1012 数字分类 (20 分)java
时间: 2023-04-22 18:02:02 浏览: 65
题目描述
给定一系列正整数,请按要求对数字进行分类,并输出以下5个数字:
A1 = 能被5整除的数字中所有偶数的和;
A2 = 将被5除后余1的数字按给出顺序进行交错求和,即计算n1−n2+n3−n4⋯;
A3 = 被5除后余2的数字的个数;
A4 = 被5除后余3的数字的平均数,精确到小数点后1位;
A5 = 被5除后余4的数字中最大数字。
输入描述
每个输入包含1个测试用例。每个测试用例先给出一个不超过1000的正整数N,随后给出N个不超过1000的待分类的正整数。数字间以空格分隔。
输出描述
对给定的N个正整数,按题目要求计算A1~A5并在一行中顺序输出。数字间以空格分隔,但行末不得有多余空格。
输入样例
13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 16 18
输出样例
30 11 2 9.7 18
解题思路
题目要求对数字进行分类,按照题目要求分类即可,需要注意的是,如果某个分类没有数据,需要输出 N/A。
Java 代码
相关问题
二进制分类java
二进制分类指的是将数据分成两类的分类问题。在Java中,可以使用以下步骤进行二进制分类:
1. 定义一个阈值,将数据分成两类。
2. 将数据存储在一个数组中。
3. 遍历数组,将小于阈值的数据放入一个数组中,大于等于阈值的数据放入另一个数组中。
4. 对两个数组进行处理,可以使用Java中的各种算法和数据结构,如排序、查找、统计等。
以下是一个简单的Java代码示例,用于将一个数组中的数据进行二进制分类:
```java
public class BinaryClassification {
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };
int threshold = 5;
ArrayList<Integer> lessThan = new ArrayList<Integer>();
ArrayList<Integer> greaterThanEqual = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
if (data[i] < threshold) {
lessThan.add(data[i]);
} else {
greaterThanEqual.add(data[i]);
}
}
System.out.println("Less than " + threshold + ": " + lessThan);
System.out.println("Greater than or equal to " + threshold + ": " + greaterThanEqual);
}
}
```
在上面的示例中,我们将一个大小为10的数组分成了两个数组:一个包含小于5的数字,另一个包含大于等于5的数字。该程序使用了Java中的ArrayList类来存储两个数组。输出结果如下:
```
Less than 5: [1, 2, 3, 4]
Greater than or equal to 5: [5, 6, 7, 8, 9, 10]
```
用java 实现贝叶斯分类器实现手写数字识别
贝叶斯分类器是一种基于统计原理的分类方法,它可以用来实现手写数字识别。在使用Java实现贝叶斯分类器时,我们可以按照以下步骤进行:
1. 数据准备:首先,我们需要准备用于训练和测试的手写数字数据集。常用的数据集有MNIST,它包含大量的手写数字图像及其对应的标签。
2. 特征提取:对于手写数字识别,常用的特征是图像的像素值。我们可以将图像转换为一个特征向量,其中每个元素是一个像素的灰度值。这样,每个数字就可以表示为一个向量。
3. 训练模型:使用训练数据集,计算每个数字类别的先验概率和条件概率。先验概率表示每个数字出现的概率,条件概率表示给定某个数字类别下某个像素的灰度值的概率。
4. 分类预测:对于给定的测试样本,计算它属于每个数字类别的概率,然后选择概率最大的类别作为预测结果。计算概率时,利用贝叶斯公式将先验概率和条件概率结合起来。
5. 模型评估:使用测试数据集,计算分类器的准确率、精确率、召回率等指标,评估分类器的性能。
在使用Java实现贝叶斯分类器时,可以通过多维数组、循环和条件判断语句来完成特征提取、模型训练和分类预测的过程。同时,可以利用Java提供的数据结构和算法库来简化计算和数据处理的过程。
此外,还可以利用Java的多线程机制,对于大规模的手写数字数据集进行并行计算,提高分类器的训练和预测速度。
总之,使用Java实现贝叶斯分类器可以实现手写数字识别,通过合理设计和优化,可以得到高效准确的分类器,并在实际应用中取得良好的效果。