乐视笔试第二编程题(一)

题目描述:

在最近几场魔兽争霸赛中,赫柏对自己的表现都不满意。
为了尽快提升战力,赫柏来到了雷鸣交易行并找到了幻兽师格丽,打算让格丽为自己的七阶幻兽升星。
经过漫长的等待以后,幻兽顺利升到了满星,赫柏很满意,打算给格丽一些小费。
赫柏给小费是有原则的:
1.最终给格丽的钱必须是5的倍数;
2.小费必须占最终支付费用的5%~10%之间(包含边界)。
升星总共耗费A魔卡,赫柏身上带了B魔卡,赫柏想知道他有多少种支付方案可供选择。
注:魔卡是一种货币单位,最终支付费用=本该支付的+小费


输入描述

多组测试数据,请处理到文件结束。

对于每组测试数据:

包含两个整数A和B。

保证:

1<=A,B<=2,000,000,000,A<=B。
输出描述:
输出一个整数,代表方案数。

输入例子:
4 100
23 100

输出例子:
0
1

首先,我们先来分析这个问题:给定的两个数a,b;a代表付给你的钱数,b代表的是手里钱的总数,然后要求是不是有一个数c,要让a+c的和是五的倍数,同时还要求c的范围只能在总钱数的0.05~0.10之间。

这么一分析问题就明朗很多了,下面我们给出程序:

import java.io.*;
import java.util.*;
class Main
{
	public static void main(String[] args)
    {
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        int i=0;
		int arr,brr;
        while(in.hasNext())
        {
	    int temp=0;
            arr=in.nextInt();
            brr=in.nextInt();
            if((arr>brr)||(brr>2000000000))//对输入做要求
                return ;
			int chan=0;//给的小费
            for(int k=0;k<brr&&chan<arr;k=k+5)//从0~brr中,是5的倍数都拿来检验
	    {
                    int sum=k;//当给的钱数是k时
                    chan=k-arr;//小费数目是多少
                    if((sum*0.05<=chan)&&(chan<=sum*0.1))//小费满足要求
                    {
                        temp++;//则加一
                    }
            }
            System.out.println(temp);
        }
    }
}

这个思路比较好想到,可以拿来求解这个问题,但是大家可以想想,其实这个算法的效率不是很高,每次都要从0开始循环,所以当输入的两个数都比较大时候,消耗的时间应该比较多。
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)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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