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一个算法问题,请帮忙!!
ccdd14
2006-09-06 10:51:15
如何将一个输入的数字逆序输出
且输入的数字位数不确定
比如:
输入12345.78, 输出78.54321
这题的解法很多
但什么样的算法效率最高呢?
请把详细算法写出来
请帮帮忙!!谢谢啊!!
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一个算法问题,请帮忙!!
如何将一个输入的数字逆序输出 且输入的数字位数不确定 比如: 输入12345.78, 输出78.54321 这题的解法很多 但什么样的算法效率最高呢? 请把详细算法写出来 请帮帮忙!!谢谢啊!!
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gefengxztg
2006-09-08
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用栈实现,输入一个数字就进栈
最后出栈
lann64
2006-09-08
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上面的算法时间复杂度都是O(n)
有没有时间复杂度是O(1)的
==============================
O(1)?你觉得有可能嘛?总要遍历每个数字吧,O(n)已经是很好的了,再优化不会在复杂度上优化了。
ccdd14
2006-09-08
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对不起
写错
应该是:
上面的算法时间复杂度都是O(n)
有没有时间复杂度是O(1)的
ccdd14
2006-09-08
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上面的算法时间复杂度都是在O(1)
有没有时间复杂度在O(1)的
sinall
2006-09-07
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#include <iostream>
#include <sstream>
using namespace std;
double reverse_double(double arg);
int main(void)
{
double num = 2345.78;
cout << num << " " << reverse_double(num) << endl;
return 0;
}
double reverse_double(double arg)
{
ostringstream oss;
oss << arg;
string str = oss.str();
for (int i = 0; i < str.size()/2; ++i)
{
char temp;
temp = str[i];
str[i] = str[str.size()-i-1];
str[str.size()-i-1] = temp;
}
istringstream iss(str);
iss >> arg;
return arg;
}
一叶还真不知秋
2006-09-07
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char *p;
p = s;
while(*p) ++p;
while(p != s)
{
cout<<*p;
--p;
}
我觉得从运行速度和内存消耗都较小.
aminconi
2006-09-07
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循环strlen(pStr)/2次
依次首尾对换
一叶还真不知秋
2006-09-07
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递归也没省空间,函数调用一样要消耗空间.
HappyTree
2006-09-07
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输入的数字位数不确定,建议还是采用非递归方式
JFDream_15
2006-09-07
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采用递归方式确实是比较简洁和比较易懂的算法,但是从效率上而言,它应该是最低的,因为需要有不断的函数的调用的开销,需要不断地压栈,退栈等,要把效率提高,可以把递归方式改为非递归方式,但是改为非递归方式会加大对空间的消耗.其实说白了,就是空间与时间上的对换.
arkk
2006-09-07
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如何将一个输入的数字逆序输出
且输入的数字位数不确定
比如:
输入12345.78, 输出78.54321
输出的是78.54321,而不是87.54321,要将小数点两边的分别反过来,楼主是这个意思吗?
forenrol
2006-09-06
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void *reverse(char *p)
{
if(*p=='\0')
return;
reverse(p+1);
cout<<*p;
}
int main()
{
char *p = "adfaf";
reverse(p);
system("pause");
return 0;
说明目前论坛里大家认为的这算比较好的实现逆置功能代码。
采用的是递归方式。
lin_style
2006-09-06
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这个算法不用吧
直接指针倒指回来就好了
彻底搞懂
一个
算法
,Prophet!!
本文介绍了Facebook开发的时间序列预测
算法
Prophet,它适用于处理有强季节性、节假日效应和趋势变化的数据。文中阐述了其原理,包括趋势、季节性、节假日效应和误差项模型,还介绍了模型训练与预测、优化方法,提及该
算法
在异常值、缺失值处理等方面的优点,并给出案例代码。
一个
必会
算法
模型,XGBoost !!
本文介绍了XGBoost
算法
,它是梯度提升树的改进,通过结合多个决策树构建集成模型。阐述了其核心原理,包括损失函数优化、正则化等。还总结了高效并行、处理缺失值等特点及适用场景,如分类、回归等
问题
。最后给出使用鸢尾花数据集的二分类完整案例。
一个
超强
算法
模型,Random Forest !!
随机森林是强大的机器学习
算法
,通过构建多棵决策树提高性能和稳定性。它能处理分类、回归等
问题
,具有高性能、抗过拟合等优势,但也存在黑盒模型、计算开销大等劣势。文中还介绍了其工作原理、处理过拟合的方法、超参数选择等内容。
算法
金 |
一个
强大的
算法
模型,GPR !!
本文深入探讨高斯过程回归(GPR)
算法
,介绍其定义、核心思想与数学基础。通过实例展示GPR在解决复杂非线性回归
问题
中的应用,包括核函数的选择与优化。
超全面讲透
一个
算法
模型,XGBoost!!
本文详细介绍了XGBoost
算法
,它是一种极限梯度提升
算法
,擅长解决结构化数据
问题
,具有速度快、准确性高、防过拟合等特点,还给出公式推导和房价预测案例。此外,分享了大模型AI的学习路径,包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环四个阶段。
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