给出一个非负整数,找到这个非负整数中包括的最大递减数。一个数字的递减数是指相邻的数位从大到小排列的数字。...如: 95345323,递减数有:953,95,53,53,532,32, 那么最大的递减数为953。 假设输入的数字为负数,返回-1。 假设找不到递减数,也返回-1....len(degressiveNums) > 0 { max = getMax(degressiveNums) } fmt.Println("max:", max) } //获取num的全部递减数...//截取数字 n, err := strconv.Atoi(numStr[j : j+i]) checkError(err, "string to integer") //是否为递减数...{ degressiveNums = append(degressiveNums, n) } } } return degressiveNums } //推断数字num是否是递减数
题目 有序非递减数组,找出在指定区间中的元素位置,输出起始和结束位置的下标。
给你一个长度为 n 的整数数组,请你判断在 最多 改变 1 个元素的情况下,该数组能否变成一个非递减数列。...我们是这样定义一个非递减数列的: 对于数组中任意的 i (0 <= i <= n-2),总满足 nums[i] <= nums[i + 1]。...示例 1: 输入: nums = [4,2,3] 输出: true 解释: 你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。...示例 2: 输入: nums = [4,2,1] 输出: false 解释: 你不能在只改变一个元素的情况下将其变为非递减数列。
题目 给你一个长度为 n 的整数数组,请你判断在 最多 改变 1 个元素的情况下,该数组能否变成一个非递减数列。...我们是这样定义一个非递减数列的: 对于数组中所有的 i (0 <= i <= n-2),总满足 nums[i] <= nums[i + 1]。...示例 1: 输入: nums = [4,2,3] 输出: true 解释: 你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。...示例 2: 输入: nums = [4,2,1] 输出: false 解释: 你不能在只改变一个元素的情况下将其变为非递减数列。
文章大纲 最长递减子序列 长度 简单解决方案 c++ / python 优化解决方案 c++ / python 如何打印 最长递减子序列 参考文献与学习路径 ---- 最长递减子序列问题是找到给定序列的子序列...例如,考虑以下子序列: [0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15] 最长递减子序列为[12,10,9,5,3],长度为5;输入序列没有...6元递减子序列。...本例中最长的递减子序列并不是唯一的:例如,[12,10,6,5,3]是同一输入序列中另一个等长递减子序列。 我们可以用递归来解决这个问题。
双倍余额递减法: 年折旧率=2/预计的折旧年限×100% 月折旧率=年折旧率/12 月折旧额=固定资产账面净值×月折旧率 年数总和法: 年折旧率=尚可使用年数/预计使用年限的年数总和 月折旧率=年折旧率...年数总和法”计算折旧时,第一年的折旧额为:(11000-1000)×4/(1+2+3+4)=4000(元) 第二年的折旧额为:(11000-1000)×3/(1+2+3+4)=3000(元) (2)“双倍余额递减法...则按照双倍余额递减法计算的折旧额分别为: 双倍直线折旧率=2/5×100%=40% 第一年应提的折旧额=20000×40%=8000(元) 第二年应提的折旧额=(20000-8000)×40%=4800...平均法包括工作量法和平均年限法 加速折旧法包括双倍余额递减法和年限平均法. 在此,不再介绍平均法和年限平均法....计算公式是: 年折旧率=2/估计使用年限, 年折旧费用=本期期初固定资产账面净值*年折旧率 提醒:双倍余额递减法最后两年的折旧额要平均计算,具体公式就是(固定资产的净价值-预计净残价值)/2 发布者
算法对我们的生活中的有着各种潜移默化的影响,但算法是否存在被滥用的情况?本文对算法使用问题提出了自己的看法。...通常使用算法做决策的出发点是好的,但是照样会导致出人意料的后果。一些组织在大肆宣传使用各种算法时,经常避开一个重要的问题:使用这些算法会削弱还是增强系统性不公平?...分析这个问题需要综合考虑很多因素,我觉得一个机构斟酌是否采用算法决策时必须要考虑一下几个问题。 一、算法是否会对生活产生负面影响 机构在采用基于算法的决策系统前必须要评估算法对生活可能产生的影响。...阿勒格尼县显然没有这些条件,然而 CYF 依旧推进使用这项算法。 那么最后结果如何?该算法精度实在有限。...算法对我们的生活影响越来越大,算法、机器学习是否被滥用着实值得思考。 via EFF,AI科技评论编译
最长递减子序列(nlogn): 1 int find(int n,int key) 2 { 3 int left=0; 4 int right=n; 5 while(left
如果我们的需求是点住 "+" 或者 "-"按钮,数量就一直递增递减的话,上面的方式可能就不太好用了,当然,做还是可以做到的,比如(举2种): 1.给 "+" "-" 添加单击,长按事件,单击的话就做+1...或-1的操作,如果长按的话,长按开始,开启定时器,递增或者递减,长按结束,定时器停止。...以上2种方式虽然都能实现我们的需求,但是我们会发现,这样做或许代码不多,但逻辑上总感觉不爽(我不太爽),再一个不爽的原因是这2种方式都只能实现匀速的递增和递减,因为timer的TimeInterval是固定的...,而一般我们点住不放的话,应该递增递减的速度是加快的,匀速的真的不好用......,并且递增递减不是匀速的,而是越来越快的...瞧,现在多爽!
