--------开始-------- 对于刚开始学编程的人来说每次基本上就是一次数据输入,多次的话基本也是会给定一个数组的大小,但随着做刷算法题开始,题目有的会不直接告诉输入几组数据,基本输入都是多组数据,对此不得不学习输入多种数据的方法. 关于文件结束符EOF        EOF 是 End Of File 的缩写,就是文件结束的意思. EOF在C语言中是在标准库中定义的一个宏,需要注意的是,EOF不是一个字符,它是从文件中读取到的一个字符,通常被定义为 int 型的一个负数 // 例如-1

数组维度搞错了 一次运行,要输入多组数据,直到读至输入文件末尾(EOF)为止 while(scanf("%d %d",&a, &b) != EOF) // 输入结束时,scanf函数返回值为EOF(-1),即没有数据输入时会退出while循环 如何键盘输入EOF windows Ctrl+Z linux  Ctrl+d

描述 所谓众数,就是对于给定的含有N个元素的多重集合,每个元素在S中出现次数最多的成为该元素的重数, 多重集合S重的重数最大的元素成为众数.例如:S={1,2,2,2,3,5},则多重集S的众数是2,其重数为3. 现在你的任务是:对于给定的由m个自然数组成的多重集S,计算出S的众数及其重数.   输入 第一行为n,表示测试数据组数.(n<30)每组测试的第一行是一个整数m,表示多重集S中元素的个数为m接下来的一行中给出m(m<100)个不大于10万的自然数(不会出现不同元素出现的次数相同的情况

题目描述 输入数组长度 n 输入数组      a[1...n] 输入查找个数m 输入查找数字b[1...m]   输出 YES or NO  查找有则YES 否则NO . 输入描述: 输入有多组数据. 每组输入n,然后输入n个整数,再输入m,然后再输入m个整数(1<=m,n<=100). 输出描述: 如果在n个数组中输出YES否则输出NO. 输入例子: 5 1 5 2 4 3 3 2 5 6 输出例子: YES YES NO 感觉挺简单的, 提交了3次才成功, while(1) 循环出错或者

几个要注意的地方: (1)Java OJ,必须将类名写成Main (2)关于如何输入多组测试数据,用二维数组去存储是一个方法,直接在while里面做也可以          但是如果  (3)关于整形int越界的问题要考虑,因此用long来做.输出的时候也要注意大小写,换行输出这些细节.   [编程题]A+B和C (15) 给定区间[-2^31, 2^31]内的3个整数A.B和C,请判断A+B是否大于C. 输入描述: 输入第1行给出正整数T(<=10),是测试用例的个数.随后给出T组测试用例,每

各类无次数限制的免费API接口整理,主要是聚合数据上和API Store上的一些,还有一些其他的. 聚合数据提供30大类,160种以上基础数据API服务,国内最大的基础数据API服务,下面就罗列一些免费的各类API接口. 聚合的免费API接口数据: 手机号码归属地API接口:https://www.juhe.cn/docs/api/id/11 历史上的今天API接口:https://www.juhe.cn/docs/api/id/63 股票数据API接口:https://www.juhe.cn/

题目的大致意思如下: 输入N组数,一组数代表一个父子对(如,0 1,0代表父节点,1代表子节点),求这N组数所组成的二叉树的高度: 例如: 输入:6  0 1  0 2  1 3  1 4  2 5  3 6 输出:4 解题思路:动态规划法,使用一个数组hight[N]记录每组数所能组成的二叉树的高度,初始化为全1数组,使用一个数组visited[N]来记录每组数的访问情况,找出最优子结构: 当visited[i]=0时,visited[i]=1,hight[i] = hight[i]+1; 然

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一.JUnit4 jar包下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1AdeVGGikcY5dfL151ZnWHA 提取码:h1am 下载完成后,解压一下即可. 二.导入JUnit4 jar包 1.打开eclipse,右击你要进行单元测试的类所在的java项目,选择“Properties”选项 2.在弹出的对话框中选择“Java Build Path”----->"Add Library" 选项,进行构建JUnit4路径 3.在弹出的“Add Library”对

