递归---回文字符

C#算法—递归详解 递归是很方便的一种算法,下面对递归算法进行详细解答。 阅读详情

【题】

 回文字符串——递归


    有一种特殊形式的字符串,其正反序相同,被称为“回文字符串”。例如LeveL就是一个回文字符串。

输入:
          字符串

输出:
          Yes或者No

说明:
          如输出Yes,说明输入的字符串是一个回文字符串
          输出No,说明输入的字符串不是一个回文字符串
          请使用递归算法实现。

  测试输入关于“测试输入”的帮助 期待的输出关于“期待的输出”的帮助 时间限制关于“时间限制”的帮助 内存限制关于“内存限制”的帮助 额外进程关于“{$a} 个额外进程”的帮助
测试用例 1 以文本方式显示
  1. LeveL↵
以文本方式显示
  1. Yes↵
1秒 64M 0
【分析】
递归函数:

纠正一下:if(end - start < 1)

【代码】
#include "stdio.h"

#define MAX 100

int IsPlalindrome(char str[], int start, int end)
{
    if(end - start < 1)
        return 1;
    else if(str[start] != str[end])
        return 0;
    else
        return IsPlalindrome(str, start + 1, end - 1);
}

int main()
{
	char str[MAX];
	gets(str);

    int y = IsPlalindrome(str, 0, strlen(str) - 1);
    if(y)
        printf("Yes\n");
    else
        printf("No\n");
	return 0;
}




“回文串”是一个正读和反读都一样的字符串。比如“level”或者“noon”等等就是回文串。花花非常喜欢这种拥有对称美的回文串,生日的时候她得到两个礼物分别是字符串A和字符串B。 “回文串”是一个正读和反读都一样的字符串,比如“level”或者“noon”等等就是回文串。花花非常喜欢这种拥有对称美的回文串,生日的时候她得到两个礼物分别是字符串A和字符串B。现在她非常好奇有没有办法将字符串B插入字符串A使产生的字符串是一个回文串。你接受花花的请求,帮助她寻找有多少种插入办法可以使新串是一个回文串。如果字符串B插入的位置不同就考虑为不一样的办法。 例如: A = “aba”,B = “b”。这里有4种把B插入A的办法: 在A的第一个字母之前: “baba” 不是回文 在第一个字母‘a’ 阅读详情

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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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NoNeil
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