概率 重心luotianyi floating

可以看这个题目，要求保留6位有效数字（也就说说6个数字位有效，而不是保留6位小数） 洛谷地址：https://www.luogu.com.cn/problem/P5714 传送门：https://juejin.cn/s/c%E8%AF%AD%E8%A8%80%E4%BF%9D%E7%95%99%E5 ......

1) 点在三角形的边上时 AP=AE+AF (向量加法) 设AE=v*AB, AF=u*AC; 则AP=v*AB+u*AC（二元一次方程，u, v为我们引入的变量） 根据向量三点共线定理可知：u+v=1 2) 点在三角形内时 AE不变, 让AF变短一些, 当用u*AC表示AF时, u的值肯定也比1) ......

来在于洛谷的《深入浅出程序设计竞赛》（基础篇） #include <stdio.h> int main(){ float a=0.1; printf("%f %f\n",a,a*a); printf("%d\n",int(2-a*a*100)); printf("%.10f",2-a*a*100); ......

1.定义 对于无根树上的每一个点，计算其所有子树中最大的子树节点数，这个值最小的点就是这棵树的重心。 具体解释一下，如图给出的一棵树中 若以1为根节点，则它的子树为{2,4,5}和{3,6,7}，最大子树的节点数为3； 若以2为根节点，则它的子树为{4}，{5}和{1,3,6,7}，最大子树的节点数 ......

编译之后提示如下： 直接双击错误跳转 这是说标签浮空，没有连接到导线上 这里将导线和电阻重新连接，就解决了报错 还有另外一种常见的错误如下： 这是标签没有连接到导线上，放大原理图并选中标签，结果如下 标签左下角有个十字，必须将它放到导线上，放完之后即可解决问题（如果不好调整可以设置一下栅格） ......

?概率极限理论经典习题2：连续分布函数序列的点态收敛可以推出相应的分位数随机变量序列的依概率收敛。来自茆诗松《概率论与数理统计》第四章的习题。 ......

在快速Phong明暗处理（Blinn-Phong明暗处理）时，出现了三角形重心坐标插值公式，但没有给出证明. 网上也鲜有证明过程，这里给出证明. 问题描述：在三角形ABC中，三顶点A、B、C坐标分别为\((x_1,y_1,z_1)、(x_2,y_2,z_2)、(x_3,y_3,z_3)\). 则三角 ......

背景 现在我要实现一个level，有1/2概率level=1,1/4概率level=2,1/8概率level=3。。。。 典型应用跳表中的randomLevel，这里提供两种实现思路 随机累加 简单点多次循环随机，小于1/2则level+1 level = 1 while (rand.float(0 ......

前言 使用 json.dumps(result) 对数据转 JSON 数据出现错误：TypeError: Object of type float32 is not JSON serializable 数据中存在的 float32 数据是 numpy 格式的数据，Python 内置的 float 类 ......

<1>浮点类型 （1）两种类型 double 字长64位（8个字节），有效数字15，范围大概为2.2* 10^-308 ~ 1.79*10^308，0，nan; float字长32位（4个字节），有效数字7,范围大概为1.2 * 10^-38 ~3.4*10^38，0,nan； ————注明-nan ......

概率论 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/330669300 简介 被期望坑过无数次了。痛定思痛，决定写一写。OI中期望常可以通过线性递推得到状态转移，所以也有很大一部分期望题因此被冠以 “期望/概率DP” 之称，属于广义的 “动态规划” 范畴。当然，OI中涉及的大多是 ......

在java中，针对double、float类型的运算和比较都最好不要直接进行，可以依靠BigDecimal来进行 一、比较大小 转换成 long 再比较，（这是long是基本类型，而不是Long对象，对象比较不要用 ==） Double.doubleToLongBits(0.042421d) == ......

目录浮动浮动的需要的属性float当float的值为left时当float值为right时当float属性值为none时float属性值为inherit时浮动的特殊情况1.多个浮动在浮动的时候如果包含框太窄，无法容纳对应的浮动元素就会两种情况一种就是其中一个框下降，第二种情况就是其中一个框被卡住了下 ......

对于一个概率 \(p\)，设它能提供的期望值为命中此概率的次数。那么保持这个概率直至命中此概率的期望值为 \(\frac{1}{p}\) 证明： \[\begin{aligned} \sum\limits_{i = 1}^{\infty} (1 - p) ^ {i - 1} * p * i &= p ......

一. 随机事件与概率 1.1 随机现象 在自然界和人类活动中，发生的现象多种多样，比如下列这些现象： 1. 偶数能被2整除 2. 光的速度是常数 3. 一家门店一天之内的订单量 4. 一个新生儿可能是男生也可能是女生 5. AB实验存在对照组和实验组 6. 李华上厕所的时间 不难发现，其中①②⑤这类 ......

