课堂作业

Java最大子数组和算法
本文介绍了一个使用Java实现的最大子数组和算法,通过遍历数组并动态更新最大子数组和,展示了如何寻找一个数组中具有最大和的连续子数组。代码详细说明了算法的实现过程,包括初始化变量、读取数组元素、计算子数组和以及更新最大子数组和。
static Scanner in=new Scanner(System.in);
    public static void main (String[] args) throws InterruptedException{
        int n[]=new int[200];
        System.out.println("输入数组长度");
        int nn;
        nn=in.nextInt();
        System.out.println("请输入数组");
        for(int i=0;i<n;i++) {
            n[i]=in.nextInt();
        }
        int m1[]=new int[200];
        int m=0; 
        int m2=0;
        int b=0;
        int s=0;
        int sign=0;
        m2=n[0];
        for(int i=0;i<n;i++) {
            if(m<=0) {
                m=n[i];
                m1[i]=m;
                b=i+1;
            }else {
                m+=n[i];
                m1[i]=m;
            }
            if(m2<m) {
                m2=m;
                System.out.println("当前最大子数组和:" + m2);
            }else{
                System.out.println("当前最大子数组和:" + m2);
            }
            sign++;
            s=i+1;
            System.out.println("组成最大子数组的数为第"+ b +"个数到第"+s+"个数");
            System.out.println("当前已检测"+ s +"个子数组");
            Thread.sl
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhaoxinhui/p/10770013.html

### 关于大数据课堂作业的题目与资料 在大数据领域,课堂作业的设计通常围绕着核心技术和应用场景展开。以下是几个常见的大数据课堂作业方向及其相关内容: #### 1. **数据分析与可视化** 数据分析是大数据的核心之一,通过Python或其他工具实现数据清洗、转换和可视化是非常重要的技能。例如,可以设计一个基于Pandas和Matplotlib的数据分析任务[^1]。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 基本统计描述 summary = data.describe() # 可视化部分数据分布 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.hist(data['column_name'], bins=20, color='blue', alpha=0.7) plt.title('Data Distribution of Column Name') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() ``` #### 2. **分布式计算框架实践** 学生可以通过学习Hadoop或Spark来掌握大规模数据处理的能力。例如,编写一段Spark程序用于单词计数[^2]。 ```scala val textFile = spark.sparkContext.textFile("input.txt") val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) wordCounts.collect().foreach(println) ``` #### 3. **机器学习模型训练** 利用Scikit-learn库构建简单的分类器或回归模型也是常见的大数据课程作业之一。这有助于学生理解如何利用大数据进行预测建模[^5]。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}') ``` #### 4. **NoSQL数据库操作** 探索MongoDB等NoSQL数据库的操作方法可以帮助学生更好地理解和应用非关系型数据库技术[^3]。 ```javascript db.createCollection("users"); db.users.insertOne({name: "Alice", age: 25}); let result = db.users.find(); while(result.hasNext()) { printjson(result.next()); } ``` --- ### 注意事项 选题时应考虑项目的复杂程度以及个人的兴趣点。过难的任务可能会影响最终成果的质量;而过于简单的内容则容易导致内容单薄,在撰写报告时遇到困难[^4]。 ---
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