摘要:本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例:神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序,旨在找到到达目标的最佳或最短路径。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型:预测建模 生物学启示:认知脑功能(神经元) 用例:情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法,并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型,包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型:搜索/寻路算法 生物学启示:适者生存/进化(细胞繁殖) 用例:数据挖掘/分析,机器人,制造/设计,过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式,在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的,由生物启发的计算和自然计算的子领域。
摘要: 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例:神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。...受自然启发的五种算法 1、人工神经网络 前馈神经网络--最基本的神经网络类型 算法类型:预测建模 生物学启示:认知脑功能(神经元) 用例:情感分析、图像识别/检测、语言校正、机器人技术。...神经网络可能是被最广泛使用的机器学习算法,并且迄今为止是数据科学和机器学习最热门的趋势。神经网络可以用来解决各种各样的问题类型,包括自然语言处理和视觉识别。...2、遗传算法 遗传算法中的个体繁殖 算法类型:搜索/寻路算法 生物学启示:适者生存/进化(细胞繁殖) 用例:数据挖掘/分析,机器人,制造/设计,过程优化 遗传算法以“适者生存”的方式,在连续几代之间采用类似进化的方法来解决搜索问题...AIS系统是一个与机器学习和人工智能有关联的,由生物启发的计算和自然计算的子领域。
,下面对流水号的各个参数做详细的说明: ★进制:默认为10进制(0~9),码表是0123456789,逢10进位,也可以选择16、26、36等进制,只有“自定义”进制的时候才可以修改码表; ★递增、递减...:顾名思义就是号码正序累加或倒序减少,如选择“递减”,效果为: 010、009、008、007......★循环流水阈值:作用是达到某个值时,归位重新递增或递减。比如设置5,流水举例:001 002 003 004 005 001 002 003 004 005 001 002...
