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请问如何在现有的hadoop环境中安装?
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失败123:
您好楼主: 我装好之后为啥老是最后一步Cluster ...
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摘要:模拟, 环的处理
一. 题目翻译
1. 描述:
你有一条由N个红色的,白色的,或蓝色的珠子组成的项链(3<=N<=350),珠子是随意安排的。 这里是 n=29 的二个例子:
第一和第二个珠子在图片中已经被作记号。图片 A 中的项链可以用下面的字符串表示:brbrrrbbbrrrrrbrrbbrbbbbrrrrb
假如你要在一些点打破项链,展开成一条直线,然后从一端开始收集同颜色的珠子直到你遇到一个不同的颜色珠子,在另一端做同样的事(颜色可能与在这之前收集的不同)。 确定应该在哪里打破项链来收集到最大数目的珠子。
例如,在图片 A 中的项链中,在珠子 9 和珠子 10 或珠子 24 和珠子 25 之间打断项链可以收集到8个珠子。
在一些项链中还包括白色的珠子(如图片B) 所示。当收集珠子的时候,一个被遇到的白色珠子可以被当做红色也可以被当做蓝色。
表现含有白珠项链的字符串将会包括三个符号 r , b 和 w 。写一个程序来确定从一条被给出的项链可以收集到的珠子最大数目。
2. 格式:
PROGRAM NAME:beads
INPUT FORMAT:
第 1 行: N, 珠子的数目
第 2 行: 一串长度为N的字符串, 每个字符是 r , b 或 w。
OUTPUT FORMAT:
单独的一行包含从被供应的项
SAMPLE INPUT:
29
wwwbbrwrbrbrrbrbrwrwwrbwrwrrb
SAMPLE OUTPUT:
11
二. 题解
1. 题意理解(将问题分析清楚,大致用什么思路):
这道题目的整体还是比较简单的,思路是从分割点分别向左、向右按题意搜索颜色相同的珠子,然后相加求最大即可。
唯一的难点在于如何处理这个项链这个环?下面给出两种解法:
1. 将项链用一个链表表示,每一个珠子是一个结点。每次遍历到新的剪开位置时,只需将当前链表的头结点移动到尾结点即可。这样每一次还是分别从链表的头以及尾开始遍历。
2. 用三条项链组成一个串,这样只需遍历中间那条项链,然后分别从剪开点向左与向右遍历即可。
2. 具体实现(具体实现过程中出现的问题):
这道题目我是用第一种方法实现的,代码有些混乱,就不贴了。
三. 代码
/* ID: fightin1 LANG: JAVA TASK: beads */ import java.io.BufferedReader; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.PrintWriter; import java.util.LinkedList; public class beads { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub try { BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("beads.in")); PrintWriter pw = new PrintWriter (new FileWriter("beads.out")); int length = Integer.parseInt(br.readLine()); String temp = br.readLine(); LinkedList<Character> necklace = new LinkedList<Character>(); for (int i=0;i<length;i++) { necklace.add(temp.charAt(i)); } int max = 0; for (int i=0;i<length;i++) { char remove = necklace.removeFirst(); char first = necklace.getFirst(); int position = 0; necklace.addLast(remove); int result = 0; boolean allW = false; if (necklace.getFirst()=='w'){ int end1 = find(necklace,0,length,0); result = end1 + 1; if (end1<necklace.size()-1){ int end2 = find (necklace,end1+1,length,0); first = necklace.get(end2); position = end2; result = result + end2 - end1; }else { allW = true; } } else { int end = find(necklace,0,length,0); position = end ; result = result + end + 1; } if (!allW){ if (necklace.getLast()=='w') { int end1 = find(necklace, length-1,position,1); int end2 = find(necklace,end1-1,position,1); if (necklace.get(end2)==first){ result = result ; }else { result = result + length - end1; result = result + end1 - end2 ; } }else { if (necklace.getLast()==first){ result = result; }else { int end = find(necklace,length-1,position,1); result = result + length - end ; } } } if (result >=max){ max = result; } } pw.println(max); pw.close(); br.close(); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } public static int find(LinkedList<Character> necklace,int startPoint ,int endPoint,int direction){ if (direction ==0 ){ int i=startPoint+1; for (;i<=endPoint-1;i++){ if (necklace.get(i)!=necklace.get(startPoint)&&necklace.get(i)!='w'){ break; } } return i-1; } else { int i=startPoint-1; for (;i>=endPoint+1;i--){ if (necklace.get(i)!=necklace.get(startPoint)&&necklace.get(i)!='w'){ break; } } return i+1; } } }
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机器学习是一种人工智能(AI)的子领域,致力于研究如何利用数据和算法让计算机系统具备学习能力,从而能够自动地完成特定任务或者改进自身性能。机器学习的核心思想是让计算机系统通过学习数据中的模式和规律来实现目标,而不需要显式地编程。 机器学习应用非常广泛,包括但不限于以下领域: 图像识别和计算机视觉: 机器学习在图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等方面有着广泛的应用。例如,通过深度学习技术,可以训练神经网络来识别图像中的对象、人脸或者场景,用于智能监控、自动驾驶、医学影像分析等领域。 自然语言处理: 机器学习在自然语言处理领域有着重要的应用,包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等。例如,通过深度学习模型,可以训练神经网络来理解和生成自然语言,用于智能客服、智能助手、机器翻译等场景。 推荐系统: 推荐系统利用机器学习算法分析用户的行为和偏好,为用户推荐个性化的产品或服务。例如,电商网站可以利用机器学习算法分析用户的购买历史和浏览行为,向用户推荐感兴趣的商品。 预测和预测分析: 机器学习可以用于预测未来事件的发生概率或者趋势。例如,金融领域可以利用机器学习算法进行股票价格预测、信用评分、欺诈检测等。 医疗诊断和生物信息学: 机器学习在医疗诊断、药物研发、基因组学等领域有着重要的应用。例如,可以利用机器学习算法分析医学影像数据进行疾病诊断,或者利用机器学习算法分析基因数据进行疾病风险预测。 智能交通和物联网: 机器学习可以应用于智能交通系统、智能城市管理和物联网等领域。例如,可以利用机器学习算法分析交通数据优化交通流量,或者利用机器学习算法分析传感器数据监测设备状态。 以上仅是机器学习应用的一部分,随着机器学习技术的不断发展和应用场景的不断拓展,机器学习在各个领域都有着重要的应用价值,并且正在改变我们的生活和工作方式。
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机器学习是一种人工智能(AI)的子领域,致力于研究如何利用数据和算法让计算机系统具备学习能力,从而能够自动地完成特定任务或者改进自身性能。机器学习的核心思想是让计算机系统通过学习数据中的模式和规律来实现目标,而不需要显式地编程。 机器学习应用非常广泛,包括但不限于以下领域: 图像识别和计算机视觉: 机器学习在图像识别、目标检测、人脸识别、图像分割等方面有着广泛的应用。例如,通过深度学习技术,可以训练神经网络来识别图像中的对象、人脸或者场景,用于智能监控、自动驾驶、医学影像分析等领域。 自然语言处理: 机器学习在自然语言处理领域有着重要的应用,包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等。例如,通过深度学习模型,可以训练神经网络来理解和生成自然语言,用于智能客服、智能助手、机器翻译等场景。 推荐系统: 推荐系统利用机器学习算法分析用户的行为和偏好,为用户推荐个性化的产品或服务。例如,电商网站可以利用机器学习算法分析用户的购买历史和浏览行为,向用户推荐感兴趣的商品。 预测和预测分析: 机器学习可以用于预测未来事件的发生概率或者趋势。例如,金融领域可以利用机器学习算法进行股票价格预测、信用评分、欺诈检测等。 医疗诊断和生物信息学: 机器学习在医疗诊断、药物研发、基因组学等领域有着重要的应用。例如,可以利用机器学习算法分析医学影像数据进行疾病诊断,或者利用机器学习算法分析基因数据进行疾病风险预测。 智能交通和物联网: 机器学习可以应用于智能交通系统、智能城市管理和物联网等领域。例如,可以利用机器学习算法分析交通数据优化交通流量,或者利用机器学习算法分析传感器数据监测设备状态。 以上仅是机器学习应用的一部分,随着机器学习技术的不断发展和应用场景的不断拓展,机器学习在各个领域都有着重要的应用价值,并且正在改变我们的生活和工作方式。
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