墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
100+累计阅读
82平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
题目描述
对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学。已知：
第1个字符串：R
第2个字符串：BR
第3个字符串：RBBR
第4个字符串：BRRBRBBR
第5个字符串：RBBRBRRBBRRBRBBR
相信你已经发现规律了，没错！就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串取反 + 第 i - 1 号字符串；
取反（R->B, B->R）;
现在告诉你n和k，让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。（k的编号从0开始）
输入描述
第一行输入一个T，表示有T组用例；
解析来输入T行，每行输入两个数字，表示n，k
输出描述
输出T行表示答案；
输出 "blue" 表示字符是B；
输出 "red" 表示字符是R。
备注：输出字符串区分大小写，请注意输出小写字符串，不带双引号。
用例
| 输入 | 5 1 0< |
华为OD机试题解 - 对称美学问题的解析及C++、Java、JavaScript、Python实现
在本题中，我们通过递归的方式解决了寻找对称字符串中特定字符的问题。字符串的生成具有递归特性，我们通过判断字符的位置在字符串的前半段还是后半段，递归地追踪字符的实际值。我们为该问题提供了 C++、Java、JavaScript 和 Python 的解决方案，每种方案都具有相同的递归思路，并使用了相似的逻辑结构来处理输入和输出。希望本篇文章能帮助你深入理解这道题目的解题思路，并为你的编程学习提供参考。
【华为OD机试真题 2025B卷】150、对称美学 | 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 2025B卷】150、对称美学 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py、C语言、JS） 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机试题目解析：对称美学问题的深度解析与C++、JavaScript、Java、Python多语言解法
通过对这道华为OD机试题目——“对称美学”的详细分析和实现，我们可以看到，尽管不同语言的语法和风格不同，但核心的递归思想是一致的。这道题目通过递归与分治的思想，解决了在大规模字符串中查找特定字符的问题。在华为OD机试中，时间和空间复杂度是关键考核点。本文介绍的递归算法通过压缩问题规模，显著减少了计算的复杂度，使得算法在面对最大数据范围时依然能够高效运行。这种设计思路在面试中非常常见，掌握这类递归和分治的技巧，可以帮助你更好地应对复杂的算法题目。
对称美学 - 华为OD机试真题(Java题解)
对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学。已知： - 第1个字符串：R - 第2个字符串：BR - 第3个字符串：RBBR - 第4个字符串：BRRBRBBR - 第5个字符串：RBBRBRRBBRRBRBBR 相信你已经发现规律了，没错！就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串取反 + 第 i - 1 号字符串； 取反（R->B, B->R）; 现在告诉你n和k，让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。（k的编号从0开始）
华为OD机试 - 对称美学（Java 2025 C卷 100分）
刷的越多，抽中的概率越高，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、发现新题目，随时更新，全天优快云在线答疑。
【华为OD机试真题】150、对称美学 | 机试真题+思路参考+代码解析（C语言、C++、Java、Py、JS）
>对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学，已知： ● 第1个字符串: R ● 第2个字符串: BR ● 第3个字符串: RBBR ● 第4个字符串: BRRBRBBR ● 第5个字符串: RBBRBRRBBRRBRBBR 相信你已经发现规律了，没错，就是第i个字符串= 第i-1号字符串取反 +第 i- 1号字符串； 取反(R->B， B->R) ； 现在告诉你n和k，让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。(k的编号 从0开始)
【华为OD机试】真题A卷-对称美学（JAVA）
【华为OD机试】真题A卷-对称美学（JAVA）：对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学。已知：第1个字符串：R第2个字符串：BR第3个字符串：RBBR第4个字符串：BRRBRBBR第5个字符串：RBBRBRRBBRRBRBBR相信你已经发现规律了，没错！就是第i个字符串=第i-1号字符串的取反+第i-1号字符串。取反即(R->B,B->R);现在告诉你n和k，让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。(k的编号从0开始)
【华为OD机试真题 Java语言】150、对称美学 | 机试真题+思路参考+代码解析
对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学，已知： ● 第1个字符串: R ● 第2个字符串: BR ● 第3个字符串: RBBR ● 第4个字符串: BRRBRBBR ● 第5个字符串: RBBRBRRBBRRBRBBR 相信你已经发现规律了，没错，就是第i个字符串= 第i-1号字符串取反 +第 i- 1号字符串； 取反(R->B， B->R) ； 现在告诉你n和k，让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。(k的编号 从0开始)
华为OD机试 -对称美学（C++ Java JavaScript Python）
