ArrayList;

public class Test27 {
	public static void main(String[] args) {
		int[] a = {0,1,2,3,4};
		int[] b = {1,3,5,7,9};
		ArrayList<Integer> mix = mixed(a, b);
		for(int i=0;i<mix.size();i++) {
			System.out.print(mix.get(i)+" ");
		}
	}
	
	public static ArrayList<Integer> mixed(int array1[], int array2[]){
		ArrayList<Integer> mix = new ArrayList<Integer>();
		int i=0,j=0;
		int n1 = array1.length;
		int n2 = array2.length;
		while(i<n1 && j<n2) {
			if(array1[i]==array2[j]) {
				mix.add(array1[i]);
				i++;
				j++;
			}else if(array1[i]>array2[j]) {
				j++;
			}else if(array1[i]<array2[j]) {
				i++;
			}
		}
		return mix;
	}
}

程序输出结果如下:

1 3 

方法二:

顺序遍历法。顺序遍历两个数组,将数组元素存放在哈希表中,同时对数组元素进行计数,若为2,则为二者的交集元素。

方法二代码如下:

package com.haobi;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class Test28 {
	public static void main(String[] args) {
		int[] a = {0,1,2,3,4};
		int[] b = {1,3,5,7,9};
		ArrayList<Integer> mix = mixed(a, b);
		for(int i=0;i<mix.size();i++) {
			System.out.print(mix.get(i)+" ");
		}
	}
	
	public static ArrayList<Integer> mixed(int array1[], int array2[]){
		ArrayList<Integer> mix = new ArrayList<Integer>();
		Map<Integer,Integer> map = new HashMap<Integer,Integer>();
		int n1 = array1.length;
		int n2 = array2.length;
		//遍历array1
		for(int i=0;i<n1;i++) {
			if(map.containsKey(array1[i])) {
				map.put(array1[i], map.get(array1[i])+1);
			}else {
				map.put(array1[i], 1);					
			}
		}
		//遍历array2
		for(int j=0;j<n2;j++) {
			if(map.containsKey(array2[j])) {
				map.put(array2[j], map.get(array2[j])+1);
			}else {
				map.put(array2[j], 1);					
			}
		}
		//遍历Map
		for(Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
			if(entry.getValue() == 2) {
				mix.add(entry.getKey());
			}
		}
		return mix;
	}
}

程序输出结果如下:

1 3 

Transformer代码(Pytorch实现和详解)!!! 这个是第一版,有些代码如果不对,欢迎在评论指正,后续会慢慢改,我也是刚接触transformer,若有些地方理解不对还请指正。 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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从湖大CS期末考题看计算机核心素养:数据结构、系统与算法实战解析

计算机科学的核心素养建立在数据结构、算法和计算机系统等基础概念之上。数据结构如链表、栈、队列,不仅是存储数据的方式,更是抽象问题、优化程序性能的关键;算法设计与分析则关乎问题求解的效率与正确性,动态规划、贪心等经典思想是解决复杂问题的通用框架。这些基础原理的价值在于,它们构成了软件开发的底层支撑,使开发者能够设计出高效、可靠的系统。在实际应用场景中,无论是内存管理、程序调试,还是性能优化,都离不开对这些核心概念的深刻理解。本文以一份综合性期末试卷为切入点,深入剖析其中涉及的**内存管理**与**动态规划**

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浩比浩比
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