计算器 算法noip 2000
P1056 NOIP2008 普及组 排座椅
\(P1056\) [\(NOIP2008\) 普及组] 排座椅 题解 先想一下算法：因为题目里出现了 最优解 , 最好的方案 关键字，所以一定会用 贪心。然后从题目给的样例解释可以看到：如果相邻的两行有许多组说话的同学，那么在这两行中间加一条过道是非常划算的；同理，列也是如此。 恍然大悟，只要找出 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （96）-- 算法导论9.3 1题
一、用go语言，在算法 SELECT 中，输人元素被分为每组 5 个元素。如果它们被分为每组 7个元素，该算法仍然会是线性时间吗?证明:如果分成每组 3 个元素，SELECT 的运行时间不是线性的。 文心一言： 在算法分析中，一个算法的运行时间是否线性依赖于其输入数据的大小。线性时间意味着算法的运行 ......
转载:孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效（power）和样本量计算
链接：> https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MDA2MDQzMQ==&mid=2247484734&idx=1&sn=6c4a5ba21bad0058ead4f0e8d9399c72&chksm=ce2d6b5ef95ae248ae7566d87d8aa4a3 ......
9.19算法
这题目纯纯恶心人，测试用例很恶心，需要有正负、负正的判断 class Solution { public: int myAtoi(string s) { int i=0; bool negative = false,positive=false; int res = 0; int r; while( ......
关于一个BitMap的算法理解
最近在看算法，想学习一下算法这玩意，虽然工作中很少用到。在《小灰的算法之旅》这本书中，有一个关于BitMap的算法。 早期接触过一点类似的，有人在数据库里面保存了一个字符串 000000000000000000，000000000001000001，这种，每一位代表一个含义，比如第一位为1表示这个用 ......
模仿学习算法：Data Aggregation Approach: DAGGER算法——Mixing policy
论文： 《A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning》 算法描述： Mixing Policy: ......
监督学习-分类算法-KNN
定义：KNN最核心的功能“分类”是通过多数表决来完成的，具体方法是在待分类点的K个最近邻中查看哪个类别占比最多。哪个类别多，待分类点就属于哪个类别 如果选择K=3，那么模型将考虑目标数据点的3个最近邻居， 对于图像的分类。他的邻居是什么 每个图像样本通常会被表示为一个特征向量，其中每个特征可以代表图 ......
非监督学习-聚类算法-Kmeans
K均值聚类算法是一种用于将数据集中的数据点分成不同组的方法。这些组通常称为簇。这个算法的核心思想是把相似的数据点放在同一个簇中，从而把数据分成几个组，每个组内的数据点彼此相似。 这是一个简单的K均值聚类过程： 选择簇的数量(K)：首先，您需要决定要将数据分成多少个簇。这个K值是您必须在开始时选择的， ......
监督学习-分类算法
分类算法是一类监督学习算法，用于将数据点分为预定义的类别或标签之一。在分类问题中，算法通过学习从已知输入数据到其对应类别的映射来训练模型，然后使用该模型来对新的、未标记的数据进行分类。分类问题通常涉及到预测离散的输出，即将数据分为几个互斥的类别之一。 以下是一些常见的分类算法： 逻辑回归（Logis ......
算法训练day13 LeetCode 239
算法训练day13 LeetCode 239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素 239.滑动窗口最大值 题目 239. 滑动窗口最大值 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) class Solution { private: class MyQ ......
机器学习算法原理实现——lightgbm，核心leaf-wise生长结合数据和特征并行+直方图算法+单边梯度抽样+互斥特征捆绑
算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30 ......
基于CNN卷积神经网络的调制信号识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 在无线通信系统中，调制信号的识别是一项重要的任务。通过识别接收到的信号的调制方式，可以对信号进行解调和解码，从而实现正确的数据传输和通信。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，C ......
代码随想录算法训练营第十一天
代码随想录算法训练营第十一天 | LeetCode 239(滑动窗口最大值) LeetCode 347(前K个高频元素) 239: 滑动窗口最大值 LeetCode 239(滑动窗口最大值) import java.util.Deque; import java.util.LinkedList; c ......
R语言Apriori算法关联规则对中药用药复方配伍规律药方挖掘可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32316 原文出处：拓端数据部落公众号 我们常说的中药挖掘，一般是用药挖掘，还有穴位的挖掘，主要是想找出一些用药的规律。在中医挖掘中，数据的来源比较广泛,有的是通过临床收集用药处方，比如，一个著名老中医针对某一疾病的用药情况;有的是通过古籍，古代流 ......
