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    【C++】STL 算法 - transform 变换算法 ( transform 函数原型 | 将 一个 或 两个 输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 )

    算法函数原型 2 - 将 两个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 3、transform 算法源码分析 一、transform 算法 1、transform 算法简介 std::transform...transform 算法 接受 一个 或 两个输入范围 , 以及一个输出范围 , 并 根据提供的 一元函数对象 或 二元函数对象 对 " 输入范围内的元素 " 进行转换 ; 2、transform 算法函数原型...1 - 将 一个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 transform 算法函数原型 : 下面的函数原型作用是 将 一个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 ; template...transform 算法函数原型 2 - 将 两个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 transform 算法函数原型 : 下面的函数原型作用是 将 两个输入容器 中的元素 变换后 存储到...一元函数对象 : 接受一个参数 , 也就是来自第一个输入序列的元素 , 并返回转换后的值 ; 二元函数对象 : 接受两个参数 , 第一个参数是 来自第一个输入序列的元素 , 第二个参数是 第二个输入序列的元素

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    题目:利用递归函数调用方式,将所输入的5个字符,以相反顺序打印出来。

    要利用递归函数调用方式将输入的5个字符以相反顺序打印出来,可以编写一个C++程序来实现。递归方法的基本思想是每次处理一个字符,并将剩余的字符传递给下一次递归调用,直到所有字符都被处理完。...= 5) { std::cout 输入的字符数量不正确,必须输入5个字符。"...参数 str 是输入的字符串,index 是当前处理的字符索引。如果 index 小于0,表示所有字符都已处理完毕,递归结束。...否则,打印当前字符 str[index],然后递归调用 reversePrint 处理下一个字符 str[index - 1]。主函数:定义变量 input 用于存储用户输入的字符串。...提示用户输入5个字符,并读取输入。检查输入的字符数量是否为5,如果不是,输出错误信息并退出程序。调用 reversePrint 函数,从最后一个字符开始打印。

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    一个面试题:截取字符串的函数,输入为一个字符串和字节数,输出为按字节截取的字符串

    一个面试题: 编写一个截取字符串的函数,输入为一个字符串和字节数,输出为按字节截取的字符串。...但 是要保证汉字不被截半个,如“我ABC”4,应该截为“我AB”,输入“我ABC汉DEF”,6,应该输出 为“我ABC”而不是“我ABC+汉的半个”。...亲, 记住:男人,不能说自己是不行的$_^    believe yourself) import java.util.Scanner; /** * 编写一个截取字符串的函数,输入为一个字符串和字节数...,输出为按字节截取的字符串。...但 * 是要保证汉字不被截半个,如“我ABC”4,应该截为“我AB”,输入“我ABC汉DEF”,6,应 * 该输出为“我ABC”而不是“我ABC+汉的半个”. */ public class Test10

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    Python——编写一个叫做find_dups的函数,其输入参数为一个整数列表,找出其中出现了两次或两次以上的值,并以集合的形式返回。

    不假思索的代码不是好代码,注重解题方式的同时,更要学会灵活应用综合技能:以下是本题涉及的其他重点知识 可以去除列表中的重复元素 使用核心方法:列表查重 字符串和列表的转化 python如何将列表中的字符串变成数字...def main(): # 分割字符串——列表 listnumber = input("输入重复的数字,通过函数去重,并筛选出重复的数字(请以空格分隔):").split()...# 字符串——整数 listnumber = list(map(int,listnumber)) #调用查重函数: #注意参数为列表传递的是地址 find_dups(listnumber...Python_Demo\homework_2.1\venv\Scripts\python.exe D:/Python_Demo/homework_2.1/homework_11other_02.py 输入重复的数字...,通过函数去重,并筛选出重复的数字(请以空格分隔):1 1 2 33 33 5 6 {1, 33}

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    用go语言,一个数组被称为“特殊数组”,当且仅当其所有相邻的两个元素具有不同的奇偶性(即一个为

    用go语言,一个数组被称为“特殊数组”,当且仅当其所有相邻的两个元素具有不同的奇偶性(即一个为奇数,另一个为偶数)。...输入:nums = [2,1,4]。 输出:true。 解释: 只有两对相邻元素: (2,1) 和 (1,4),它们都包含了奇偶性不同的数字,因此答案为 true。...大体步骤如下: 1.遍历整数数组 nums,检查相邻两个元素的奇偶性是否相同,如果相同则返回 false。 2.若遍历完成后没有发现相邻两个元素奇偶性相同的情况,则返回 true。...时间复杂度分析: • 遍历整个数组来检查相邻两个元素的奇偶性,时间复杂度为 O(n),其中 n 是数组 nums 的长度。...空间复杂度分析: • 算法使用了常数级别的额外空间,即没有使用额外的空间来存储状态或辅助数据结构,因此空间复杂度为 O(1)。

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    哈希竞猜游戏系统开发如何开发?哈希竞猜游戏系统开发应用详情案例及源码

