原创 3.9 高精度整數——三、進制轉換

3.9 高精度整數——三、進制轉換三、進制轉換1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼 三、進制轉換 1、題目和要求 時間限制:1s,內存限制:32MB,特殊判題:否 2、總結 存儲數據選擇的方式不對,做了很長時間,到最後也沒有求

原创 1.1 排序(直接插入排序、快速排序、冒泡排序、歸併排序)

1.1 排序——直接插入排序、快速排序、冒泡排序、歸併排序一、四種排序1.直接插入排序——基於插入的排序2.冒泡排序——基於交換的排序3.快速排序——基於交換的排序4.歸併排序主函數二、例題:成績排序1、題目和要求2、總結3、代碼

原创 1.6 貪心算法(含:c++限制數字位數)

1.6 貪心算法一、FatMouse Trade1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼二、今年暑假不AC1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼 一、FatMouse Trade 1、題目和要求 時間限制:1s,內存限制:128MB

原创 Android Studio移動應用開發——Android NDK開發(含:javah -jni、ndk-build配置出錯的解決辦法)

1.環境搭建,選擇NDK2.新建一個工程3.編寫activity.java和layout.xml代碼4.定義JNIUtils類5. 對JNIUtils.java執行javah -jni操作,生成對應的.h頭文件6.剛剛在JNIU

原创 Android Studio移動應用開發——Intent過濾器的原理與匹配機制、如何獲取Activity返回值

Intent過濾器的原理與匹配機制1.原理2.匹配機制如何獲取Activity返回值 Intent過濾器的原理與匹配機制 1.原理 Intent過濾器能夠根據Intent中的動作(Action)、類別(Categorie)和數據

原创 Android Studio移動應用開發——onCreate、onSaveInstanceState、onRestoreInstance一個參數和兩個參數

在做Android生命週期實驗過程中,把 Log.i(TAG, "(1) onCreate()") 寫到了含有兩個參數的函數 onSaveInstanceState(Bundle, PersistableBundle) 中,運行過

原创 2.3 二叉樹(一篇血的教訓!!!)

2.3 二叉樹二叉樹遍歷1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼 二叉樹遍歷 1、題目和要求 時間限制:1s,內存限制:32MB,特殊判題:否 2、總結 這次用指針用的很多,調試程序時,因爲對概念的不清楚,耽誤了好久。 1)定義類

原创 2.4 排序二叉樹(包括中序遍歷在內的兩種遍歷結果可以唯一確定一棵二叉樹)

2.4 排序二叉樹一、二叉排序樹1、題目和要求2、總結3、代碼3.1 前序、中序、後序遍歷3.2 返回值爲 void3.3 返回值爲 Node *二、二叉搜索樹1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼 一、二叉排序樹 1、題目和要求

原创 2.2 哈夫曼樹(所有構造得到的中間結點權值和爲該哈夫曼樹的帶權路徑和)

2.2 哈夫曼樹哈夫曼樹1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼 哈夫曼樹 1、題目和要求 時間限制:1s,內存限制:32MB,特殊判題:否 2、總結 1)構建小頂堆。使用priority_queue<int> heap構建的堆默

原创 4.1-4.2 %運算符、數位拆解

4.1-4.2 %運算符、數位拆解4.1 %運算符4.2 數位拆解特殊乘法1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼 4.1 %運算符 C/C++中的%運算符要求(以 a%b 爲例): a,b 必須爲整型變量,不能是浮點數 b 變量

原创 4.3 進制轉換(又一版 A+B、數制轉換)

4.3 進制轉換一、又一版 A+B1、題目和要求2、總結3、代碼二、數制轉換1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼 一、又一版 A+B 1、題目和要求 時間限制:1s,內存限制:32MB,特殊判題:否 2、總結 A、B不超過整型

原创 2.1棧的應用(括號匹配問題、簡單計算器)

2.1 棧的應用一、括號匹配問題1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼二、簡單計算器1、題目和要求2、總結3、思路4、代碼 一、括號匹配問題 1、題目和要求 時間限制:1s,內存限制:32MB,特殊判題:否 2、總結 1)c++

原创 c++存儲字符串的方法( 讀取字符串、char 數組、string 類型)

c++存儲字符串的方法0、 讀取字符串1、char 數組2、string 類型 0、 讀取字符串 c++ 讀取字符串的方式有很多,除了常用的scanf()、cin>>,還有其他函數,參見:C++基礎:各種輸入方法總結,cin、ci

原创 PyTorch構建簡單的網絡——波士頓房價數據集

PyTorch構建簡單的網絡——波士頓房價數據集一、數據集準備1.數據加載2.數據預處理3.劃分訓練集、測試集二、構建網絡三、定義損失函數和優化器四、訓練網絡五、測試網絡效果六、數據分析1.確定一層隱藏層時,隱藏層單元個數與預測準

原创 第3.1章 卷積神經網絡(CNN)-2.1:數據處理和重要函數

第3.1章 卷積神經網絡CNN-2.1:動手實現簡單的CNN一、導入數據集並初始化數據集1.加載數據2.數據轉圖片3.圖片轉rgb3通道三維矩陣4.用四維矩陣表示多張圖片二、基本函數1.padding函數2.一個單位的卷積運算三、