問題
どのニューロンも同じ計算から始まります。各入力にその重みを掛け、すべてを足し合わせます。これが2つのベクトルの内積です。
a · b = a₁×b₁ + a₂×b₂ + … + aₙ×bₙ
dot_product(a, b) を実装してください。
入力
a, b: 同じ長さの2つの数値リスト。
出力
内積を小数で返してください。
制約
1 ≤ a の長さ = b の長さ ≤ 1,000
-1,000 ≤ 各値 ≤ 1,000
例
例 1
入力：
a = [1.0, 2.0, 3.0]
b = [4.0, 5.0, 6.0]
期待される出力：
expected = 32.0入力：
std::vector<double> a = {1.0, 2.0, 3.0};
std::vector<double> b = {4.0, 5.0, 6.0};
期待される出力：
double expected = 32.0;入力：
double[] a = new double[] {1.0, 2.0, 3.0};
double[] b = new double[] {4.0, 5.0, 6.0};
期待される出力：
double expected = 32.0;解説
1×4 + 2×5 + 3×6 = 4 + 10 + 18 = 32。
例 2
入力：
a = [0.5, -1.5]
b = [2.0, 4.0]
期待される出力：
expected = -5.0入力：
std::vector<double> a = {0.5, -1.5};
std::vector<double> b = {2.0, 4.0};
期待される出力：
double expected = -5.0;入力：
double[] a = new double[] {0.5, -1.5};
double[] b = new double[] {2.0, 4.0};
期待される出力：
double expected = -5.0;解説
0.5×2 + (-1.5)×4 = 1 - 6 = -5。
解き方のヒント
まずは自分で考えてから、ヒントを 1 つずつ開いてみましょう。
ヒント 1
2つのリストの対応する位置どうしを掛けて、結果を1つの合計にまとめる。
ヒント 2
各ペアの寄与は独立なので、1回の走査で十分。
ヒント 3
リストの長さが同じであることを確認し、小数が必要なら小数を保持できる型で累積する。
目安の計算量
時間 O(n)、追加メモリ O(1)
参考資料
この課題はCodeUtility用に調整されています。上記の説明と制約に従ってください。