401. Binary Watch

本文介绍了一种使用二进制原理显示时间的手表——二进制手表,并提供了一个C++程序来找出特定数量的点亮LED所能表示的所有可能时间。

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1,题目要求
A binary watch has 4 LEDs on the top which represent the hours (0-11), and the 6 LEDs on the bottom represent the minutes (0-59).

Each LED represents a zero or one, with the least significant bit on the right.
这里写图片描述
这里写图片描述
2,题目思路
仔细对表盘进行观察,即为二进制的形式。由题目可知,小时的范围为0-11,分钟的范围为0-59,因此进行小时和分钟的遍历即可,看其二进制形式下的1的个数的和是否为给定的num:如果是则对其进行记录,不是则查看下一个时间。
例如图片中的时间为3点,1和2为亮灯的,而3的二进制形式为11,与二进制表盘完全对应。
这里利用到了c++中的一个方法:bitset,用于存储二进制位。
bitset就像一个bool类型的数组一样,但是有空间优化——bitset中的一个元素一般只占1 bit,相当于一个char元素所占空间的八分之一。
另外,c++中将数字转化为字符串需要用到to_string方法。
3,程序源码

#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<bitset>
using namespace std;

class Solution {
public:
    vector<string> readBinaryWatch(int num) {
        vector<string> res;
        for(int hour = 0;hour < 12;hour++)
        {
            for(int mini = 0;mini < 60;mini++)
            {
                if((bitset<10>(hour).count()+bitset<10>(mini).count())==num)
                {
                    res.push_back((to_string(hour) + (mini < 10?":0" : ":")) + to_string(mini));
                }
            }
        }
        return res;
    }
};

int main()
{
    Solution sol;
    vector<string> result = sol.readBinaryWatch(1);
    for (int i=0;i<result.size();i++)
        cout<<result[i]<<endl;
    return 0;
}
<think>我们被要求使用中文回答,并且遵循特定的格式要求。用户的问题是关于使用XGBoost训练二分类模型,并设置参数(max_depth, eta, silent)和评估集。 根据引用[1]和[3],我们知道对于二分类问题,目标函数(objective)应该设置为'binary:logistic'。同时,用户提到了三个参数:max_depth, eta, silent。 引用[1]中给出了一个多分类的例子,但我们可以类似地构建二分类模型。 引用[2]展示了如何使用sklearn风格的XGBRegressor,但这里我们需要分类器(XGBClassifier),并且设置二分类的参数。 另外,用户要求设置评估集(evaluation dataset)。在XGBoost中,我们可以在训练时通过eval_set参数来提供评估集,并指定评估指标。 步骤: 1. 导入必要的库(xgboost) 2. 准备数据:特征矩阵X和标签y(二分类,标签为0和1),同时划分训练集和评估集(或者单独提供评估集) 3. 初始化模型,设置参数:objective='binary:logistic', max_depth, eta, silent(注意:silent参数在较新版本中已被弃用,建议使用verbosity代替,但用户要求silent,我们按用户要求设置,但注意可能无效) 4. 使用训练集训练模型,并通过eval_set参数传入评估集,同时指定eval_metric(评估指标,如二分类常用的'logloss'、'error'等) 5. 如果需要,可以输出训练过程中的评估结果。 注意:根据引用[3],silent参数在旧版本中用于控制是否打印运行时信息,默认为False(打印)。但在新版本中,该参数已被弃用,推荐使用verbosity(0表示silent,1表示warning,2表示info,3表示debug)。但为了满足用户要求,我们仍然设置silent参数(如果使用新版本,可能会收到警告,但代码仍能运行)。 此外,我们还可以设置early_stopping_rounds来防止过拟合,它需要指定一个评估指标和评估集。 下面是一个示例代码:</think>### 使用XGBoost训练二分类模型 以下是使用XGBoost训练二分类模型的完整流程,包含参数设置(max_depth, eta, silent)和评估集配置: #### 1. **数据准备与参数设置** ```python import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集(示例) X, y = load_data() # 替换为实际数据 # 划分训练集和评估集 X_train, X_eval, y_train, y_eval = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 设置参数 params = { 'objective': 'binary:logistic', # 二分类目标函数[^3] 'max_depth': 5, # 树的最大深度 'eta': 0.1, # 学习率 'silent': 1, # 静默模式(不输出日志) 'eval_metric': 'logloss' # 评估指标(对数损失) } ``` #### 2. **创建DMatrix数据格式** ```python dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) deval = xgb.DMatrix(X_eval, label=y_eval) ``` #### 3. **训练模型并监控评估集** ```python # 设置评估集列表 eval_list = [(dtrain, 'train'), (deval, 'eval')] # 训练模型 model = xgb.train( params, dtrain, num_boost_round=100, # 迭代次数 evals=eval_list, # 评估集 early_stopping_rounds=10, # 早停机制 verbose_eval=10 # 每10轮输出评估结果 ) ``` #### 4. **关键参数说明** - `max_depth`:控制树复杂度(值越大越容易过拟合) - `eta`:学习率(通常设为0.01-0.3)[^3] - `silent`:设置为1禁止训练日志输出 - `eval_metric`:评估指标(推荐`logloss`/`auc`/`error`) - `early_stopping_rounds`:当评估集指标连续N轮未提升时停止训练 #### 5. **模型评估与预测** ```python # 在评估集上预测 y_pred = model.predict(deval) # 转换为类别预测(阈值=0.5) y_class = [1 if p > 0.5 else 0 for p in y_pred] # 计算准确率 from sklearn.metrics import accuracy_score print(f"评估集准确率: {accuracy_score(y_eval, y_class):.4f}") ``` #### 注意事项: 1. 对于GPU加速,可添加参数`tree_method="gpu_hist"`[^2] 2. 调整`max_depth`和`eta`需权衡过拟合风险: - 较高`max_depth` + 较低`eta` → 更精确但训练慢 - 较低`max_depth` + 较高`eta` → 训练快但可能欠拟合 3. 使用`early_stopping_rounds`能自动选择最优迭代轮次
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