Java在线编程常见算法题总结(二)

Java在线编程常见算法题总结(一) 一、两个大数的相加 两个大数相加。 1、确定是正整数; 2、两个数无限大,long都装不下; 3、不能用BigInteger; 4、不能用任何包装类提供的运算方法; 5、两个数都是以字符串的方式提供。 输入描述 56723 82734123 输出描述 82790846 算法关键点 1、字符串转数组 2、字符串翻转 3、ASCII码加减处理 4、数字相加进位处理 public class Mai... 阅读详情

一、字符串中出现次数最多的字符

给定一个字符串,由字母数字组成,找出里面出现次数最多的字符,如果有多组相同次数,则都输出。
输入描述

sudfiuyfsgyua1u23byufgyd5u76

输出描述

u 6

算法关键点
1、数组排序
2、数据遍历

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;

public class FindTimes {

	public static void main(String[] args) {
		//String input = "dfocge666666666idcfoitretjhionmkxcvnkoiiodturenxmcvxueytqzmfmigcbmcerhsurxcghreiuutomldkqioeuwqnmvnczpoeksr";
		Scanner mScanner = new Scanner(System.in);
		String input = mScanner.nextLine();
		Set<String> set = new TreeSet<String>();// hashSet无序、不重复 ;TreeSet有序、不重复
		List<String> list = new ArrayList<String>();
		int len = input.length();
		for (int i = 0; i < len; i++) {
			set.add(input.charAt(i) + "");
			list.add(input.charAt(i) + "");
		}
		Collections.sort(list);
		//System.out.println("set数据 "+set);
		StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
		for (String string : list) {
			stringBuilder.append(string);
		}
		String orderString = stringBuilder.toString();
		//System.out.println("orderString "+orderString);
		int maxTimes = 0;
		String maxStr = "";
		Iterator<String> iterator = set.iterator();
		Map<String, Integer> result = new HashMap<String, Integer>();
		
		System.out.println("size "+set.size());
		//for (String string :set) {
		while (iterator.hasNext()) {
			String str = iterator.next();
			//int start = orderString.indexOf(str);
			int start = list.indexOf(str);
			//int end = orderString.lastIndexOf(str);
			int end = list.lastIndexOf(str);
			//System.out.println("寻找 "+str+" start "+start+" end "+end);
			if ((end - start) + 1 >= maxTimes) {
				maxTimes = end - start + 1;
				maxStr = str;
				result.put(str, maxTimes);
				System.out.println(str+" -> "+ maxTimes);

			} 
		}
		List<String> resultList = new ArrayList<String>();
		Set<Entry<String, Integer>> entrySets = result.entrySet();
		for (Entry<String, Integer> entrySet : entrySets) {
			if (entrySet.getValue() == maxTimes) {
				resultList.add(entrySet.getKey());
				//System.out.println(entrySet.getKey());
			}
		}
		for (int i = 0; i < resultList.size(); i++) {
			//System.out.println(resultList.get(i)+" 出现的次数最多,出现了  "+maxTimes+" 次");
			System.out.println(resultList.get(i)+" "+maxTimes);
		}
	
	}
}

二、合并表记录

题目描述
数据表记录包含表索引和数值(int范围的整数),请对表索引相同的记录进行合并,即将相同索引的数值进行求和运算,输出按照key值升序进行输出。

输入描述:

然后输入成对的index和value值,以空格隔开

输出描述:

输出合并后的键值对(多行)

输入示例

5
0 1
0 2
1 2
3 4
2 8

输出示例

0 3
1 2
2 8
3 4

算法关键点
1、排序

三、字典排序

题目描述
给定n个字符串,请对n个字符串按照字典序排列。
输入描述:
输入第一行为一个正整数n(1≤n≤1000),下面n行为n个字符串(字符串长度≤100),字符串中只含有大小写字母。
输出描述:
数据输出n行,输出结果为按照字典序排列的字符串。
示例1
输入

9
cap
to
cat
card
two
too
up
boat
boot

输出

boat
boot
cap
card
cat
to
too
two
up

算法关键点
1、排序
2、注意处理多行不同类型数据的输入

import java.util.*;

public class Main{
    
    public static void main(String[] args){
        Scanner mScanner = new Scanner(System.in);
        List<String> strList = new ArrayList<>();
        while(mScanner.hasNext()){
            int len = mScanner.nextInt();
            //mScanner.nextLine();下面如果是nextLine报错的话,可以在这加上这个
            for(int i =0;i < len;i++){
              strList.add(mScanner.next());//注意这里是next,如果是nextLine(),则报数组越界错
            }
            Collections.sort(strList);
        }
        for(int i = 0; i< strList.size();i++){
            System.out.println(strList.get(i));
        }
        
    }
    
}
【笔试在线编程踩的坑】--- OJ常见问题 OJ输入输出引言OJ概念OJ原理循环输入输出处理常见问题对于各种语言的一些基本知识关于输出格式关于时间复杂度分析关于 "我本地能通过,交上去就是不对"关于牛客网 引言 最近参加了几场笔试,可能是备战不足吧,被一些题目的输入输出给绊倒了,浪费了很多时间,甚至有些题直接通过0测试用例,但是自己的算法和代码完全没毛病,下来查阅资料,仔细梳理了一些关于输入输出的常见问题分享给大家。 OJ概念 online... 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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是java从字节流到字符流的一个桥梁类允许将输入流(Reader对象)解析为标记(tokens),并允许以不同的方式处理这些标记。nval:包含当前标记的数值(如果当前标记是数字),否则为 0.0。sval:包含当前标记的字符串值(如果当前标记是字符串),否则为null。ttype:指示当前标记的类型。TT_EOF(-1,表示输入流的末尾)、TT_EOL(10,表示换行符)、TT_NUMBER(表示一个数字)、TT_WORD(表示一个单词)以及具体的字符值(例如','

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