周赛-65期题解

非编程题：

下列哪一项不是强化学习的特点？

• A、通过与环境的交互进行学习：强化学习算法通过与环境进行交互，不断尝试不同的行为策略
• B、无需预先知道环境的模型：强化学习不需要事先了解环境的具体模型，而是通过与环境的实际交互来学习。
• C、无需反馈信号
• D、适用于序列决策问题：强化学习常用于解决序列决策问题，例如智能控制、机器人路径规划和游戏策略等。

答案：C
强化学习是一种通过与环境的交互进行学习的方法。因此，“无需反馈信号”不是强化学习的特点。

下列哪一项是深度学习的特点？

• A、能够处理大数据：深度学习具有较强的模型拟合能力，可以处理大规模的数据。
• B、无需特征工程：深度学习可以自动从原始数据中学习到更加高级别的特征表示，无需进行手动设计特征的过程。
• C、可以处理非结构化数据：深度学习可以有效处理包括文本、图像、音频等非结构化数据。
• D、可以处理高维数据：深度学习通过多层次的表示学习，可以有效处理高维数据和具有复杂结构的数据。

答案：B
深度学习是以多层神经网络为基础，通过多层次的抽象和非线性变换来学习输入数据的表示。因此，从给出的选项来看，”无需特征工程”是深度学习的一个重要特点。

下列哪一项不是监督学习的特点？

• A、需要大量标注数据：监督学习通常需要大量已标注的数据作为训练样本。
• B、通过反馈调整模型：监督学习通过比较模型预测输出和真实标签之间的差异来进行模型调整。
• C、无需人工干预
• D、适用于分类和回归问题：监督学习可用于解决分类和回归问题等预测任务。

答案：C
监督学习是依赖于人工干预和标注数据来进行学习和训练的。因此，从给出的选项来看，”无需人工干预”不是监督学习的特点。

下列哪一项不是人工智能的主要研究领域？

• A、机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它研究如何设计和开发具有自学能力的机器。
• B、自然语言处理：自然语言处理涉及处理和理解人类语言的问题，包括文本分类、机器翻译等。
• C、计算机视觉：计算机视觉致力于让计算机具备理解和分析图像和视频的能力，包括物体识别、图像分割等。
• D、数据库管理：数据库管理研究如何高效地组织和管理大规模数据，以支持人工智能应用。

答案：D
因此，从给出的选项来看，机器学习、自然语言处理和计算机视觉是人工智能的主要研究领域。虽然数据库管理在人工智能中也有应用，但并不是主要研究领域。

编程题：

问题描述

给定一个整数数组 nums，要求按照每个值的频率降序排序数组。如果有多个值的频率相同，则按照数值本身将它们降序排序。最终返回排序后的数组。
参数限制：1 <= nums.length <= 100，-100 <= nums[i] <= 100。

解决思路

为了解决该问题，我们可以采取以下步骤：

• 使用 Counter 对 nums 数组中的每个元素进行计数，以获取每个数的频率。
• 使用 sorted 函数对 nums 数组进行排序，利用 key 参数传入一个 lambda 函数来指定排序规则。
• 在 lambda 函数中，我们首先按照频率进行降序排序，然后在频率相同的情况下按照数值本身降序排序。
• 返回排序后的数组。

下面是完整的Python代码实现：

from collections import Counter

def sort_by_frequency(nums):
    count = Counter(nums)  # 计算每个数的频率
    sorted_nums = sorted(nums, key=lambda x: (-count[x], -x))  # 按照频率和数值排序
    return sorted_nums

nums = [1, 9, 8, 1, 9]
sorted_nums = sort_by_frequency(nums)
print(sorted_nums)

运行结果：

[9, 9, 1, 1, 8]