正确性
【算法设计与分析】(一)序言：最大子数组、归纳法正确性证明、渐进记号。苏大计科院研一期末复习笔记
写在前面 首先，本人很菜。 其次，本文只也许够应付考试，个人使用。而且其实就是ppt内容只是我自己喜欢这样整理。虽然全力理解内容且认真书写但也可能存在错误，如有发现麻烦指正，谢谢🌹 最后，因为不知道考试怎么考，本人的复习方式是照着目录讲一遍自己的理解+写伪代码（如果来的及会再做一个综合纯享版），再 ......
运行时锁定正确性验证器 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/locking/lockdep-design.html 锁类 该验证器操作的基本对象是“锁”的“类”。 “锁”的“类”是一组逻辑上相同的锁，即使这些锁可能有多个（可能有成千上万个）实例化。例如，inode结构中的锁是一个类，而 ......
Floyd归纳断言法验证程序部分正确性
1.设断点 一般我们会在如下位置设置断点： (1)程序开始处 (2)程序结束处 (3)循环主干处 2.建断言 (1)开始处A： 一般为题干的要求，写为 (2)结束处C： 一般为输出结果z，写为 (3)循环主干处： （写为） 此处断言最为难建立，一般有三种方法得出断言： 1)从结果倒推 2)观察题目及 ......
推箱子保证单调性的正确性
如果保证了单调性，那么一个状态在出队的时候，一定是这个状态的最优情况 反证，如果不是最优情况，那么肯定存在一个状态A，A能到达这个状态且会让这个状态变优 由于这个状态变优了，要么就是箱子移动的步数少了，要么就是箱子移动的步数是一样的但人移动的步数少了 然后这个更优的状态是由A移动过来的，所以A状态中 ......
区间树上查找所有与给定区间相交的区间-算法复杂度正确性证明
区间树是在平衡树上维护的数据结构，按照左端点大小排序。详见《算法导论》。 算法设计思路 红黑树的拓展 在红黑树上维护结点属性\(min, max\)： \(min\)表示该结点及其所有后代结点中的区间低端的最小值。 \(max\)表示该结点及其所有后代结点中的区间高端的最大值。 在插入时，对结点路上 ......
狄杰斯特拉正确性的一点理解
把之前不求甚解的地方补上，顺带一提，最小生成树的prim算法和狄杰斯特拉基本一模一样 狄杰斯特拉算法其实和红黑树有点像，两者都是先弄出一个具有某种性质的集合，接着不断向这个集合中插入元素并进行维护，以确保这个集合一直满足某种性质，直到所有需要处理的元素都在这个集合中，自然也就完成了算法的目的，这种思 ......
如何Spring项目中接口请求参数名称正确性校验？
一般情况下，接口参数校验只会校验参数值是否正确，例如值不能为空，字符串长度，数值范围等，可以通过javax.validation.constraints包下提供的注解类实现。但是在特殊场景下，尤其是接口对公网提供访问时，为了确保接口安全，我们会加强校验。也就是不只是校验参数值是否符合规范，也会对调用 ......
【二分图】 二分图上匹配问题 和 匈牙利算法正确性说明
# 【二分图】 二分图上匹配问题 和 匈牙利算法正确性说明 - 本文讨论无权图 - 思维上没什么难度，但是文字量却比自己想的要多…… ## 0. 一些前置 - 什么是二分图上的匹配？什么是匈牙利算法？ [“二分图最大匹配概念、匈牙利算法”](https://zhuanlan.zhihu.com/p/ ......
如何保证XML正确性
# 如何保证XML正确性 `XML`是个盒子，什么都能装，但是装进去的东西正确与否恐怕无法得知。往往我们都人工审核、双人复核保证，但是次数多了难免会出错。那么我们如何保证和避免这种问题出现呢？ 那就是`XSD`,当然还有[XMLSpy](https://www.altova.com/xmlspy-x ......
肖sir__面试题__python如何比对两个表格中有几万条数据正确性
python如何比对两个表格中有几万条数据正确性在Python中，我们可以使用pandas 库来比较两个大型数据表的数据。pandas是一个强大的数据处理库，它可以轻松地处理和分析大量数据。以下是一个基本的例子，展示如何使用 pandas来比较两个数据表:Dimport pandas as pd#读 ......
欧几里得算法求解最大公因数（gcd）正确性的证明
# 欧几里得算法求解最大公因数（gcd）正确性的证明 欧几里得算法是求解最大公因数（gcd）的简单且高效的算法。它的求解方法是以下的一个递归式： $$ \gcd(a, b) = \begin{cases} a & b = 0 \\ \gcd(b, a\bmod b) & b \neq 0 \end{ ......
【解答】大数据量场景下，如何测试验证函数的数值计算的数据正确性
测试的大数据量场景已2T为例进行介绍如下: （1）数据抽样验证：由于数据量非常大，可以采用数据抽样的方式进行验证。从数据集中随机抽取一小部分数据进行测试和验证，以此来推断整个数据集的正确性。 （2）并行计算验证：可以采用并行计算的方式进行验证，将数据集分成多个部分进行计算，然后将结果汇总。这样可以大 ......