判断是否为回文数(小白也能看懂)

本文详细解释了如何通过编程判断一个数是否为回文数,使用Python实现了一个基于while循环的算法,通过不断截取和比较数的各位进行验证。

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回文数

原理说明

如何判断一个数是否为回文数?

首先定义三个变量:num代表输入的数,s代表计算的量,y代表计算后的新数。其中s = num,num作为比较数进行储存,判断过程中用s去计算

int num , s , y =  0

判断一个数是否为回文数,我们进行以下步骤:

1.前文可知,y是新数。其中的原理就是每次截取s(也就是num)和10的商,并进行对y的运算,运算就是:“新数=新数*10+s与10的商”

2.对s进行除10处理

3.判断s是否小于零

while(s>0){
                y=y*10+s%10;
                s=s/10;
            }

当运算完时,就可以判断y和num是否相等,如果y=num那么这个数就是回文数

我们用1234来举例子(1234不是回文数)

运算次数y(y=y*10+s%10)s(s=s/10)
101234
24(0*10+1234%10)123
343(4*10+123%10)12
4432(43*10+12%10)1
54321(432*10+1%10)0
6退出循环退出循环

y(4321)不等于num(1234)

所以1234不是回文数

### 随机森林简介 随机森林属于集成学习方法之一,通过构建多个决策树并综合其预测结果来进行最终判断[^1]。该算法能够有效减少过拟合现象的发生,在处理高维数据方面表现尤为出色。 #### 工作原理概述 每棵决策树都是基于不同的训练样本子集建立起来的;这些子集是从原始数据集中采用放回抽样方式获得的(即Bootstrap采样)。当面对一个新的输入实例时,所有单棵树都会给出自己的分类建议,最后由整个森林投票决定最可能的结果类别[^3]。 对于特征的选择上,不同于传统决策树每次分裂节点会考虑全部维度的情况,随机森林仅挑选部分特征参与竞争最优划分标准,这样做的好处是可以进一步降低各成员间关联度从而增强模型泛化能力。 #### 参数配置说明 - `n_estimators`:定义组成随机森林的树木总数,默认值通常设为100; - `criterion`:衡量分支质量的标准选项包括"gini"(基尼不纯度) 和 "entropy"(信息增益),前者计算简便故更为常用; - `max_depth`:控制单个决策树生长的最大层数限制; - `min_samples_split`:规定内部节点再划分所需最小样本数; - `max_features`:指定寻找最佳分割点时考察的最大特征数目[^4]。 ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np # 加载鸢尾花数据集 data = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2) # 创建随机森林分类器对象 clf = RandomForestClassifier( n_estimators=100, criterion="gini", max_depth=None, min_samples_split=2, max_features="sqrt" ) # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 输出测试集上的准确率 print(f"Accuracy on the test set: {np.mean(y_test == clf.predict(X_test)):.3f}") ```
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