java中的类!

编写程序,在控制台上输出空心菱形,对角距离为6.

  public class Diamond {

  public static void main(String[] args) {

  printHollowRhombus(6);

  }

  public static void printHollowRhombus(int size) {

  if (size % 2 == 0) {

  size++;// 计算菱形大小

  }

  for (int i = 0; i < size / 2 + 1; i++) {

  for (int j = size / 2 + 1; j > i + 1; j--) {

  System.out.print(" ");// 输出左上角位置的空白

  }

  for (int j = 0; j < 2 * i + 1; j++) {

  if (j == 0 || j == 2 * i) {

  System.out.print("* ");// 输出菱形上半部边缘

  } else {

  System.out.print(" ");// 输出菱形上半部空心

  }

  }

  System.out.println(""); //换行

  }

  for (int i = size / 2 + 1; i < size; i++) {

  for (int j = 0; j < i - size / 2; j++) {

  System.out.print(" ");// 输出菱形左下角空白

  }

  for (int j = 0; j < 2 * size - 1 - 2 * i; j++) {

  if (j == 0 || j == 2 * (size - i - 1)) {

  System.out.print("* ");// 输出菱形下半部边缘

  } else {

  System.out.print(" ");// 输出菱形下半部空心

  }

  }

  System.out.println(""); //换行

  }

  }

  }

  效果如图:

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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