对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学。已知： - 第1个字符串：R- 第2个字符串：BR- 第3个字符串：RBBR- 第4个字符串：BRRBRBBR- 第5个字符串：RBBRBRRBBRRBRBBR
华为OD机试2025C卷 - 对称美学 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
华为OD机试 2025C卷 对称美学,提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解
【华为OD机试真题】150、对称美学 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py、JS）
题目描述 >对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学，已知： ● 第1个字符串: R ● 第2个字符串: BR ● 第3个字符串: RBBR ● 第4个字符串: BRRBRBBR ● 第5个字符串: RBBRBRRBBRRBRBBR 相信你已经发现规律了，没错，就是第i个字符串= 第i-1号字符串取反 +第 i- 1号字符串； 取反(R->B， B->R) ； 现在告诉你n和k，让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。(k的编号 从0开始)
华为OD机试题【对称美学，对称字符串】用 Java 解 | 含解题说明
本篇题目：对称美学 题目 对称就是最大的美学，现有一道关于对称字符串的美学。 已知： 第 1 个字符串：R 第 2 个字符串：BR 第 3 个字符串：RBBR 第 4 个字符串：BRRBRBBR 第 5 个字符串：RBBRBRRBBRRBRBBR 相信你已经发现规律了，没错！ 就是第i个字符串 = 第i-1号字符串的取反 + 第i-1号字符串。 取反即(R->B, B->R); 现在告诉你 n 和 k ，让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。 (k的编号从0开始)
面板数据门槛归回分析，xthreg的安装，xthreg2安装包
我用的是Stata17，数据是不平衡的面板数据，需要用到xthreg2，虽然我找到了xthreg2.ado，但是还需要安装xthreg，因为运行xthreg2需要xthreg包顺带安装的lxthreg.mlib文件。但是！我后来发现还是不行，最后是去买了一个真正能用到xthreg2的lxthreg.mlib文件，才可以运行。
Altium Designer差分走线实战：从规则设置到阻抗匹配的完整流程
本文详细讲解了在Altium Designer中进行差分走线的完整实战流程，涵盖从原理图定义差分对、PCB布局管理、关键设计规则设置，到利用阻抗计算工具确定线宽与间距，以及布线技巧与等长处理等核心步骤。文章旨在帮助工程师掌握高速PCB设计中差分信号传输的关键技术，确保信号完整性并实现精确的阻抗匹配。
数字IC物理验证实战 | 从Calibre LVS报告到Innovus定位的Debug全链路解析
本文详细解析了数字IC物理验证中Calibre LVS报告的Debug全流程，从INCORRECT NETS错误的初探到Innovus定位技巧，提供了实战案例和高效工具的使用方法。重点介绍了Calibre高亮功能、Innovus验证命令以及前后端工具联动的关键策略，帮助工程师快速定位和解决LVS问题，提升物理验证效率。
飞行器坐标转换
本文定义的是右手直角坐标系，x−y−zx-y-zx−y−z轴分别为北-天-东。从AAA坐标系到BBB坐标系是分别绕y−z−xy-z-xy−z−x轴，即天-东-北旋转ψ−θ−γψ−θ−γ。如果AAA是惯性系，BBB是机体系，则这三个角度分别为偏航角、俯仰角、横滚角。图1 惯性系到机体系。
文献计量VOSviewer分析知网文献基本操作及实用技巧
本教程旨在为读者提供一个关于VOS viewer的初级使用指南。VOS viewer是一个强大的科学研究可视化工具，主要用于构建和可视化科学地图。它能够处理大规模的科研数据，包括文献引用、共引、共词、共作者等信息。无论你是科研人员，还是数据分析师，甚至是研究生，都能在这个教程中找到使用VOS viewer的有效方法。我们将一步步教你如何使用这个软件，以及如何利用它进行科研数据的可视化。
自己动手写CPU(1)五级流水线及CPU第一条指令ori
自己动手写CPU(1)五级流水线及CPU第一条指令ori 动机 不知为何研一的自由时间突然多起来，可能人一闲下来就容易焦虑吧，hhhhhh。正好之前看到一本《自己动手写CPU》，就按照此书从头实做一遍MIPS指令集的CPU，也当做对大学课程的总结。之前看龙芯杯比赛的代码震惊到我了，想想那堆大佬本科在搞这东西而我本科在瓜瓜地刷分，感叹人之间的差距真的好大。痛定思痛，还是先动手做起来这才能假意安慰自己，我好像也不错。闲言少叙，让我们开始吧！ 由于作者提供了各章实现的具体代码，所以该系列博客主要记录我过程中有哪些
CVAEGAN实现锂离子电池EIS数据增强：基于健康状态的阻抗谱生成
本文提出了一种基于CVAEGAN的锂离子电池EIS数据增强方法。该方法结合了变分自编码器和生成对抗网络的优点，能够根据指定的健康状态(SoH)生成高质量的EIS阻抗谱数据。文章详细介绍了数据预处理流程、模型架构设计（包括编码器、解码器和判别器），并提供了完整的PyTorch实现代码。通过条件生成的方式，该方法可以有效解决电池健康评估中标注数据不足的问题，为基于数据驱动的电池诊断提供更丰富的训练样本。实验结果表明，生成的EIS数据具有良好的真实性和多样性，可用于增强电池健康状态评估模型的性能。
Debezium 性能调优实战：吞吐量、延迟与资源平衡
摘要： 本文分享了团队如何通过系统性调优将Debezium从初始3,200 TPS/2.8秒延迟提升至15,200 TPS/210ms延迟的实战经验。优化涵盖四个层面：1）Debezium连接器配置（批处理、快照并行、消息精简）；2）Kafka分区策略与Avro序列化缓存；3）JVM改用ZGC及OS参数调优；4）MySQL的binlog与I/O优化。关键发现包括分区数黄金公式、sync_binlog调整带来56%的I/O负载下降，以及避免盲目增大队列内存等陷阱。最终实现吞吐量提升4.75倍，并强调性能调优需
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
205
扫一扫
