LetCode 412

             这是一道定位为easy的题目,但是写完以后是runtime error。解决这种情况往往需要转换一个新的思维。参考了网上的答案,发现有两个地方写的有问题。第一就是关于malloc的分配,以前虽然见过,但是并不了解,导致分配空间时只分配了一层:char** a=(char**)malloc(sizeof(char*)*n); 对于二维数组,需要再分配一层:char* a[i]=(char*)malloc(sizeof(char)*m)。而且这种分配相比于a[][],空间大小可以用参数来表示。

        第二个问题就是sprintf的使用。这是一个用于将格式化的数据写入字符串的函数:sprintf(*(a+i), "%d", i+1);该句表示将i+1写入a[i][]中。以前只会将数字转成字符,再赋值给char类型的变量,真是太幼稚了。

        此外,由于以前没有学好C语言的指针,这次不由得觉得指针其实还是蛮好用的。

附C语言代码:

char** fizzBuzz(int n, int* returnSize) {
    char** a;
    a=(char**)malloc(sizeof(char*)*n);
    int m=16;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        a[i]=(char*)malloc(sizeof(char)*m);
    }
    
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if((i+1)%15==0)
            *(i+a)="FizzBuzz";
        else if((i+1)%5==0)
            *(i+a)="Buzz";
        else if((i+1)%3==0)
            *(i+a)="Fizz";
        else
            sprintf(*(a+i), "%d", i+1);
        
    }
    *returnSize=n;
    return a;
}


        最初是用C++写的,但是对于vector不太熟悉,导致每次写的代码都会出问题。后来就放弃了,但是发现很多题目都会用到vector,而且这个其实还真的挺好用的,所以就学习了一下。

        在本道题,只用到了vector的push_back()函数,即在尾部插入数据。但是会因为vector<>尖括号里的类型而有不同的数据类型。本题中,vector<string>类型,在插入的数据是数字时,需要用到to_string(i)来转换一下。此外,还有一个问题,就是i%15==0一定要放在第一个if的条件中,否则,会输出"Fizz"或"Buzz"。

附C++代码:

class Solution {
public:
    vector<string> fizzBuzz(int n) {
        vector<string> str;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(i%15==0)
                str.push_back("FizzBuzz");
            else if(i%5==0)
                str.push_back("Buzz");
            else if(i%3==0)
                str.push_back("Fizz");
            else
                str.push_back(to_string(i));
        }
        return str;
    }
};


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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