leetcode-第66题-加一

LeetCode 第66题:加一 通过这次的算法探险,我们学会了如何处理数组中的进位问题。这个“加一”的问题虽然看似简单,却涉及到了很多有趣的细节。通过详细的讲解和示例,我们深入理解了加法运算中的进位处理逻辑。希望这篇文章能帮你更好地理解这道题目,如果有任何问题,欢迎留言讨论。 阅读详情

 博主并没有什么算法基础,所以写的不好,勿喷,抛砖引玉,欢迎交流,感谢。 

//给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。 
// 最高位数字存放在数组的首位, 数组中每个元素只存储单个数字。
// 你可以假设除了整数 0 之外,这个整数不会以零开头。
// 示例 1:
// 输入: [1,2,3]
//输出: [1,2,4]
//解释: 输入数组表示数字 123。
// 示例 2:
// 输入: [4,3,2,1]
//输出: [4,3,2,2]
//解释: 输入数组表示数字 4321。
// 
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package com.zqh.leetcode.editor.cn;

import java.util.Arrays;

//Java:加一
public class P66PlusOne {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new P66PlusOne().new Solution();
        System.out.println(Arrays.toString(solution.plusOne(new int[]{1, 2, 3})));
        System.out.println(Arrays.toString(solution.plusOne(new int[]{1, 2, 9})));
        System.out.println(Arrays.toString(solution.plusOne(new int[]{9})));
        System.out.println(Arrays.toString(solution.plusOne(new int[]{9, 9})));
        System.out.println(Arrays.toString(solution.plusOne(new int[]{9, 9, 9})));
        // TO TEST
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        public int[] plusOne(int[] digits) {
            return add(digits, 1);
        }

        public int[] add(int[] digits, int index) {
            if (digits.length >= index && digits[digits.length - index] == 9) {
                //判断是9的话就变成0
                digits[digits.length - index] = 0;
                return add(digits, ++index);
            } else {
                if (digits.length < index) {
                    //说明原素组长度无法满足,所以就copy了一个
                    int[] newInt = new int[digits.length + 1];
                    System.arraycopy(digits, 0, newInt, 0, digits.length);
                    //将首位变成1
                    newInt[newInt.length - index] = 1;
                    return newInt;
                }
                //不需要进位直接加一就好了
                digits[digits.length - index] = digits[digits.length - index] + 1;
                return digits;
            }
        }
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
//if (digits[digits.length - 1] == 10) {
//        int[] newInt = new int[digits.length + 1];
//        System.arraycopy(digits, 0, newInt, 0, digits.length);
//        newInt[newInt.length - 2] = 1;
//        newInt[newInt.length - 1] = 0;
//        return newInt;
//        }

 

使用gsplat进行3D高斯泼溅的方案 gsplat 不是一个软件,而是一个深度优化CUDA的开源Python库。它的作者是 Nerfstudio 团队,这个团队最出名的项目是 Nerfstudio,是对 NeRFs 方法支持最好的一套框架。据其所述,出于对新一代技术的好奇,他们构建了 gsplat 这个库。它支持 Windows/Linux 两个系统,使用前必须准备好 Nvidia 显卡。跑这个项目真是特别费劲,官方的文档支持不够完善,以至于遇到问题,开发者们都只能在issue区里抱团取暖。 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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