首页 > TAG信息列表 > rNum
判断回文数
嘿嘿！ 我盼望已久的回文函数终于找到了！！！ →→ 点击查看代码 bool huiwen(int num) { int a=num; int rnum=0; while(a>0) { rnum=rnum*10+a%10; a=a/10; } return rnum==num; } （其实我是从代码里抄下来的）嘻嘻CF380C Sereja and Brackets
洛谷题面 线段树模板题。 题目分析 给定一个括号串和 \(m\) 次操作，每次操作求区间 \([l,r]\) 内最长合法括号子序列的长度。 题目分析 我们可以在普通线段树上再记录两个变量 \(lnum,rnum\)，分别表示区间内未匹配的左括号的数量和未匹配的右括号的数量。 于是有： inline void pushup【BP预测】基于鸡群算法改进BP神经网络实现数据预测
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1Leecode之翻转整数
给你一个 32 位的有符号整数 x ，返回将 x 中的数字部分反转后的结果。 如果反转后整数超过 32 位的有符号整数的范围 [−231, 231 − 1] ，就返回 0。 假设环境不允许存储 64 位整数（有符号或无符号）。 示例 1： 输入：x = 123 输出：321 示例 2： 输入：x = -123 输出：-321 示例 3： 输入【BP预测】基于鸡群算法改进BP神经网络实现数据预测
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1【BP预测】基于鸡群算法改进BP神经网络实现数据预测
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1