2017最全华为机试题C/C++（含答案源码）
2017最全华为机试题C/C++（含答案源码)，包含111道上机考试题，欢迎下载，觉得资源好请好评。分别将字符串中的字符转换成整型数字,进行计算后,再转换成字符类型存储起来数为其中和是输入,是的长度,是的长度。是输出4.删除子串,只要是原串中有相同的子串就删掉,不管有多少个,返回子串个数输出删除后的字符串删除子串5.约瑟夫环是一个数学的应用问题:已知n个人(以编号1,2,3..n分别表示)围坐在一张圆桌周围。从编号为k的人开始报数,数到m的那个人出列:他的下一个人又从1开始报数,数到m的那个人又出列;依此规律重复下去,直到圆桌周围的人仝部出列。6.比较一个数组的元素是否为回文数组比较两个数组,要求从数组最后一个元素廾始逐个元素冋前比较,如果2个数组长度不等,则只比较较短长度数组个数元素。请编程实现上述比较,并返回比较中发现的不相等元素的个数比如:数组{1,3,5}和数组77,21,1,3,5}按题述要求比较,不相等元素个数为0数组{1,3,5}和数组:77,21,1,3,5,7按题述要求比较,不相等元素个数为3要求实现函数int array compare(int len1, int array1[], int len2, int array2[l输入】 int len1:输入被比较数组1的元素个数;int array l[]:输入被比较数组1;int lcn2:输入被比较数组2的元素个数;int array2L]:输入被比较数组2【输出】无【返回】不相等元素的个数,类型为int小例1)02: int array1[ =11,3, 5, int len1=3, int array 2=77, 21, 1, 3, 51int e函数返回:02)输入: int array1[]=:1,3,5),int1en1=3, int array2={7,21,1,3,5,7int lend6函数返回:3约瑟大环变种:输入一个由随机数组成的数列(数列中每个数均是大于0的整数,长度已知),和初始计数值m。从数列首位置开始计数,计数到m后,将数列该位置数值替换计数值m,并将数列该位置数值出列,然后从下一位置从新开始计数,直到数列所有数值出列为止。如果计数到达数列尾段,则返回数列首位置继续计数。请编程实现上述计数过程,同时输出数值岀列的顺序比如:输入的随机数列为:3,1,2,4,初始计数值m-7,从数列首位置开始计数(数值3所在位置)第一轮计数出列数字为2,计数值更新m2,出列后数列为3,1,4,从数值4所在位置从新开始计数第二轮计数出列数字为3,计数值更新m3,出列后数列为1,4,从数值1所在位置开始计数第三轮计数出列数字为1,计数值更新m=1,出列后数列为4,从数值4所在位置开始计数最后一轮计数出列数字为4,计数过程完成。输出数值出列顺序为:2,3,1,4。要求实现函数id array iterate(int len, int input array [, int m, int output array [)输入】 int len:输入数列的长度;int Intput array[]:输入的初始数列intm:初始计数值【输出】 int output array[]:输出的数值出列顺序【返回】无示例输入: int input array[13,1,2,4}, int lcn4输出: output array[]2,3,1,4手机弓码合法性:问题描述:我国大陆运营商的手机号码标准格式为:国家码+手机号何,例如:8613912345678。特点如下:、长度13位2、以86的国家码打头3、手机号码的每一位都是数字。请实现手机号码合法性判断的函数要求1)如果手机号码合法,返回02)如果手机号码长度不合法,返回13)如果于机号码中包含非数字的字符,返回24)如果于机号码不是以86打头的,返回3:【注】除成功的情况外,以上其他合法性判断的优先级依次降低。也就是说,如果判断出长度不合法,直接返回1即可,不需要再做其他合法性判断。要求实现函数int verifyMsisdn (chark inMsisdn)【输入】char* inmsisdn,表示输入的手机号码字符串。【输出】无【返回】判断的结果,类型为int示例输入: inMsisdn=“869123456789“输出:无返回:1输入: msisdn=“88139123456789输出:无输入: inMsisdn=“86139123456789“输出:无返简单的四则运算问题描述:输入一个只包含个位数字的简单四则运算表达式字符串,计算该表达式的值注:1、表达式只含,,(,),四则运算符2、表达式数值只包含个位整数(0-9),且不会出现0作为除数的情况3、要考虑加减乘除按通常四则运算规定的计算优先级4、除法用整数除法,即仅保留除法运算结果的整数部分。比如8/3=2。输入表达式保证无0作为除数情况发生5、输入字符串一定是符合题意合法的表达式,其屮只包括数字字符和四则运算符字符,除此之外不含其它任何字符,不会出现计算溢出情况要求实现函数:int calculatc(int lcn, char *cxpStr输入】 int cn:字符串长度;char* cxpStr:表达式字符串【输出】无【返回】计算结果示例1)输入:char* expstr“1+4*5-8/3函数返回:192)输入:char* expStr=“8/3*3”函数返回:6
