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摘要: 题目描述 在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。 即输出P%1000000007 输入描述: 题目保证输入的数组中没有的相同的数字数据范围: 对于%50的数据,size 阅读全文
posted @ 2018-01-01 18:14 乐乐章 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 输入两个链表,找出它们的第一个公共结点。 思路1: 首次遍历:算出2个链表的长度l1,l2。 第二次遍历,长的链表先走|l2-l1|步,然后2个链表同时遍历,找到第一个相同的节点输出。 C++:20180726 阅读全文
posted @ 2018-01-01 16:04 乐乐章 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 在一个字符串(1<=字符串长度<=10000,全部由字母组成)中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置 思路: 用数组建一个哈希表,key 是字符,val是次数。 第一次遍历,统计次数 第二次遍历,把次数为1的下标输出。 c++:20180725 阅读全文
posted @ 2017-12-31 17:12 乐乐章 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 把只包含因子2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14不是,因为它包含因子7。 习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第N个丑数。 丑数只能被2,3,5整除,所以我们一直除以2,一直除以3,一直除以5 ,如果最后等于1就是丑数 解法1:暴力 阅读全文
posted @ 2017-12-31 16:32 乐乐章 阅读(162) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一面:1h 一面:1h 介绍比赛项目。 lr与xgb的区别? xgb 为什么不用归一化,onehot? xgb 与 gbdt的区别。 做这些比赛你们的优势在哪,既然全是相同的套路。 RCNN的原理, CNN的原理。LSTM的介绍,包括哪些门 。LSTM与RNN有哪些不同,解决了什么问题。 深度学习如 阅读全文
posted @ 2017-12-19 21:29 乐乐章 阅读(746) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3,32,321},则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。 思路: 在这里自定义一个比较大小的函数,比较两个字符串s1, s2大小的时候,先将它们拼接起来,比较s1+s2, 阅读全文
posted @ 2017-12-16 21:07 乐乐章 阅读(201) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 求出1~13的整数中1出现的次数,并算出100~1300的整数中1出现的次数?为此他特别数了一下1~13中包含1的数字有1、10、11、12、13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了。ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数。 思路: 阅读全文
posted @ 2017-12-16 20:12 乐乐章 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 联想研究院 1面 自我介绍 聊比赛,讲了讲jdd的。 感觉都快要背过了。。。 之前重复的问题就不说了,说一下印象比较深的 adaboost 与gbdt的区别 随机森林,如果有t个特征,n个树,每个树深为m,求某个特征一次也没有被用的概率。 xgb与gbdt的区别 adaboost 参数是怎样更新的 阅读全文
posted @ 2017-12-16 16:08 乐乐章 阅读(2706) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一面(1小时) 自我介绍,研究方向,本科学校,家乡等等。。 1 介绍了jdd风险登录的比赛,问题背景,建模,特征构建,特征选择,模型等。 个人觉得介绍项目一定要高大上一点,把自己创新或者有创意的点子讲出来。 2 介绍360 机器文章识别的比赛。问题背景,建模啥的。 答:这个地方 ,我们是用的cnn, 阅读全文
posted @ 2017-12-14 22:46 乐乐章 阅读(1228) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 题目描述 HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢?例如:{6,-3,-2,7,-15,1 阅读全文
posted @ 2017-12-13 23:56 乐乐章 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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