2018网易实习生编程题(4)

这是一个Java程序,用于帮助迷路的人确定当前所面对的方向。通过输入转方向次数及具体转向指令,程序可以计算出从初始面向北方开始,经过一系列左转('L')或右转('R')之后最终面对的方向。
import java.util.Scanner;
 //牛牛去犇犇老师家补课,出门的时候面向北方,但是现在他迷路了。虽然他手里有一张地图,但是他需要知道自己面向哪个方向,请你帮帮他。
public class Main {
public static void main(String[] args){
    Scanner in=new Scanner(System.in);
    int inputInt=0;
    int N=0;
    do{
        inputInt=in.nextInt();
    }while(inputInt>1000);
    //接收转方向次数
    N=inputInt;
     
    String inputStr=new String("");
    String turnsStr=new String("");
    do{
        inputStr=in.next();
    }while(inputStr.length() != N);
    //接收转向字符串
    turnsStr=inputStr;
    char[] turn=turnsStr.toCharArray();
    //初始化面向'北'
    char faceTo='N';
    for(int i=0;i<turn.length;i++){
        faceTo=checkOrient(faceTo,turn[i]);
    }
    System.out.println(faceTo);
    in.close();
  }
 
 
    public static char checkOrient(char faceIn,char turn){
    char faceTo;
    if(faceIn=='N'){
        if(turn=='L'){
            faceTo='W';
        }
        else{
            faceTo='E';
        }
    }
    else if(faceIn=='S'){
        if(turn=='L'){
            faceTo='E';
        }
        else{
            faceTo='W';
        }
    }
    else if(faceIn=='E'){
        if(turn=='L'){
            faceTo='N';
        }
        else{
            faceTo='S';
        }
    }
    else{
        if(turn=='L'){
            faceTo='S';
        }
        else{
            faceTo='N';
        }
    }
    return faceTo;
   }
     
     
}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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