- 2021-05-07下载
- 积分：1
EM算法详细例子及推导
EM算法详细例子及推导数θ),那么对于上面的实验,我们可以计算出他们出现我们观察到的结果即0=(5,9,.8,4,7,20=(B,A,A,B,4)的概率函数P(X=x10),2z)⑨)就叫做θ的似然函数。我们将它对θ求偏导并令偏导数为0,就可以得到如的结果P(X=x0,=20))=(;P(z=A)3(1-P(z=A)2C10(1-64)10A(1-6C104(1-0(1-6B)C106n(1-6我们将这个问题稍微改变一下,我们将我们所观察到的结果修改一…下我们现在只知道每次试验有几次投掷出正面,但是不知道每次试验投掷的是哪个硬币,也就是说我们只知道表中第一列和第三列。这个时候我们就称Z为隐藏变量( Hidden variable),X称为观察变量( Observed variable)。这个时候再来估计参数θ4和θB,就没有那么多数据可供使用了,这个时侯的估计叫做不完整数据的参数估计。如果我们这个时候冇某种方法(比如,正确的猜到每次投掷硬币是A还是B),这样的话我们就可以将这个不完整的数据估计变为完整数据估计当然我们如果没有方法来获得更多的数据的话,那么下面提供了一种在这种不完整数据的情况下来估计参数θ的方法。我们用迭代的方式来进行:(1)我们先赋给θ一个初始值,这个值不管是经验也好猜的也好,反正我们给它一个初始值。在实际使用中往往这个初始值是有其他算法的结果给岀的,当然随机给他分配一个符合定义域的值也可以。这里我们就给定64=0.7,6B=0.4(2)然后我们根据这个来判断或者猜测每次投掷更像是哪枚硬币投掷的结果。比如对于试验1,如果投掷的是Δ,那么出现5个止面的概率为C10×0.75×(1-07)5≈0.1029:;如果投掷的是B,出现5个正面的概率为C105×0.43×(1-0.4)5≈0.2007;基于试验1的试验结果,可以判断这个试验投掷的是使币A的概率为0.10290.10290.2007)-0.389是B的概率为02007(0.1029+0.2007)06611。因此这个结果更可能是投掷B出现的结果(3)假设上一步猜测的结果为B,A,A,B,A,那么恨据这个猜测,可以像完整数据的参数仙计一样(公式2重新计算的值这样一次一次的迭代2-3步骤直到收敛,我们就得到了θ的估计。现在你可能有疑问,这个方法靠谱么?事实证明,它确实是靠谱的。期望最大化算法就是在这个想法上改进的。它在估计每次投掷的硬币的吋候,并不要确定住这次就是硬币A或者B,它计算岀来这次投掷的硬币是A的概率和是B的概率;然后在用这个概率(或者叫做Z的分布)来计算似然函数。期望最大化算法步骤总结如下:F步骤先利用旧的参数值〃计算隐藏变量Z的(条件)分布P(万=2|Xn2),然后计算logP(,X=m)的期望B(o(2,X=x)=∑∑P(Z=别X=)P(Z=X=x)其中θ是当前的值,而θ是上一次迭代得到的值。公式中已经只剩下θ一个变量了,θ是一个确定的值,这个公式或者函数常常叫做Q函数,用Q(6,6)来表示。M步骤极大化Q,往往这一步是求导,得到由旧的θ值′米计算新的θ值的公式aQ总结一下,期望最大化算法就是先根据参数初值估计隐藏变量的分布,然后根据隐藏变量的分布来计算观察变量的似然函数,估计参数的值。前者通常称为E步骤,后者称为M步骤3数学基础首先来明确一下我们的目标:我们的目标是在观察变量X和给定观察样本:1,x2,…,rn的情況下,极大化对数似然函数(=>nP(X2=x;)(5)其中只包含观察变量的概率密度函数P(X2=2)=∑P(X=n,=)这里因为参数θ的写法与条件概率的写法相同,因此将参数θ写到下标以更明确的表述其中Z为隐藏随机变量,{}是Z的所有可能的取值。那么6)=∑h∑P(X=x,z=2)∑h∑。Px=x这里我们引入了一组参数(不要怕多,我们后面会处理掉它的)a,它满足可能的;,0;∈(0,1和∑;a=1到这里,先介绍一个凸函数的性质,或者叫做凸函数的定义。