Каждый нейрон начинается с одного и того же вычисления: умножить каждый вход на его вес и всё сложить. Это скалярное произведение двух векторов:
a · b = a₁×b₁ + a₂×b₂ + … + aₙ×bₙ
Реализуйте dot_product(a, b).
Входные данные
a, b: два списка чисел одинаковой длины.
Выходные данные
Верните скалярное произведение как дробное число.
Ограничения
1 ≤ длина a = длина b ≤ 1000
-1000 ≤ каждое значение ≤ 1000
Примеры
Ввод:
a = [1.0, 2.0, 3.0]
b = [4.0, 5.0, 6.0]
Ожидаемый вывод:
expected = 32.0Ввод:
std::vector<double> a = {1.0, 2.0, 3.0};
std::vector<double> b = {4.0, 5.0, 6.0};
Ожидаемый вывод:
double expected = 32.0;Ввод:
double[] a = new double[] {1.0, 2.0, 3.0};
double[] b = new double[] {4.0, 5.0, 6.0};
Ожидаемый вывод:
double expected = 32.0;Пояснение
1×4 + 2×5 + 3×6 = 4 + 10 + 18 = 32.
Ввод:
a = [0.5, -1.5]
b = [2.0, 4.0]
Ожидаемый вывод:
expected = -5.0Ввод:
std::vector<double> a = {0.5, -1.5};
std::vector<double> b = {2.0, 4.0};
Ожидаемый вывод:
double expected = -5.0;Ввод:
double[] a = new double[] {0.5, -1.5};
double[] b = new double[] {2.0, 4.0};
Ожидаемый вывод:
double expected = -5.0;Пояснение
0.5×2 + (-1.5)×4 = 1 - 6 = -5.
Как подступиться
Сначала попробуйте сами, затем открывайте подсказки по одной.
Подсказка 1
Перемножьте соответствующие позиции в двух списках и сложите результаты в одно число.
Подсказка 2
Достаточно одного прохода, потому что каждая пара независимо вносит вклад в итог.
Подсказка 3
Убедитесь, что списки одной длины, и держите аккумулятор в числовом типе, который сохраняет дроби, если это нужно.
Ожидаемая сложность
время O(n), доп. память O(1)
Ссылки
Это задание адаптировано для CodeUtility. Следуйте условию и ограничениям выше.