课后习题

问题1:打印出100~1000范围内的所有 “水仙花数”,所谓“水仙花数”是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数本身。例如:153是一个“水仙花数”,因为153=1的三次方+5的三次方+3的三次方。

答:public class chap2_1 {
public static void main(String args[]) {
int i,j,k;
for(int x=100;x<1000;x++) {
i=x/100;
j=(x/10)%10;
k=x%10;

if(x ==i*i*i+j*j*j+k*k*k) {
System.out.println(x+"、");
}
}
 }

}

运行结果:153、370、371、407、

问题2:通过代码完成两个整数内容的交换。

答:public class chap2_2 {
  public static void main(String args[]) {
 int x=10;
 int y=20;
 int temp=x;
     x=y;
     y=temp;
     System.out.println("x="+x);
     System.out.println("y="+y);
  }

}

运行如果:x=20

                y=10

问题3:判断某数能否被3,5,7同时整除。

答:public class chap2_3 {
public static void main(String args[]) {
int x=105;
if(x%3==0 && x%5==0 && x%7==0) {
System.out.println(x+"可以同时被3,5,7整除");
}else { 
System.out.println(x+"不可以同时被3,5,7整除");
}
}

}

运行结果:105可以同时被3,5,7整除

问题四:编写程序,分别利用while循环、do…while循环和for循环求出100~200的累加和。

答:1.while循环

public class chap2_4 {

public static void main(String args[]) {
int sum=0;
int x=100;
while(x<=200) {
       sum+=x;
       x++;
}
       System.out.println("累加结果:"+sum);
   }
  }

运行结果:累加结果:15150

2.do...while循环

public class chap2_4{
public static void main(String args[]) {
int sum=0;
int x=100;
do {
sum+=x;
x++;
}while(x<=200); 
System.out.println("累加结果:"+sum);
}

3.for循环

答:public class chap2_4{
public static void main(String args[]) {
int sum=0;
for(int x=100;x<=200;x++) {
   sum+=x;
}
System.out.println("累加结果:"+sum);

}
}

作者:Luau Lawrence 链接:https://www.zhihu.com/question/35992297/answer/67009652 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 通常从一个CS小白开始学Machine Learning或者Data Mining,到成长为一个独当一面的大牛,都会看几种类型的书:以《数学之美》为代表的科普类读物。通常作用为开发兴趣的。《机器学习实战》、《推荐系统实践》、《海量数据挖掘》等实践类书籍。在学中用,在用中学,实践中摸清套路。顺便了解一些基本模型。《统计学习方法》、《数据挖掘导论》、《数据挖掘(韩家炜)》等介绍类书籍。会对ML方面涉及到的技术做一个浅层次的介绍和全方位的了解,有少量数学内容和推导。《PRML》、《ESL》、《MLAPP》这类进阶类书籍。包涵大量理论知识和数学推导(尤其是习题),有助于了解Machine Learning方法背后的本质和思想。Machine Learning学习的过程,就是一个 what -> how -> why 的过程。而PRML,或者说同类的ESL等书籍,最大的作用就是让你知道为什么会有这样的方法,为什么会有这样的模型,它背后的intuition和motivation是什么。而这恰恰是一个Machine Learning Researcher想要进一步使用模型、看懂别人paper中的模型、甚至自己提出新模型的基础。看PRML会带给你在Machine Learning上的理解和使用能力一个质的飞跃。
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