拓扑 前缀 线性leetcode
基于TRE文章的非线性模型化线性方法
之前写过一篇有关TRE优化模型详解的博文： https://www.cnblogs.com/zoubilin/p/17270435.html 这篇文章里面的附录给出了非线性模型化线性的方式，具体内容如下： 首先是篇文章的变量和原模型（具体见我上面那篇笔记）： 其次这篇文章附录给出的非线性化线性的方法 ......
高维前缀和 (SOSDP)
介绍 一维前缀和 : $ s[i] = s[i - 1] + a[i] $ 二维前缀和: $s[i][j] = s[i][j - 1] + s[i - 1][j] - s[i - 1][j - 1] $ 当然也可以这么写: for(int i = 1; i <= n; i++) for(int j ......
csps 线性dp
合唱队形 正反分别求一遍最长上升子序列，然后枚举中间的最高点，计算出来队列里面的最多人，然后就可以知道需要出列的最少人。 过河 tips：两个互质的数字 p，q，他们所不能拼出来的最小的数字是 \((p-1)(q-1) - 1\)。 我们可以用 \(f[i]\) 表示经过长度 i 之间，我们所踩石头 ......
LeetCode 周赛上分之旅 #49 再探内向基环树
⭐️ 本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 和 BaguTree Pro 知识星球提问。 学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架，你的思考越抽象，它能覆盖的问题域就越广，理解难度也更复杂。在这个专栏里，小彭与你分享每场 LeetCode ......
关于前缀和
Part1 定义 前缀和可以简单理解为 "数列的前n项的和" 它是一种重要的预处理方式, 能大大降低查询的时间复杂度. 一般来讲, 我们会预处理一个数组。对数组中每个元素, 我们记录从起始到该元素对应下标/状态所有数字的总和. 一维前缀和 给定一个长度为\(n\) 的数组 \(a\), 预处理一个 ......
算法训练day23 LeetCode669.108.538.
算法训练day23 LeetCode669.108.538. 669.修剪二叉搜索树 题目 669. 修剪二叉搜索树 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 递归 不能单纯地由根节点的值直接删除单值，需要继续判断子节点是否符合条件 class Sol ......
LeetCode 周赛上分之旅 #48 一道简单的树上动态规划问题
⭐️ 本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 和 BaguTree Pro 知识星球提问。 学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架，你的思考越抽象，它能覆盖的问题域就越广，理解难度也更复杂。在这个专栏里，小彭与你分享每场 LeetCode ......
线性系统与信号：MATLAB课时11节
MATLAB课时B：初步操作 MATLAB课时1：使用函数 MATLAB课时2：M文件 MATLAB课时3：离散时间信号与系统 MATLAB课时4：连续时间滤波器 MATLAB课时5：离散时间IIR滤波器 MATLAB课时6：傅里叶级数应用 MATLAB课时7：傅里叶变换 MATLAB课时8：离散傅 ......
线性系统与信号（三）：采样、信号、状态空间分析
连续时间信号分析①周期信号：傅里叶级数 连续时间信号分析②非周期信号：傅里叶积分 采样：从连续到离散的过渡 离散时间信号的傅里叶分析 状态空间分析 ......
线性系统与信号（二）：系统分析【连续、离散、时域、Laplace、Z变换】
连续时间系统的时域分析 离散时间系统的时域分析 连续时间系统的拉普拉斯变换分析 离散时间系统的Z变换分析 ......
线性求逆元
线性求逆元 时间复杂度:\(O(n)\) 问题：求取\(1...n\)关于质数\(p\)的逆元。 应用举例：求取组合数\(C_n^m \ mod \ p\),其中\(1 \leq n,m\leq10^7,p = 998244353\)。 \[C_n^m \equiv \frac {n!} {(n-m ......
Leetcode 45. 跳跃游戏 II
https://leetcode.cn/problems/jump-game-ii/description/ 给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。 每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以 ......
【数据结构】线性表的数组描述和链式描述
1. 线性表抽象类 #pragma once template <class T> class LinearList { public: // 线性表是否为空 virtual bool empty() const = 0; // 线性表大小 virtual int size() const = 0; ......
关于前缀和
Part1 前缀和 定义 前缀和可以简单理解为 "数列的前n项的和" 它是一种重要的预处理方式, 能大大降低查询的时间复杂度 一般来讲, 我们会预处理一个数组。对数组中每个元素, 我们记录从起始到该元素对应下标/状态所有数字的总和 一维前缀和 给定一个长度为\(n\) 的数组 \(a\), 预处理一 ......
Leetcode 1143. 最长公共子序列
https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 ......
【模板】线性筛素数
【模板】线性筛素数 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define LL long long const int N = 1e8 + 10; int p[N],cnt,vis[N]; int main() { ios::sync ......
[LeetCode] 2334. Subarray With Elements Greater Than Varying Threshold_Hard tag: dp, stack
You are given an integer array nums and an integer threshold. Find any subarray of nums of length k such that every element in the subarray is greater ......
线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21467 最近我们被客户要求撰写关于北京房价的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化 目的 人们得到更多的资源（薪水），期望有更好的房子 人口众多 独生子女政策：如何影响房子的几何结构？更多的卧室，更 ......
贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝 ......
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33781 原文出处：拓端数据部落公众号 我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系。GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和 ......
R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23681 最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。 线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） ？ 线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 ......
[leetcode] 30. 串联所有单词的子串
题目 30. 串联所有单词的子串 给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words。 words 中所有字符串 长度相同。 s 中的 串联子串 是指一个包含 words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。 例如，如果 words = ["ab","cd","ef"]， 那么 "abcdef" ......
HarmonyOS非线性容器特性及使用场景
非线性容器实现能快速查找的数据结构，其底层通过hash或者红黑树实现，包括HashMap、HashSet、TreeMap、TreeSet、LightWeightMap、LightWeightSet、PlainArray七种。非线性容器中的key及value的类型均满足ECMA标准。 HashMap ......
3. 线性神经网络
回归问题 回归是一种是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。 当达到一定预测精度后，就可以用该拟合曲线来代表该自变量与因变量之间的关系，并且可以用他来处理更多的输入。 回归可以分为线性回归和逻辑回归。线性回 ......
动手学深度学习_3 线性神经网络
summer pocket_久岛鸥 我将会跨越七大洋，将我的爱意带到你的身边 线性回归基本概念 这里的price泛化后就是我们的y，即标签label 这里的area,age泛化后就是我们的X，即特征features 当L（W，b）能够通过直接求导得到W与b,那么我们称之W与b有解析解（因为L（W,b ......
算法训练day22 LeetCode235
算法训练day22 LeetCode235.701.450. 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 题目 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 对于二叉树，可以用递归回溯的方式 对于二叉搜索树，由其根节点大于左右子 ......
图论x线性代数 学习笔记
最近几天讲图论，不得不猛搞，于是用了一两天时间：高斯消元 -> 行列式 -> Matrix-Tree定理 -> LGV引理 怕忘，写篇笔记。 高斯消元 一个用来解多元方程组的消元法。 就是以最常见的消元思路，从第一元到最后一元一个一个将除了本行系数以外的所有系数消为零，可以想象，如果我们将方程的系数 ......