java笔试

原题如下:用1、2、2、3、4、5这六个数字,用java写一个程序,打印出所有不同的排列,如:512234、412345等,要求:"4"不能在第三位,"3"与"5"不能相连。

解题思路:

很明显,这是一个递归算法。我们可以排列将这6个数按从小到大的顺序排一下,如果是1,2,3,4,5,6,那么会有1*2*3*4*5*6= 6!=720个递增的数。但如果是1,2,2,3,4,5,那么在这720个数中一定会有相同的数对出现(由于在这6个数中只有两个数两同,也就是说,如果有重复的数,那么一定是一对数,如122345会出现两次)。

排列的基本规则是分步进行。也就是说,要排列上面6个数,首先应该选择第一个数,这第一个数可以选择这6个数中的任意一个,如选择1.第二步是选择第二个数,这第二个数不能再选择已经选过的数,如1.因此,它只能从后面5个数中选择。如选择2。以此类推。

我们也可以在程序中模拟这一过程。源程序如下:

<!--<br /> <br /> Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)<br /> http://www.CodeHighlighter.com/<br /> <br /> --> public class test1
{
private int []numbers = new int []
{
1 , 2 , 3 , 3 , 4 , 5 };
public int n;
private StringlastResult = "" ;

private boolean validate(Strings)
{
if (s.compareTo(lastResult) <= 0 )
return false ;
if (s.charAt( 2 ) == ' 4 ' )
return false ;
if (s.indexOf( " 35 " ) >= 0 || s.indexOf( " 53 " ) >= 0 )
return false ;
return true ;
}

public void list(Stringindex,Stringresult)
{
for ( int i = 0 ;i < numbers.length;i ++ )
{
if (index.indexOf(i + 48 ) < 0 )
{
Strings
= result + String.valueOf(numbers[i]);
if (s.length() == numbers.length)
{
if (validate(s))
{
System.out.println(s);
lastResult
= s;
n
++ ;
}
break ;
}
list(index
+ String.valueOf(i),s);
}
}
}

public static void main(String[]args)
{
test1t
= new test1();
t.list(
"" , "" );
System.out.println(
" 总数: " + t.n);

}
}



其中list函数是这个算法的核心函数。index参数表示已经选择过的数,用numbers数组的索引表示。如index="012",表示numbers的前三个数已经被选择,也表示应该选择第四个数了,而这第四个数应该从后三个数中选择。result参数表示临时的数字组合(这个数字组合最多是5个数字,因为,如果到了6个数字,就表示已经有一个结果产生了)。在默认情况下index和result的值都是""。

在validate中使用了 if (s.compareTo(lastResult) <= 0)进行判断,由于按这种方法进行排列,如果这6个数是递增给出的,那么排列的结果一定是递增的,但上述的6个数其中第2和第3个位置上都是2,因此,如果出现了上一个结果不小于当前结果的情况,一定是有重复了,因此,要将这部分数过滤出去。

使用1, 2, 2, 3, 4, 5的测试结果
122345
122543
123245
123254
123425
123452
125234
125243
125423
125432
132245
132254
132425
132452
132524
132542
142325
142523
143225
143252
145223
145232
152234
152243
152324
152342
152423
152432
212345
212543
213245
213254
213425
213452
215234
215243
215423
215432
221345
221543
223145
223154
223415
223451
225134
225143
225413
225431
231245
231254
231425
231452
231524
231542
232145
232154
232415
232451
232514
232541
241325
241523
242315
242513
243125
243152
243215
243251
245123
245132
245213
245231
251234
251243
251324
251342
251423
251432
252134
252143
252314
252341
252413
252431
312245
312254
312425
312452
312524
312542
315224
315242
315422
321245
321254
321425
321452
321524
321542
322145
322154
322415
322451
322514
322541
325124
325142
325214
325241
325412
325421
341225
341252
341522
342125
342152
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342251
342512
342521
345122
345212
345221
412325
412523
413225
413252
415223
415232
421325
421523
422315
422513
423125
423152
423215
423251
425123
425132
425213
425231
431225
431252
431522
432125
432152
432215
432251
432512
432521
451223
451232
451322
452123
452132
452213
452231
452312
452321
512234
512243
512324
512342
512423
512432
513224
513242
513422
521234
521243
521324
521342
521423
521432
522134
522143
522314
522341
522413
522431
523124
523142
523214
523241
523412
523421
541223
541232
541322
542123
542132
542213
542231
542312
542321
543122
543212
543221
总数:198


使用1,2, 3, 3, 4, 5的测试结果
123345
125433
132345
132543
133245
133254
133425
133452
143325
145233
152334
152343
152433
213345
215433
231345
231543
233145
233154
233415
233451
243315
245133
251334
251343
251433
312345
312543
313245
313254
313425
313452
315234
315243
315423
315432
321345
321543
323145
323154
323415
323451
325134
325143
325413
325431
331245
331254
331425
331452
331524
331542
332145
332154
332415
332451
332514
332541
341325
341523
342315
342513
343125
343152
343215
343251
345123
345132
345213
345231
413325
415233
423315
425133
431325
431523
432315
432513
433125
433152
433215
433251
451233
451323
451332
452133
452313
452331
512334
512343
512433
513234
513243
513324
513342
513423
513432
521334
521343
521433
523134
523143
523314
523341
523413
523431
541233
541323
541332
542133
542313
542331
543123
543132
543213
543231
543312
543321
总数:118

使用1, 3, 3, 3, 4, 5的测试结果

133345
313345
315433
331345
331543
333145
333154
333415
333451
343315
345133
433315
451333
513334
513343
513433
541333
543133
543313
543331
总数:20

 

原文:

http://www.blogjava.net/nokiaguy/archive/2008/05/10/199647.html

精选30道Java笔试题解答 都是一些非常非常基础的题,是我最近参加各大IT公司笔试后靠记忆记下来的,经过整理献给与我一样参加各大IT校园招聘的同学们,纯考Java基础功底,老手们就不用进来了,免得笑话我们这些未出校门的孩纸们,但是IT公司就喜欢考这些基础的东西,所以为了能进大公司就~~~当复习期末考吧。花了不少时间整理,在整理过程中也学到了很多东西,请大家认真对待每一题~~~   下面都是我自己的答案非官方,仅供参考,如 阅读详情

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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&#39;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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#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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