剑指offer 刷题

题目描述

大家都知道斐波那契数列,现在要求输入一个整数n,请你输出斐波那契数列的第n项(从0开始,第0项为0)。

我记得最早学C语言的时候实现斐波那契数列是用数组实现的,但是如果N过大的话要开辟的数组空间也将非常大,很浪费空间。

class Solution {
public:
    int Fibonacci(int n) {
     int a[50]={0};
        a[1]=1;
        if(n<=1)
            return n;
        else{
            for(int i=2;i<=n;i++){
                a[i]=a[i-1]+a[i-2];
            }
            return a[n];
        }
            
    }
};

斐波那契数列也很容易想到用递归实现,缺点就是会占用大量的栈空间。

class Solution {
public:
    int Fibonacci(int n) {
 if(n<=0) return 0;
 if(n==1||n==2) return 1;
  return Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2);
    }
};

推荐一个很常用的版本的。

class Solution {
public:
    int Fibonacci(int n) {
        if(n<=0)
            return 0;
     int prenum=1;
        int preprenum=1;
        int result=0;
        if(n==1||n==2)
            return 1;
        else{
            for(int i=3;i<=n;i++)
            {
              result=prenum + preprenum;
               prenum=preprenum;
               preprenum=result;
            }
            return result;
        }
    }
};

上面这段代码是很常见的一个版本,没有开辟数组空间,只用了3个整型变量空间,还能优化只用两个变量。

斐波那契数列其实很容易理解,下面会应用到其他方面。

  跳台阶:一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法(先后次序不同算不同的结果)。

   这种题目怎么想呢,我来到楼梯口,跳到第一个台阶只有一种方法,就是跳一级;跳到第二个台阶呢有几种方法呢?我可以先调到第一级,然后在跳到第二级,或者我直接一次跳两级,有两种方法;跳到第三个台阶呢,可以在跳到第一个台阶的基础上,跳两,或者在跳到第二个台阶的基础上跳一级,也就是(跳到第一级台阶的方法)+(跳到第二级台阶的方法)以此类推。。。

也就和上面斐波那契数列思路一样了。

class Solution {
public:
    int jumpFloor(int number) {
        if(number==1)
            return 1;
        if(number==2)
            return 2;
       int prenum=1;
        int preprenum=2;
        int result=0;
        for(int i=3;i<=number;i++){
            result=prenum+preprenum;
            prenum=preprenum;
            preprenum=result;
        }
        return result;
    }
};

 

其实可以从后往前考虑,这样想更加清晰。假如考虑到第10个台阶,跳到第十个台阶的之前的那一步,肯定是从第八个台阶跳两级到第十个台阶,或者从第九个台阶跳一次跳到第十个台阶。那第九个台呢,是第七个台阶跳两级,或者第八个台阶跳一级,以此类推。。。显然这就是递归的想法,也很清楚的看出有很多重复计算。

class Solution {
public:
    int jumpFloor(int number) {
        if(number==1)
          return 1;
        else if(number==2)
          return 2;
        else if(number>2)
          return jumpFloor(number-1)+jumpFloor(number-2);
        else
            return -1;

        
    }
};

题目描述

一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。

这个题目是上一个跳台阶的升级版,其实思路很简单,加入跳到第十个台阶,可以从第一个,第二个,第三个。。。。第九个的基础上跳和一次直接跳十个台阶。

class Solution {
public:
    int jumpFloorII(int number) {
        if(number==1)
            return 1;
        if(number==2)
            return 2;
        int a[10000]={0};
         a[1]=1;
         a[2]=2;
        for(int i=3;i<=number;i++){
            int sum=0;
            for(int j=1;j<i;j++){
                sum+=a[j];
            }
            a[i]=sum+1;
        }
        return a[number];
    }
};

上面是我刚开始写的代码,思路没有跑偏,就是代码写得很烂了。

我看了下牛客网通过的代码,排名第一的牛友的讲解如下:

链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/22243d016f6b47f2a6928b4313c85387
来源:牛客网
 

f(1) = 1

f(2) = f(2-1) + f(2-2)         //f(2-2) 表示2阶一次跳2阶的次数。

f(3) = f(3-1) + f(3-2) + f(3-3) 

...

f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3) + ... + f(n-(n-1)) + f(n-n) 

 

说明: 

1)这里的f(n) 代表的是n个台阶有一次1,2,...n阶的 跳法数。

2)n = 1时,只有1种跳法,f(1) = 1

3) n = 2时,会有两个跳得方式,一次1阶或者2阶,这回归到了问题(1) ,f(2) = f(2-1) + f(2-2) 

4) n = 3时,会有三种跳得方式,1阶、2阶、3阶,

    那么就是第一次跳出1阶后面剩下:f(3-1);第一次跳出2阶,剩下f(3-2);第一次3阶,那么剩下f(3-3)

    因此结论是f(3) = f(3-1)+f(3-2)+f(3-3)

5) n = n时,会有n中跳的方式,1阶、2阶...n阶,得出结论:

    f(n) = f(n-1)+f(n-2)+...+f(n-(n-1)) + f(n-n) => f(0) + f(1) + f(2) + f(3) + ... + f(n-1)

    

6) 由以上已经是一种结论,但是为了简单,我们可以继续简化:

    f(n-1) = f(0) + f(1)+f(2)+f(3) + ... + f((n-1)-1) = f(0) + f(1) + f(2) + f(3) + ... + f(n-2)

    f(n) = f(0) + f(1) + f(2) + f(3) + ... + f(n-2) + f(n-1) = f(n-1) + f(n-1)

    可以得出:

    f(n) = 2*f(n-1)

class Solution {
public:
    int jumpFloorII(int number) {
      if(number==0)
          return 0;
        if(number==1)
            return 1;
        return 2*jumpFloorII(number-1);
    }
};

简单粗暴,真的好简单

题目描述

我们可以用2*1的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形,总共有多少种方法?

递归的方法:

class Solution {
public:
    int rectCover(int number) {
      if (number < 1) {
            return 0;
        } else if (number == 1 || number == 2) {
            return number;
        } else {
            return rectCover(number-1) + rectCover(number-2);
        }
    }
};

迭代:

public:
    int rectCover(int number) {
    if(number<=0)
        return 0;
        if(number==1)
            return 1;
        if(number==2)
            return 2;
        int number1=1;
        int number2=2;
        int answer=0;
        int temp=0;
        for(int i=3;i<=number;i++){
            answer=number1+number2;
            temp=number2;
            number2=answer;
            number1=temp;
        }
        return answer;
    }
};

这题也是斐波那契数列的应用。

SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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