Fibonacci

用FIBONACCI数列表示任意正整数 已知FIBONACCI数列的定义为:F1 = 1, F2 = 1, n > 2时, Fn = Fn - 1 + Fn - 2,请编程验证:任意的正整数可表示为若干个不同的FIBONACCI数之和。例如,45可以表示为45 = 34 + 8 + 3(即F9 + F5 + F3) 输入:重复地从键盘上读入一个正整数N(<=10000) 输出:将其表示为不同的FIBONACCI数之和。 ... 阅读详情

/*
 Author:wulliam
 Create time:2004 10 26
 Note:for java homework
      http://www.math.utah.edu/~beebe/software/java/fibonacci/Fibonacci3.java

*/
import java.lang.*;
import java.util.*;

public class Fibonacci
{
  public static void main(String argv[])
  {
   System.out.print("jb");
   demo  d=new demo();
   Fib aFib=new Fib(99);
   aFib.myprint();
  }
}
  class demo
  {
   public demo()
   {
    System.out.print("This is a demo!/n");
   }
  }
 
 class Fib
  {
    private int n;
 Fib(int an)
 {
  n=an;
 }
 /*
 long add()
 {
  if(n=0) add(n)=1;
  if(n=1) add(n)=1;
  add(n)=add(n-1)+add(n-1)
  return
 }
 */
 long myresult(int nn)
 {
  int i=1;
  long sum1=1l;
  long sum2=1l;
  long temp;
 // if ((n==0) or (n==1)) return(1);
  if(nn==0) return(1);
  if(nn==1) return(1);
  while(i<nn)
  {
   temp=sum1+sum2;
   sum1=sum2;
   sum2=temp;
   i++;
     }
  return(sum2);
 }
 public void  myprint()
 {
 for(int i=0;i<n;i++)
  {
  System.out.println(myresult(i)+" ");
  //if((i+1)%20==0) System.out.print("");

  }
 }
 


  }


java 写的第一个类!

import java.lang.*;
import java.util.*;
public class testclass
{
 public static void main(String argvs[])
 {
 System.out.print("Just a Test!/n");
 demo a=new demo();
 demo2 b=new demo2();
 }
 static  class demo
 {
  public demo()
  {
   System.out.print("This is a demo!");
  }
 }
 
public class demo2
 {
    int n;
 demo2(int nn)
 {
  n=nn;
 }
 /*
 long add()
 {
  if(n=0) add(n)=1;
  if(n=1) add(n)=1;
  add(n)=add(n-1)+add(n-1)
  return
 }
 */
 long myresult(int nn)
 {
  int i=1;
  long sum1=1l;
  long sum2=1l;
  long temp;
 // if ((n==0) or (n==1)) return(1);
  if(nn==0) return(1);
  if(nn==1) return(1);
  while(i<nn)
  {
   temp=sum1+sum2;
   sum1=sum2;
   sum2=temp;
   i++;
     }
  return(sum2);
 }
 public void  myprint()
 {
 for(int i=0;i<n;i++)
  {
  System.out.println(myresult(i)+" ");
  if((i+1)%10==0) System.out.print("");

  }
 }
 


  }
}

动手才晓得出问题了!光看不写程序不行啊!

Fibonacci进制 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒空间限制:C/C++ 32768K,其他语言65536K 64bit IO Format: %lld题目描述 Fibonacci数是非常有名的一个数列,它的公式为 f(n)=f(n-1)+f(n-2),f(0)=1,f(1)=2。  我们可以把任意一个数x表示成若干不相同的Fibonacci数的和, 比如说14 = 13+1 = 8+5+1 = 8+... 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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