∫(x)为凸函数,=1,2,…,m,A∈[0,1∑1A对∫(x)定义域中的任意n个m1,x2,…,xn有f(∑Aa)≤∑mf(xr)i=1对于严格凸函数,上面的等号只有在x1=2xn的时候成立。关于凸函数的其他性质不再赘述。对数函数是一个严格凸数。因而我们可以有下面这个结果0)=∑hn∑≥∑∑ah(X=2n,2=C现在我们根据等号成立的条件来确定a;即P(X=x,Z=2)C(10)其中c是一个与j无关的常数。因为∑,=1,稍作变换就可以得到P(X;=x;)现在来解释下我们得到了什么。c;就是Z=2;在X=x;下的条件概率戌者后验概率。求α就是求隐藏随机变量Z的条件分布。总结一下目前得到的公式就是)-∑∑P(Xi=i,Z(12)直接就极大值比较难求,EM算法就是按照下面这个过程来的。它就是大名鼎鼎的琴生( Jensen)不等式(1)根据上一步的θ来计算α,即隐藏变量的条件分布(2)极大化似然函数来得到当前的的估计3.1极大似然估计好吧,我觉得还是再说说极大似然估计吧。给定一个概率分布D,假设其概率密度函数为f,其中f带有一组参数6。为了估计这组参数6,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个采样值的X1,X2,…,Yn,那么这个就是n个(假设独立)同分布随机变量,他们分别有取值x1,x2…,xn,那么我们就可以计算出出现这样一组观察值的概率密度为lI f(ai)(13)对于f是离散的情况,就计算出现这组观察值的概率10)注意,这个函数中是含有参数0的。0的极大似然估计就是求让上面似然函数取极大值的时候的参数O值。般来说,会将上面那个似然函数取自然对数,这样往往可以简化计算。记住,这样仅仅是为了简化计算。取了自然对数之后的函数叫做对数似然函数。ln()=∑lnf(n)因为对数是一个严格单调递增的凹函数,所以对似然函数取极人值与对对数似然函数取极大值是等价的。3取了对数之后还可以跟信息熵等概念联系起来4关于凸函数有很多种说法,上凸函数和下凸函数,凸函数和凹函数等等,这里指的是二阶导数大」(等」)0的一类函数,而凹函数是其相反数为凸数的一类函数32期望最大化算法收敛性如何保证算法收敛呢?我们只用证明l(04+1)≥1(00)就可以了l(0(t11)∑∑(+1)1PX=x;2=2)(+(t+1∑∑nf(X=x;,z=z;)(+1)(t)o(tn /(r=i,Z=2(t)≥∑∑ahn(t)7(0其中第一个人于等于号是因为只有当a取值合适(琴生不等式等号成立条件)的时候才有等号成立,第二个人于等于号正是M步骤的操作所致。这样我们就知道l(θ)是随着迭代次数的增加越来越人的,收敛条件是值不再变化或者变化幅度很小。4应用举例4.1参数估计很直接的应用就是参数估计,上面举的例子就是参数估计42聚类但是如果估计的参数可以表明类别的话,比如某个参数表示某个样本是否属于某个集合。这样的话其实聚类问题也就可以归结为参数估计问题。References[]最大似然估计[oNline].Availablehttp://zh.wikipediaorg/wiki.%E6%9c%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1[2] Ceppellini, r, Siniscalco, M.& Smith, C.A. Ann. Hum. Genet. 20, 97-115(1955)3 Hartley, H. Biometrics 14, 174-194(1958)4 Baum, L.E., Petric, T, Soulcs, G.& Weiss, N. Ann. Math. Stat 41, 164-171(1970)[ 5] Dempster, A P, Laird, N.M., Rubin, D B.(1977). "Maximum Likelihoodfrom Incomplete Data via the em algorithm. Journal of the royal statis-tical Society Series B(Methodological)39(1): 1-38. JSTOR 2984875 MR0501537[6]Whatistheexpectationmaximizationalgorithm[oNline].Avaiable:http//ai. stanford. edu/-chuongdo/papers/em tutorial pdf[7TheEmAlgorithmOnline.Availablehttp://www.cnblogs.com,jerrylead/ archive/2011/04/06/2006936html
- 2020-12-07下载
- 积分：1
|
联系客服（QQ：3324461878）