事实和理论预测之间存在着差距,这可能意味着还有一些尚未发现的算法改进,可以极大地提高深度学习的效率。 我们已经指出,摩尔定律和其他硬件方面的进步大大提高了芯片的性能。...但是专业化面临着收益递减的问题。所以,长期的收益需要采用完全不同的硬件架构——也许是基于模拟、神经形态、光学或量子系统的硬件。但是,到目前为止,这些完全不同的硬件架构并没有产生多大影响。
题目描述 给定一个长度为 n 的整数数组,你的任务是判断在最多改变 1 个元素的情况下,该数组能否变成一个非递减数列。...我们是这样定义一个非递减数列的: 对于数组中所有的 i (1 <= i < n),满足 array[i] <= array[i + 1]。...示例 1: 输入: [4,2,3] 输出: True 解释: 你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。...示例 2: 输入: [4,2,1] 输出: False 解释: 你不能在只改变一个元素的情况下将其变为非递减数列。...解法 由题目可知,此处非递减数列的定义为:数列中每个元素值不小于其前面的元素值。 由于只能更改一个元素值,不妨定义变量 flag 表示是否已经对数列中某个元素值进行了更改。
平时我们在制作序列号的时候,按照递增的顺序比较常见,比如1、2、3、4、5、6、7、8、9、10……,但是也有一些用户需要按照递减的顺序生成序列号,比如100、99、98、……、3、2、1。...通过点击界面上方的上一页和下一页可以查看序列号的生成情况,我们看到序列号是按照递减的方式生成的。...03.png 以上就是批量制作递减序列号的方法,后续我们还会继续介绍有关条码标签的各种使用方法,请持续关注我们。
第1题 合并两个非递减有序链表 已知带头节点的单链表 LA 和 LB ,其元素均为非递减有序排列,编写算法利用原表结点空间,将链表 LA 和 LB 合并为非递减有序序列的单链表 LC 得分点(必背)...// 合并两个非递减有序链表(得分点) LinkList mergeLists(LinkList lista, LinkList listb){ LinkList listc, p = lista...p:q; //处理剩余节点 return listc; //返回合并后的链表 } 题解 这段代码的功能是将两个非递减有序链表合并成一个非递减有序链表。..., p = lista, q = listb, r; LinkList mergeLists(LinkList lista, LinkList listb):函数名为mergeLists,参数是两个非递减有序链表...总结:这段代码通过比较两个链表的节点数据,将较小的数据节点依次连接到合并后的链表中,最终返回一个合并后的非递减有序链表。
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ,也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发,借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。...因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。见下表: ? 从上表中,我们可以看到遗传算法是通过对编码串类似自然进化的遗传操作,来完成新个体的产生。...当新个体产生后,我们就可以根据个体的适应值,遵循自然选择法则,适者生存来选取优秀个体再次进化,直到进化完成。 其中,遗传算法的流程图如下: ? 举例讲解: 根据上述流程图我们来一步一步理解下: 1....和自然进化一样在选择的时候一般按照一个原则:适应值高的存活的概率大,即选中进行遗传操作的概率大。一般有以下几个方法进行选择: (1)....遗传算法如何模拟大自然的进化?
Sample Input 1 60 2 60 70 3 50 20 70 Sample Output 60 1 70 1 70 2 在求最长递减子序列的基础上变形一下, #include <iostream
本次算法分享,我们提供了一种可以通过Twitter(或微博)信息进行加密货币市场预测的方法。该方法利用Twitter上的数据来预测人们对加密货币市场的情绪:贪婪?恐惧还是观望? ?...具体的,我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。...总的来说,本算法主要有两个流程: 获取微博信息 将微博信息作为字符串输入TextBlob,并估算其极性 ?...算法基本内容 在此,我们并不重点分析市场的情绪如何,而是讨论的是如何收集和分析我们的数据。...以上是本算法的基本内容,你可以参考本算法去评估更多的市场行为。 对于本算法的优化,可行的方向有:使用机器学习模型来细化极性输出或者使用极性作为其他机器学习模型的输入,等等。
一、前言 这里“遗忘”不是笔误,这个系列要讲的“遗忘算法”,是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理(NLP)的一类方法的统称,而不是大名鼎鼎的“遗传算法”! ...在“遗忘”这条非主流自然语言处理路上,不知不觉已经摸索了三年有余,遗忘算法也算略成体系,虽然仍觉时机未到,还是决定先停一下,将脑中所积梳理成文,交由NLP的同好们点评交流。...在自然语言处理中,很多对象比如:词、词与词的关联、模板等,都具备按相对稳定重现的特征,因此非常适用遗忘来处理。 三、牛顿冷却公式 那么,我们用什么来模拟遗忘呢? ...提到遗忘,很自然的会想到艾宾浩斯遗忘曲线,如果这条曲线有个函数形式,那么无疑是模拟遗忘的最佳建模选择。遗憾的是它只是一组离散的实验数据,但至少让我们知道,遗忘是呈指数衰减的。 ...四、已经实现的功能 如果把自然语言处理比作从矿砂中淘金子,那么业界主流算法的方向是从矿砂中将金砂挑出来,而遗忘算法的方向则是将砂石筛出去,虽然殊途但同归,所处理的任务也都是主流中所常见。
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