优化算法的类别和特性
计算智能是一类基于自然界启发的优化算法，旨在解决各种复杂问题 这些算法通过模拟自然界中的生物进化、群体行为或其他启发式策略来搜索问题的最优解 一. 人工神经网络（NN） 1.1 人工神经元 1.2 监督学习神经网络 1.3 非监督学习神经网络 1.4 径向基函数网络 1.5 强化学习 1.6 监督学 ......
算法通关村第一关----链表青铜挑战笔记
链表 链式存储结构的线性表（链表）采用了一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。链表不会按线性的逻辑顺序来保存数据元素，它需要在每个数据元素里保存一个或两个引用上一个/下一个数据元素的引用（指针）。 创建链表 public class ListNode{ public int val; pub ......
算法题——统计四叶玫瑰数的个数
public static int fourMi(){ int count = 0; for (int i = 1000; i < 9999; i++) { int ge = i % 10; int shi = i / 10 % 10; int bai = i / 100 % 10; int qia ......
算法题——为什么没有两位数的自幂数？
public static int doubleMi(){ int count = 0; for (int i = 10; i < 99; i++) { int ge = i % 10; int shi = i / 10 % 10; double sum = Math.pow(ge, 2) + Ma ......
流形-流形学习算法
流形是指连在一起的区域：是一组点的集合，且每个点都有邻域。（也就意味着流形中某个元素可以通过某种方式移动到其邻域位置） 在机器学习中，我们允许流形的维数从一个点到另一个点有所变化。（这通常发生在流形与自身相交的情况。例如数字8，流形大多数位置只有一维，但在中心相交的时候，可移动方向变成两维）。 流形 ......
数论——欧几里得算法和扩展欧几里得算法 学习笔记
数论——欧几里得算法和扩展欧几里得算法 引入 最大公约数 最大公约数即为 Greatest Common Divisor，常缩写为 gcd。 一组整数的公约数，是指同时是这组数中每一个数的约数的数。\(\pm 1\) 是任意一组整数的公约数； 一组整数的最大公约数，是指所有公约数里面最大的一个。 最 ......
软件工程 之 （XMUT）计算机操作系统—计算应用题
{mtitle title="软件工程 之 （XMUT）计算机操作系统-计算应用题"/} {lamp/} 一.多道程序设计课堂练习 第1题 设内存中有三道程序A、B、C，它们按A、B、C 的优先次序执行。它们的计算和I/O 操作的时间见下表。假设三道程序使用相同设备进行I/O 操作，即程序以串行 ......
软件工程 之 （XMUT）计算机操作系统—课上习题及答案
{mtitle title="软件工程 之 （XMUT）计算机操作系统—课上习题及答案"/} {lamp/} 《操作系统》课堂习题 第一章：《操作系统概述》 1 一个完整的计算机系统应该包括 (B )。 A、主机、键盘和显示器 B、硬件系统和软件系统 C、主机和它的外部设备 D、系统软件和应用软件 ......
C/C++中结构体占用内存大小的计算方法
两个值： 对齐系数：一般为8个字节。#pragma pack(8)设置对齐系数为8。 有效对齐值：假设结构体中最长的类型的长度为len，则有效对齐值=min(len,对齐系数)。 计算规则： 计算存放的位置：第一个成员放在位置0，后面的成员A存放的时候，会先计算size=min(A大小, 有效对齐值 ......
软件工程 之 （XMUT）计算机网络复习题库
{callout color="#f0ad4e"} 软件工程实用案例教程 https://www.ivanky.cn/XMUTRG/304.html Java期末复习题及答案 https://www.ivanky.cn/XMUTRG/361.html 计算机网络复习题库 https://www.iv ......
大三落汤狗の算法笔记 (持续更新)
1. 算法复杂度分析 简便：复杂度取阶数最高项，去系数。如：O(3n²+2n+1)=O(n²) O()低阶/o()，Ω()高阶/w()，θ()同阶 阶关系成立：自反OΩθ/对称θ/传递OoΩwθ O(f)+O(g)=O(max(f,g)) O(f)+O(O(f))=O(f) O(递归) 迭代法： n ......
计算机发展极简编年史
前言 我为什么要写这篇文章? 计算机发展的速度太快了, 已经进入了蓬勃发展期. 但是依然看不到它的尽头, 看不清它的终极形态. 很多人都在追逐新的技术, 但是很少有人拿起笔系统的记录它的过去. 很多年以后当我们要追寻一项技术的来龙去脉的时候, 可能连它的"尸身"都找不到了. 比如说软盘驱动器（flo ......
11-计算属性 vs 监视属性
计算属性（computed） vs 监视属性（watch） 1) computed 能完成的功能，watch 都可以完成 2) watch 能完成的功能，computed 不一定能完成。例如 watch 可以进行异步操作。 两个重要的原则 1) 所有被 Vue 管理的函数，最好写成通函数，这样 th ......