1.这里密度比较抽象，可以理解成高度，更直观 f(x,y)可以理解成一个区域中某一点的高度，那f(x,y)的二重积分就是这个区域*对应的高度=体积 关于 边缘概率密度，实际是一个截面的面积，和高度不一样了。 fx(x)指对x的边缘密度，意义是垂直x轴切片，给一个x，输出x处的截面积 fy(y)指对y ......

随机变量与分布函数 随机变量本质上就是个变量，它分为两种：连续型随机变量（变量的可能取值是连续的，比如小酱等车的时间没法精确到准确的值）和离散型随机变量（变量的可能取值是离散的，比如小酱扔硬币只有正反面两种值）。 分布函数的定义：假如 \(X\) 是个随机变量，那么它的分布函数 \(F(x)\) 被 ......

一、简介 金额存储不能使用float类型。 public class FloatTest { public static void main(String[] args) { float f1 = 6.6f; float f2 = 1.3f; System.out.println(f1 + f2); ......

1. 有效位数与精度 有效位和精度的两个概念是不同的，我们先说float和double各自的有效位。 在float与double中默认的有效位都是6位有效位，意思就是从第一个不为0的数字算起有6个数字是有效的 后边无效的数字也不会显示，如下图： 代码： 运行结果： 可以看出不管你的float定义的有 ......

那些分布 二项分布 泊松分布 几何分布 帕斯卡分布 均匀分布 指数分布 正态分布 它们的参数、概率密度函数与分布函数、统计特征、意义 那些公式 期望 \[E(g(X))=\int_{-\infty}^{+\infty}g(t)f(t)dt. \]密度函数 \(y=g(x)\)处处可导且严格单调，则： ......

考虑一个结点在什么情况下会成为重心。 随便钦定一个根结点。对于结点 \(u\)，假设割掉了其子树 \(v\) 中的某条边或连接 \(u\) 和 \(v\) 的边，形成了一棵大小为 \(k\) 的新树。 令 \(mx\) 表示除 \(v\) 子树外最大的子树大小（或 \(n-siz_u\)）。如果 \ ......

今日内容详细 属性选择器 通过标签的属性来查找标签，标签都有属性 <div class="c1" id="d1"></div> id值和class值是每个标签都自带的属性，还有另外一种：自定义属性 <div class="c1" id="d1" username='kevin' password=' ......

传送门 description \(T\) 次询问，每次给定 \(n,m,p\)，总共 \(n+m\) 局游戏，每局 A 有 \(p\) 的概率获胜。一局游戏获胜 A 的得分加 1，否则减 1，但是如果 A 在得分为 0 的情况下输了一局，得分不变。求 A 赢 \(n\) 局，输 \(m\) 局后游 ......

概率 & 期望 样本空间、随机事件 定义 一个随机现象中可能发生的不能再细分的结果被称为 样本点。所有样本点的集合称为 样本空间，通常用 \(\Omega\) 来表示。 一个 随机事件 是样本空间 \(\Omega\) 的子集，它由若干样本点构成，用大写字母 \(A, B, C, \cdots\) ......

int 转 String (double、float、long等同理) 方法1 int i = 28; String s = i + ""; 此方法在将i转换成s时，会额外产生一个 "" 常量对象存放在常量池中 方法2 int i = 28; String s = String.valueOf(i) ......

外心 三条边垂直平分线的交点为外心。 到三顶点距离相等 内心 三条内角平分线的交点为内心。 到三条边的距离相等 同时是内切圆的圆心 重心 三条中心的交点为重心 同时是物理意义上的重心 公式：\(G(x_0,y_0),x_0=\frac{x_1+x_2+x_3}{3},y_0=\frac{y_1+y_ ......

树的直径、重心、中心 一、树的直径 我们将一棵树 \(T=(V,E)\) 的直径定义为 $max(u,v)(u,v∈V) $，即树中所有最短路径距离的最大值即为树的直径。 求法： 1）树形dp 定义d1为从节点u到其子树中节点距离的最大值,d2为次大值,则\(diameter=max(d1+d2)\ ......

给一个 \(n \times m\) 的矩阵和 \(n \times m\) 个数，你需要把这些数填入矩阵。保证 \[\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^m \left ( \mathop{max}\limits_{1 \leq x \leq i, 1 \leq y \leq j} a_ ......

题面传送门 description 求 \(n\) 个结点的无标号有根二叉树叶子结点的期望个数。 \(1\leq n\leq 10^9\) solution 设 \(g_n\) 为 \(n\) 个点的有根无标号二叉树的个数，\(f_n\) 为所有 \(n\) 个点的有根无标号二叉树的叶子结点个数和， ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11161 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 stan简介 Stan是用 ......