思路 假设有多组数据,每一组都是按从小到大的顺序输入的,设计如下数据结构 前面一列是每一组数据的首部,后面是真正的数据,首部的定义为: struct head { Node* next; head* down; head* up; }; 数据部分的定义为: struct Node { int data; Node* next; }; 1.我们称左上角为根,左下角为尾,根的前指针(up)和尾的后指针(down)为NULL,next指向数据,那么在输出的时候,只需要遍历第二列选出最小的数据即可,在输

在研究数据分布时,散点图是一类比较常用的方法,通过三点图可以很好的显示数据的分布位置.一组数据生成散点图,利用excel是很容易生成的:但是,多组数据生成散点图,不同组数据用不同颜色表示,那该怎么生成呢? 在我经过半个多小时的学习后,我终于学会了如何用excel生成多组数据的散点图.下面是方法: 1.选择三点图的横坐标数据,纵坐标数据.如图,成立时间为第一组数据散点图横坐标,注册资本为纵坐标:然后选择  所有图表|散点图:点击确定,即可得到第一组数据散点图. 2.第二组数据导入是关键,选中刚才生

项目背景 项目中需要把表格重排显示 处理方法 思路主要是用历遍Json数组把json数据一个个append到5个表格里,还要给每个单元格绑定个单击弹出自定义对话框,表格分了单双行,第一行最后还要改rowspan,程序还没优化运行正常先给客户展示先 1,表格数据->json数组 2,json树组数据输出到表格Dom树 2015/3/25日已优化并重构程序 /** * @create: nelson * @initITMTableV2 初始化表格内容 * @调用方式 $("#main_cont

突然想通过checkbox来提交多组数据到action,一时间想不起来怎么写,到网上流岚大婶们的笔迹之后,有了新发现! 方法一: 在action用一个String类型的变量来接受checkbox传过来的值 private String checkName; <input type="checkbox" name="checkName" value="aaa"/> <input type="checkbox"

json 数据类型,后台在组数据时,错一个标点符号,前端都解析不出来.

目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KS散度越小 KS散度主要有两个性质: (1)不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 from scipy.stats imp

Java学习笔记:基本输入.输出数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 相关内容: 输出数据: print println printf 输入数据: Scanner 输出数据: JAVA中在屏幕中打印数据可以使用: System.out.print(x):x可以是一个变量.表达式.字符串. System.out.println(x):x可以是一个变量.表达式.字符串.与print不同的是打印完后会换行 System.out.printf(打印格式,变量名):这个功能与c语言的printf类型

L1-2. 点赞 时间限制 200 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 微博上有个“点赞”功能,你可以为你喜欢的博文点个赞表示支持.每篇博文都有一些刻画其特性的标签,而你点赞的博文的类型,也间接刻画了你的特性.本题就要求你写个程序,通过统计一个人点赞的纪录,分析这个人的特性. 输入格式: 输入在第一行给出一个正整数N(<=1000),是该用户点赞的博文数量.随后N行,每行给出一篇被其点赞的博文的特性描述,格式为“K F1... F

1.终端执行安装命令 yum install "@Chinese Support" 2.如下图,多出Input method 3.点击进行配置 4.reboot重启系统,新建一个文本,试一下输入,问题出来(难道是当时新建虚拟机时没有选择增强型虚拟键盘)

之前整理过一些聚合数据上的免费API(各类免费的API接口分享,无限次),这次还有一些其他的进行了整理,主要是聚合数据上和API Store上的一些,还有一些其他的. 聚合数据提供30大类,160种以上基础数据API服务,国内最大的基础数据API服务,下面就罗列一些免费的各类API接口.聚合的免费API接口数据:手机号码归属地API接口:https://www.juhe.cn/docs/api/id/11历史上的今天API接口:https://www.juhe.cn/docs/api/id/63

监督学习算法需要标记的样本(x,y),但是无监督学习算法只需要input(x). 您将了解聚类 - 用于市场分割,文本摘要,以及许多其他应用程序. Principal Components Analysis, 经常用于加快学习算法,同时对于数据可视化以帮助你对数据的理解也有很大的帮助. Unsupervised learning Introduction supervised learning:在前面几课我们学习的都是属于监督性学习的内容,包括回归和分类,主要特点就是我们使用的数据集都是类似(x