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题目描述
给定一个正整数数组，设为nums，最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员，所使用的最少步骤数。
要求：
输入描述
由正整数组成的数组，以空格分隔，数组长度小于100，请自行解析数据数量。
输出描述
正整数，表示最少的步数，如果不存在输出-1
用例
| 输入 | 7 5 9 4 2 6 8 3 5 4 3 9 |
| 输出 | 2 |
| 说明 | 第一步： 第一个可 |
华为OD机试-到达终点（java& c++& python & javascript & golang & c# & c）
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如何在华为OD机试B卷中获得满分？Java实现【找终点】一文详解！
✅创作者：陈书予 🎉个人主页：陈书予的个人主页 🍁陈书予的个人社区，欢迎你的加入: 陈书予的社区 🌟专栏地址: Java华为OD机试真题（2022&2023) 给定一个正整数数组，设为nums，最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员，所使用的最少步骤数。要求：第一步必须从第一元素开始，且1
华为OD机试真题Java实现【找终点】真题+解题思路+代码（2022&2023）
实现的功能是输入一个由 n 个整数组成的字符串 nums，其中 nums[i] 表示从第 i 个位置可以向右跳 nums[i] 步。要求输出在最少的跳跃次数下能够跳到 nums 数组的最后一个位置的步数（包括起点和终点），如果不能跳到，则输出 -1。给定一个正整数数组，设为nums，最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员，所使用的最少步骤数。2、从第二步开始，只能以所在成员的数字走相应的步数，不能多也不能少, 如果目标不可达返回-1，只输出最少的步骤数量。
华为OD机试 - 找终点问题详解及多语言实现（C++、Java、JavaScript、Python）
华为OD机试中的"找终点"问题是一道非常具有挑战性的题目。它结合了数组遍历、步数计算和算法优化的考查，要求我们从给定的正整数数组中，找到从第一个元素到最后一个元素所需的最少步数。这道题目不仅考查了基本的逻辑思维，还需要充分利用数据结构和算法，确保代码的效率和准确性。在这篇文章中，我们将深入解析这道题目的解题思路，详细介绍如何使用C++、Java、JavaScript和Python这四种编程语言来实现该题目的解法。
【华为OD机试】真题E卷-找终点（Java）
给定一个正整数数组，设为nums，最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员，所使用的最少步骤数。
【华为OD机试真题 2025B卷】681、找终点 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py）（B卷复用）
【华为OD机试真题 2025B卷】681、找终点 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py）（B卷复用） 华为od机试，华为od机试真题，华为od机试E卷，华为odE卷，华为od机试真题E卷，华为OD，华为OD机试，华为OD机试真题，华为od机考，华为od机试D卷，华为od机试真题D卷，华为od手撕代码，华为od，华为od机试C卷，华为od e卷，华为2025e卷，od机试，2025E卷，华为OD机试E卷，什么是华为od，华为od介绍，全面了解华为od，2025华为od，如何备战华为od，华
【华为OD机试真题】43、 找终点 | 机试真题+思路参考+代码解析（CD卷）（C++、Java、Py、JS）
题目描述 >给定一个正整数数组，设为nums,最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员， 所使用的最少步骤数。 要求: 1、第一步必须从第一元素开始，且1
华为OD机试 -找终点（Java） | 机试题+算法思路+考点+代码解析 【2023】
实现的功能是输入一个由 n 个整数组成的字符串 nums，其中 nums[i] 表示从第 i 个位置可以向右跳 nums[i] 步。要求输出在最少的跳跃次数下能够跳到 nums 数组的最后一个位置的步数（包括起点和终点），如果不能跳到，则输出 -1。给定一个正整数数组，设为nums，最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员，所使用的最少步骤数。2、从第二步开始，只能以所在成员的数字走相应的步数，不能多也不能少, 如果目标不可达返回-1，只输出最少的步骤数量。
【华为OD机试真题E卷】43、 找终点 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py、C语言、JS）
【华为OD机试真题E卷】43、 找终点 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py） 华为od机试，华为od机试真题，华为od机试E卷，华为odE卷，华为od机试真题E卷，华为OD，华为OD机试，华为OD机试真题，华为od机考，华为od机试D卷，华为od机试真题D卷，华为od手撕代码，华为od，华为od机试C卷，华为od e卷，华为2025e卷，od机试，2025E卷，华为OD机试E卷，什么是华为od，华为od介绍，全面了解华为od，2025华为od，如何备战华为od，华为od算法，华为od
【华为OD机试E卷真题】 找终点| 原题+思路+多语言代码（本题100%）（C++、Java、Py）
华为OD机试E卷真题 找终点| 原题+思路+多语言代码（本题100%）（C++、Java、Py）
【华为OD机试真题E卷】509、 找终点 | 机试真题+思路参考+代码解析（E卷复用）（C++、Java、Py）（本题100%）
题目描述 给定一个正整数数组，设为nums,最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员， 所使用的最少步骤数。 要求: 1、第一步必须从第一元素开始，且1
【华为OD机试真题 Java语言】43、 找终点 | 机试真题+思路参考+代码解析（本题100%）
给定一个正整数数组，设为nums,最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员， 所使用的最少步骤数。 要求: 1、第一步必须从第一元素开始，且1
【华为OD机试真题】43、 找终点 | 机试真题+思路参考+代码解析（C语言、C++、Java、Py、JS）
给定一个正整数数组，设为nums,最大为100个成员，求从第一个成员开始，正好走到数组最后一个成员， 所使用的最少步骤数。 要求: 1、第一步必须从第一元素开始，且1
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
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