例如,调用DigitSum(1729),则应该返回1+7+2+9,它的和是19. 思路:我们可以先将整数的每一个数字取出来,每次取个位数字,取完后退位(将数字除以10),在取个位数字,依次取出所有的数字.在进行求和操作,并返回它的和. #include<stdio.h> int Digit_num(int num) { ) { return num; } else { + Digit_num(num / ); } } int main() { ; printf("请输入所求的数字:\…
include "stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include <algorithm> #include<iomanip> #include<string> using namespace std; class Solution { public: long long nums = 0; int InversePairs(vector<int> dat…
//写一个递归函数DigitSum(n),输入一个非负整数,返回组成它的数字之和, //比如,调用DigitSum(1729),则应该返回1+7+2+9,它的和是19 #include <stdio.h> int fuc(int x) { if(x!=0) return x%10+(fuc(x/10)); return 0; } int main() { printf("%d\n",fuc(2138)); return 0; }…
题目: 输入一个数字n  如果n为偶数则除以2,若为奇数则加1或者减1,直到n为1,求最少次数  写出一个函数 首先,这道题肯定可以用动态规划来解, n为整数时,n的解为 n/2 的解加1 n为奇数时,n的解为 (n+1)/2 和 (n-1)/2 的解中较小的解加2 通过这个思路,我们可以自底向上依次计算出n的解,代码如下 public static int getNum(int n) { if(n<1) { return 0; } int[] res = new int[n+1]; res[0…
import randomcount=int(input('请输入你所想要手机号数量:'))prefix='138'for i in range(count): num=random.sample(range(9999999, 100000000), 1)#这样就避免了重复的号码 num1=prefix+str(num) print('%s'%num1)…
输入一个数值num,对1到num的所有的数值进行全排列: 其实这个题目可以看成是将1到num个数字放入num个有序的盒子里面:当将最后一个数字放入盒子里的时候,就输出所有盒子里的数字:这就是一个排列的情况: 用深度优先遍历:dfs,函数怎么写? 首先递归函数. 然后思考递归函数怎么写?第一:初试态,从第一个盒子开始放下数字:dfs(1);第二:终止条件,所有的数字全部放下,也就是走到了最后一个盒子的后面:step==num+1;返回:当dfs返回到上一层的dfs函数的时候,在上一层的dfs函数中…
归纳一下其中涉及到前端的一些基础知识,主要包括:http协议.web标准.w3c标准等.       这个问题虽然只有两个2个动作:输入URL和呈现页面,但这背后发生了很多"有趣"的事情,这个过程也涉及到很多方面的技术,包括像浏览器.DNS.http.html.服务器等.如果让我来回答,它大致的过程应该是这样的:DNS解析-->建立连接,发送数据包 -->服务器响应请求,返回给浏览器-->浏览器渲染程序页面. 1.DNS解析      当我搜索这个问题的时候,首先在浏…
用了半小时才写出来啊, 其实这种思路应用范围很广,利用有序性这个特点,比如本体只要是有序就行,例如两个集合是有序的,求交集,有序数组的查找,有序数组的归并,有序有了优化的可能. 输入一个正数 n,输出所有和为 n 连续正数序列         例如输入 15,由于 1+2+3+4+5=4+5+6=7+8=15,所以输出 3 个连续序列 1-5.4-6 和 7-8.         分析:我们用两个数small和big分别表示序列的最小值和最大值.首先把small初始化为 1,big初始化为 2.…
承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow…
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