    哈希函数的运算结果是哈希值竞猜,如果两个哈希值相同的话,那这两个输入值的微盘结果极大可能会是多国语言相同的,也有一部分可能是大富不同的,这一部分的情况就叫做幸运哈希竞猜碰撞。...反之如果两个哈希值是不相同的,那么这两个散列值的原始输入一定是不相同的。对于一个数据块,哪怕只改动一点,那这个哈希值的改动都会非常大,这就是抗篡改能力。...存储于IPFS的文档、图片、视频等文件均会经过哈希运算,得出一个独一无二的哈希值。  哈希算法具有3个特点:  (1)只有完全相同的输入值才能输出同一哈希值。  ...哈希英译为Hash一般也称为散列,指将任意长度的数据输入,通过散列算法变成固定长度的数据输出,而这个输出就是散列值了。简单来说,散列值就是找到一种数据内容和数据储存地址之间的映射关系。....关联数组---指一种常常使用散列表来实现的数据结构;  散列技术的实现就是基于散列函数的,可以理解为撒捏函数就是在实现信息压缩,把消息字符串压缩成数值摘要,根据数量变小,固定下来格式。

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    从简单的函数Y = X开始,创建一个完整的人工神经网络

    所谓的监督式机器学习,它的目标是找到(即学习)一个函数,能够在输入和输出集合之间完成映射。等到学习过程结束,函数应该能对每一个给定的输入,返回正确的输出。...数据中误差的存在表明模型函数不能在输入和输出之间正确地映射。 为了减少误差,我们必须修改函数。问题是,我们改变函数里的什么东西,能够减少它的误差呢?函数只有两个变量X和Y。...如果新的参数值是2.5,新函数是y=2.5x, 在这个函数的基础上计算总误差,计算结果可见以下表格,当总误差为7时,比之前参数值1.5和0.5两个案例的结果更优,所以我们应该为w赋比1.5更大的值,以减少总误差...神经元也可以表示为总结所有这些信息的图表,如下图所示。 在图中,您可以找到数学函数中的参数与神经元图之间的映射。只有一个地方需要注意。偏差被视为输入值为1的权重。...该操作符将返回每个输入与其相应权重之间的乘积之和。 下面给出了神经元的新数学形式。注意,求和从0开始,而不是1.这意味着将存在权重(w)和具有索引为0的输入(X)。索引为0的权重将指向偏差b。

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    开发 | 从Y = X到构建完整的人工神经网络

    数据中误差的存在表明模型函数不能在输入和输出之间正确地映射。 为了减少误差,我们必须修改函数。问题是,我们改变函数里的什么东西,能够减少它的误差呢?函数只有两个变量X和Y。...如果新的参数值是2.5,新函数是y=2.5x, 在这个函数的基础上计算总误差,计算结果可见以下表格,当总误差为7时,比之前参数值1.5和0.5两个案例的结果更优,所以我们应该为w赋比1.5更大的值,以减少总误差...从数学形式到神经元的图形形式 此时,我们推导出具有2个参数的函数Y = wX + b。第一个是表示权重的w,第二个是表示偏差的b。该函数是ANN中接受单个输入的神经元的数学表示。输入为X,权重等于w。...在图中,您可以找到数学函数中的参数与神经元图之间的映射。只有一个地方需要注意。偏差被视为输入值为1的权重。这使得对于正常输入操纵偏差变得容易。 ?...注意,求和从0开始,而不是1.这意味着将存在权重(w)和具有索引为0的输入(X)。索引为0的权重将指向偏差b。其输入将始终指定为+1。 ? 你也可以在求和完成后再加上偏差作为单独的一项(如下所示)。

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    从Y = X到构建完整的人工神经网络

    数据中误差的存在表明模型函数不能在输入和输出之间正确地映射。 为了减少误差,我们必须修改函数。问题是,我们改变函数里的什么东西,能够减少它的误差呢?函数只有两个变量X和Y。...如果新的参数值是2.5,新函数是y=2.5x, 在这个函数的基础上计算总误差,计算结果可见以下表格,当总误差为7时,比之前参数值1.5和0.5两个案例的结果更优,所以我们应该为w赋比1.5更大的值,以减少总误差...从数学形式到神经元的图形形式 此时,我们推导出具有2个参数的函数Y = wX + b。第一个是表示权重的w,第二个是表示偏差的b。该函数是ANN中接受单个输入的神经元的数学表示。输入为X,权重等于w。...在图中,您可以找到数学函数中的参数与神经元图之间的映射。只有一个地方需要注意。偏差被视为输入值为1的权重。这使得对于正常输入操纵偏差变得容易。 ?...注意,求和从0开始,而不是1.这意味着将存在权重(w)和具有索引为0的输入(X)。索引为0的权重将指向偏差b。其输入将始终指定为+1。 ? 你也可以在求和完成后再加上偏差作为单独的一项(如下所示)。

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    安全多方计算(5):隐私集合求交方案汇总分析

    Bob以本方数据y作为OPRF协议的输入,协议执行完成后,Bob可得到y的伪随机函数值,但无法获得关于k的任何信息。...图8 基于OPRF的PSI方案总体流程示意图 我们将基于OPRF的PSI方案分为以下步骤进行阐述: 1. 请求者将数据映射为,映射过程如图9所示。...首先,请求者随机生成m行w列的二进制矩阵A,其中m为数据集大小。对于每个数据,请求者计算其伪随机函数值,并将伪随机函数值与二进制矩阵A相结合,获取二进制比特串。...然后,基于二进制比特串执行哈希操作,得到数据映射值。 图9 请求者数据映射流程图 2. 请求者生成矩阵B。请求者生成一个m行w列的全1矩阵D,将第1步标记的数据位部分置为0。...矩阵A、B、C具有如下特性:此三个矩阵对于数据为的比特值相同;而通过不经意传输,矩阵C的非数据位已被置乱。 图11 不经意传输执行示意图 4. 数据拥有者将数据映射为,映射过程如图12所示。

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