JAVA题目

[java][代码实例]一些题目练习 1. 【问题描述】 从键盘输入一行英文字符串,只统计字符串中出现的每个英文字母的个数。大小写字母算相同的字符,不做区分,例如a和A,算相同字符。 【输入形式】 输入一行英文字符串。 【输出形式】 以合适的形式输出每个英文字母出现的次数,没有出现的字母,不输出次数 【样例输入②】 this is a pen,that is a circle. 【样例输出②】 (A)Num=3 ©Num=2 (E)N... 阅读详情

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public class Practice02 {
    public static void main(String[] args) {
        int count = 0;  //含数字4的个数
        int num = 0; //一共多少数
        for (int i = 10000; i <= 99999; i++) {
            if(i%10==4 | i%100/10==4 | i%1000/100==4 | i/1000%10==4 |i/10000==4){
                count += 1;
            }
            num += 1;
        }
        System.out.println("最多一共可发出"+(num-count)+"张");
    }

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public class Practice03 {
    public static void main(String[] args) {
        //用字母表顺序表示牌的花色
        //A 2 3 4 5 6 7 8 9 10 J Q K
        //a b c d e f g h i j k l m
        int count = 0; //一共出现牌型组合数
        for (int a = 0; a <= 4; a++) {
            for (int b = 0; b <= 4; b++) {
                for (int c = 0; c <= 4; c++) {
                    for (int d = 0; d <= 4; d++) {
                        for (int e = 0; e <= 4; e++) {
                            for (int f = 0; f <= 4; f++) {
                                for (int g = 0; g <= 4; g++) {
                                    for (int h = 0; h <= 4; h++) {
                                        for (int i = 0; i <= 4; i++) {
                                            for (int j = 0; j <= 4; j++) {
                                                for (int k = 0; k <= 4; k++) {
                                                    for (int l = 0; l <= 4; l++) {
                                                        for (int m = 0; m <= 4; m++) {
                                                            if (a+b+c+d+e+f+g+h+i+j+k+l+m==13){  //每个人当得到13张牌
                                                                count++;
                                                            }
                                                        }
                                                    }
                                                }
                                            }
                                        }
                                    }
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        System.out.println("一共出现的种数有:" + count);
    }
}

初始化两个int[100]的数组,一个值全为0,一个值全为1,将值为1的数组的下标为21到30的值复制给值为0的组,并输值为0的组,用空格分隔,如0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0

public class Practice04 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] a = new int[100];
        int[] b = new int[100];
        for (int i = 0; i < 100 ; i++) {
            a[i] = 0;
            b[i] = 1;
            System.arraycopy(b,21,a,21,10);
            System.out.print(a[i]+"\t");
        }
    }
}

定义一个Vector,并添加一个字符串 abc 一个整数 1 一个字符串数组{“abc”,”efg”,”ijk”},输出这些值,用空格分隔如 abc 1 abc efg ijk

public class Practice05 {
    public static void main(String[] args) {
        String Vector[] = {null,null,"abc","efg","ijk"};
        String a = "abc";
        int b = 1;
        for (int i = 0; i < Vector.length; i++) {
            Vector[0] = a;
            Vector[1] = Integer.toString(b);
            System.out.print(Vector[i]+"\t");
        }
    }
}

有N级楼梯,每次可以上一级或两级,
问有多少总方法走到第N级
比如,只有两级楼梯,就有两种走法,1+1 2
比如,有3级楼梯,1+1+1 1+2 2+1

import java.util.Scanner;
public class Practice06 {
    static int count(int stair){
        if(stair <= 0){
            return 0;
        }
        if(stair == 1 ){
            return 1;
        }
        if(stair == 2){
            return 2;
        }
        return count(stair-1) + count(stair-2);
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        System.out.print("请输入阶梯数:");
        int stairs = in.nextInt();
        System.out.println("\n共有"+ count(stairs) +"种走法");
    }
}

我们都知道:1+2+3+ … + 49 = 1225。现在要求你把其中两个不相邻的加号变成乘号,
使得结果为 2015。
例如: 1+2+3+…+1011+12+…+2728+29+…+49 = 2015 就是符合要求的答案。
请你寻找所有可能的答案,并把前面的两个数字输出,如上面的就是输出(10 27)。

public class Practice08 {
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 1; i < 48; i++) {
            for (int j = i+2; j < 49; j++) {
                if (1225 - i - j - (i+1) - (j+1) + i*(i+1) + j*(j+1) == 2015) {
                    System.out.println(i +"\t" + j);
                }
            }
        }
    }
}

