Sum of Square Numbers

本文介绍了一种判断是否存在两个整数的平方和等于给定非负整数c的方法。通过使用双指针技巧,该算法有效地检查了所有可能的整数对(a, b),使得a² + b² = c。示例包括输入5时返回True(1*1+2*2=5)以及输入3时返回False的情况。

Given a non-negative integer c, your task is to decide whether there're two integers a and b such that a2 + b2 = c.

Example 1:

Input: 5
Output: True
Explanation: 1 * 1 + 2 * 2 = 5

Example 2:

Input: 3
Output: False

思路:没有说不让用Math.sqrt(C), 注意convert成int。 思路就是i,j双指针的想法,大于C,j--,小于C,i++;

class Solution {
    public boolean judgeSquareSum(int c) {
       int i=0; int j = (int)Math.sqrt(c);
        while(i<=j){
            int sum = i*i+j*j;
            if(sum == c){
                return true;
            } else if(sum > c){
                j--;
            } else {
                i++;
            }
        }
       return false;
    }
}

 

<think>好的,用户想要查找计算Sum of Square Error(SSE)的代实现。首先,我需要明确SSE的定义。SSE是预测值与实际值之间差异的平方和,公式应该是$$SSE = \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2$$。接下来,我需要考虑如何用代实现这个公式。 用户可能使用的是Python,因为之前提供的示例代是Python的。所以,我应该用Python来写这个函数。函数需要接收两个列表或数组,一个是实际值y_true,另一个是预测值y_pred。然后,遍历这两个数组中的每个元素,计算每个对应的差的平方,再累加起来。 需要注意输入的长度是否一致,如果长度不同的话,应该抛出错误。此外,还要考虑数据类型的处理,比如是否支持整数和浮点数。可能还需要处理空列表的情况,这时候返回0比较合理。 接下来,我需要参考用户提供的引用内容。引用1中的sum_even_numbers函数结构可以借鉴,比如循环遍历列表,累加结果。不过这里需要同时遍历两个列表,可以用zip函数配对元素。另外,测试部分也需要类似的结构,给出一个例子,比如test_y和test_pred,然后打印结果。 还要检查是否有其他需要注意的地方,比如性能问题。如果数据量很大,可能需要用更高效的方法,比如NumPy库,但用户可能只需要基础实现。因此,先提供基础版本,再提到可以优化的方向。 最后,用户可能需要相关的问题,比如SSE的应用场景、与其他指标的区别、优化方法等。根据这些,生成相关问题,帮助用户进一步学习。</think>以下是用Python实现Sum of Square Error(SSE)的代及解释: ```python def sum_squared_error(y_true, y_pred): """ Args: y_true (list): 实际值列表 y_pred (list): 预测值列表 Returns: float: 预测值与实际值的平方误差和 """ if len(y_true) != len(y_pred): raise ValueError("Input lists must have the same length") sse = 0.0 for true_val, pred_val in zip(y_true, y_pred): sse += (true_val - pred_val) ** 2 return sse # 测试样例 test_y = [3, -0.5, 2, 7] test_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] print(sum_squared_error(test_y, test_pred)) # 输出:0.25 + 0.25 + 0 + 1 = 1.5 ``` 数学表达式为: $$SSE = \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2$$ 该实现包含: 1. 输入验证确保数据长度一致 2. 使用浮点数累计误差避免精度丢失 3. 清晰的异常处理机制 4. 时间复杂度$O(n)$,空间复杂度$O(1)$
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