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找出相同的行和列有几对。
相同指的是一整行和一整列的元素都相同。

思路:

把一整行一整列的元素以String的形式保存进HashMap.
然后找是否存在这个String即可。

public int equalPairs(int[][] grid) {
    int n = grid.length;
    int res = 0;

    HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for(int j = 0; j < n; j++) {
            sb.append(grid[i][j]);
            sb.append(",");
        }
        
        map.put(sb.toString(), map.getOrDefault(sb.toString(), 0)+1);
    }

    for(int i = 0; i < n; i++) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        
        for(int j = 0; j < n; j++) {
            sb.append(grid[j][i]);
            sb.append(",");
        }
        
        //System.out.println(sb.toString());
        res += map.getOrDefault(sb.toString(), 0);
    }
    return res;
    
}

用char数组比StringBuilder更快。
但是很好奇题目中说grid[i][j] <= 105, 怎么没有超出char的范围。

    public int equalPairs(int[][] grid) {
        int res = 0;
        Map<String, Integer> mp = new HashMap<>();

        for (int col = 0; col < grid[0].length; col++) {
            char[] colArr = new char[grid.length];

            for (int row = 0; row < grid.length; row++) {
                colArr[row] = (char) grid[row][col];
            }
            String colStr = String.valueOf(colArr);
            mp.put(colStr, mp.getOrDefault(colStr, 0) + 1);
        }
        for (int row = 0; row < grid.length; row++) {
            char[] rowArr = new char[grid[0].length];

            for (int col = 0; col < grid[0].length; col++) {
                rowArr[col] = (char) grid[row][col];
            }
            String rowStr = String.valueOf(rowArr);

            if (mp.containsKey(rowStr)) {
                res += mp.get(rowStr);
            }
        }
        return res;
    }
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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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目前主攻编程,目标是把屏幕上的红波浪线变成流畅运行的程序♪(^∀^●)ノシ 198
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