百度2010校园招聘中的一道有意思的笔试题

探讨了在有限内存(1KB)及处理器速度(1MHz)条件下,理论上可终止程序的最大执行时间。通过分析内存状态变化,得出最长执行时间为2^8000/10^6秒。

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题目是这样的:


有一台微型PC,有1KB内存,1MHz处理器(每秒可以转换10^6次状态),问:在可以终止的程序中(没有死循环的程序中),最长的程序需要执行多少时间?写清楚思路,可以自己进行其他条件的假设。

 

 

 

这道题刚一看一点头绪都没有,后来从状态转换的角度进行分析得出一个思路,不保证对,仅供大家参考。

 

 

 

 

解题思路:

 

1KB内存,即1000B=8000bit,所以最多可以表示2^8000个状态。

因为处理器是1MHz的,即每秒10^6次状态改变,所以,极限情况(理论情况)下,最长的可终止的程序可以执行:2^8000 / 10^6 秒。

 

考虑,不管是什么样的循环,在循环的某一时刻都应该落入上面的某一个状态中,所以我觉得我的想法正确。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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