要求用递归实现
编写一个程序,输入一个数字 ,输出它的阶乘 (N!)。
5!= 54321 = 120。
当我们输入数字5时,输出一个120。
如:
输入:5
输出:120

普通方法:
import java.util.Scanner;
public class Practice09 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入数字(1-10):");
        int num = sc.nextInt();
        int i = 1;
        int fac = 1;
        while(i <= num){
            fac *=i;
            i++;
        }
        System.out.println(fac);
    }
}

递归:
import java.util.Scanner;
public class Practice09 {
    public static long fact(int n){
        if (n<1){
            return 1;
        }else {
            return n * fact(n-1);
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入数字(1-10):");
        int num = sc.nextInt();
        System.out.println(fact(num));
    }
}

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我的函数就是将n个从源柱移到目标柱(也就是实现从1移到3),那它的以此类推是什么?就是将n-1个移到中间柱上(由于这个函数就能将n个从源移到目标柱,所以n-1个也可以将给它来移,至于它是怎么移的,我不用关心),再将第n移到目标柱上,再将中间柱上的n-1个移到目标柱上。
第二,那它的退出条件是什么?极端情况下,n只有一个了,直接移到目标柱。

public class Practice10 {
    static String zz[] = {"1", "2", "3"};

    static void Move(int n, String s, String d) {
        if (n == 1) {
            System.out.println(s + "--->" + d);
            return;
        }
        String zjz = "";
        for(int i=0;i<zz.length; i++){
            if(zz[i] !=s && zz[i] !=d){
                zjz = zz[i];
            }
        }
        Move(n-1, s, zjz);
        System.out.println(s + "--->" + d);
        Move(n-1, zjz, d);
    }
    public static void main(String[] args) {
        Move(3, zz[0], zz[2]);
    }
}

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搞清楚两个问题:
1 以此类推是什么?就是当前这一步和下一步的关系
2 结束条件是什么?

我要写个函数实现求开了多少天和发了多少金牌。就是求前一天发了多少金牌,再加上今天发的金牌(第N天发了多少呢,就是 N枚 + (总的-到前一天已经发掉了的)* 七分之一)。
这里和这前有点不同的地方就是需要假定开了几天,可以用循环从2开始,这个不知道如何写退出条件。改成假定有M块金牌,M从1开始

第N天发完后剩下的金牌((M-N)* 6/7)给第N+1天
退出条件是 M==N

由于M=1时,第一天正好是1块,所以从2块开始

public class Practice11 {
    public static void main(String[] args) {
        for(int i=1;i<Integer.MAX_VALUE;i++){
            int n = Fn(1, i);
            if(n >0 ){
                System.out.println("开了" + n +"天发了" + i + "块!");
            }
        }
    }
    static int Fn(int n, int M){
        if(n == M){
            return n;
        }
        int y = (M-n) % 7;
        if(y != 0){
            return -1;
        }
        return Fn(n+1, (M-n) * 6 / 7);
    }
}

要求用递归实现
输入一个N个长度的字符串,如abc,将它反转后输出,如cba。
输入:abcde
输出:edcba

import java.util.Scanner;
public class Practice12 {
    public static String strings(String n){
        char []array = n.toCharArray();
        String words1 = "";
        for (int i = array.length-1; i >=0 ; i--) {
            words1+=array[i];
        }
        System.out.println(words1);
        return words1;
    }
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("请输入字符串:");
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        String words = sc.next();
        strings(words);
    }

要求用递归实现
斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契(Leonardoda Fibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这样一个数列:1、1、2、3、5、8、13、21、34、……(从第3位开始,每一位数字都是前两位数字之和)
在现代物理、准晶体结构、化学等领域,斐波纳契数列都有直接的应用。
要求输入N,输出第N位数字。如:
输入:8
输出:21

import java.util.Scanner;
public class Practice13 {
    public static Integer fs(int n){
        if (n > 0 && n < 3){
            return 1;
        }else {
            return fs(n-2)+fs(n-1);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入N:");
        int i = sc.nextInt();
        System.out.println(fs(i));
    }
}
JAVA经典算法题目 知识的广度来自知识的深度,学习如果不成体系那是多可怕的一件事儿,希望我们在未来的学习道路上坚守初心,不要给自己留下遗憾,以自己喜欢的方式生活,做自己喜欢做的事,宠爱自己,做一个独一无二的自己! 对于文章中出现的任何错误请大家批评指出,会及时做出修改! 有任何想要讨论和学习的问题可联系我:cittaksana@qq.com JAVA经典算法题目 题目:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第四个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少? 程序分析: . 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'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")

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