我使用了以下内容： ** * This is a recursive method that calculates and displays the combinations of the coins included in * coinAmounts that sum to amountToBeChanged. * * @param coinsUsed is a li
我们观察到Ai Bj，什么时候一定是正确的Ai Bj-1。另一方面，如果Bj Ai，那么Bj Ai-1..哪一个i和j怎么成立？ 并非所有对i和都
这还没有链接房间，但是它使用所描述的算法生成了不错的地牢。（不幸的是，它是在Java中，但是我尝试添加一些注释来阐明正在执行的操作。） public static class Rectangle { private static int MIN_SIZE = 5; private static Random rnd = new Random; private int top, le
佩顿发表了评论。 让我详细说明。 正如pajton所说，这可以通过比赛选择来完成。 可以将其视为淘汰赛单打网球比赛，在此比赛中，运动员的能力具有严格的顺序，比赛结果仅由该顺序决定。 在第一轮中，有一半人被淘汰。在下一轮中，另一半等等（可能有再见）。 最终，获胜者由最后一轮决定。 可以将其视为一棵树。 树的每个节点将成为该节
这将使您的熵计数从0到1.0： 您可能想尝试研究Shannon熵，它是一种应用于数据和信息的熵的度量。实际上，实际上，它几乎是熵的物理公式的直接类似物，如热力学最受接受的解释所定义。 更具体地说，在您的情况下，对于二进制字符串，您可以看到a href="http:
考虑一下您的特里编码。在每个节点上，都有通往该节点的路径，因此，在您的示例中，从与空字符串相对应的根节点Λ（这是大写的Lambda，这种希腊字体很烂）开始。Λ每个使用的字母都有孩子，因此在您的数据集中，您有一个分支“ i”。 Λ Λ→“ i” 在“ i”节点上，有两个孩子，一个用于“ m”，一个用于“ n”。下一个字母是“ n”，所以你
好吧，如果您只是想计算BLEU分数，那很简单。将一个句子作为参考翻译，将另一个作为候选翻译。
您的实现不适用于任何体面的数字，因为它会使堆栈溢出。 我看不出在这里使用递归的任何理由。递归很漂亮，但通常比较重（取决于语言）。这是一个带有简单for循环的有效实现： private static BigInteger[] fibTmp = {BigInteger.ZERO, BigInteger.ONE}; private static int maxCached =
这应该可以解决问题： ? $data[]=array'shirt'; $data[]=array'red','yellow','black'; $data[]=array'small','medium','large'; $combos=possible_combos$data; calculate all the possible comobos creatable from
http:en.wikipedia.orgwikiLongest_increasing_subsequence 找到最长的递增子
对于非抢占式系统， waitingTime = startTime - arrivalTime turnaroundTime = burstTime + waitingTime = finishTime- arrivalTime startTime =进程开始执行的时间 finishTime =进程完成执行的时间
这涉及到数学的一个非常深入，复杂和活跃的领域。在某些情况下（线性递归）该解决方案简直是微不足道的，而在其他情况下该解决方案则简直是不可能的（想想2、3、5、7、11、13…。）您可以从生成函数开始，然后看赫伯·威尔夫（Herb Wilf）的一本a href="http:www.math.upenn.edu~
在OS X上，只需调用“ say”命令行实用程序即可非常容易地利用“文本转语音”引擎。也有在Windows中执行此操作的方法。 因此，您可以打电话给清单上的任何人，告诉他们要为谁买礼物的人，然后将耳机从计算机放到电话上，就像您告诉程序说出与您的人相关的名字一样在打电话。然后，他们可以告诉您是否听得很清楚，而且那不是他们的配偶。
从星期日开始的任何月份的第13个星期五。只有14种组合可以知道一年的第一天（有或没有with年，以及周日）。您只需要计算一次就可以了。您只需要检查14 * 12个月就可以开始，这是有道理的。 结果表格元素（来自2009年，2010年）： [Thursday,false] = Feb, March, Nov [Friday,false] = Aug
请注意，在一维中，使到所有点的距离之和最小的点是中位数。 在二维中，可以On log n按以下方式解决问题： 创建一个x坐标的排序数组，并为该数组中的每个元素计算选择该坐标的“水平”成本。元素的水平成本是到投影到X轴上所有点的距离之和。可以通过扫描阵列两次（从左到右一次，反向扫描一次）以线性时间计算。同样，创建一个排序的y坐标数组，并为该数组中的每个元素计算选择该坐标的“垂直”成本
您可以对标准LIS问题使用任何算法，只需进行以下两项修改：a href="http:en.wikipedi
更改 if i == 0 indexes.Addindex; 至 if i == 0 { indexes.Addindex; break; }
我认为类似这样的东西可能符合标准。它使用一些C 11功能来简化语法，但也可以更改为符合C 03 AFAIK。 经过测试并与clang ++ 3.2配合使用 序幕： #include vector #include string #include utility for std::swap #inc
我认为，书面上的问题应解释如下： 您将得到一个字符串，并希望将该字符串作为螺旋形写入正方形网格中。编写一个函数，该函数查找可以容纳字符串的最小正方形，通过沿顺时针方向将其字符沿网格螺旋缠绕将其写入网格，最后将各行连接在一起。 例如，字符串“ In a spiral”看起来像这样： I
这是到目前为止我的进步的总结： Googling 发现了这个链接到原始代码的小报告，并引用了源代码： 菲利普·盖奇（Philip Gage）题为“一种新的数据压缩算法”，出现在1994年2月版的《 The C
维基百科文章列出了几种索引子字符串的方法。你有： 后缀树 a href="http:en.wikipedia.orgw
可以使用动态编程和拓扑排序来完成此操作，如下所示： Topological sort the vertices, let the ordered vertices be v1,v2,...,vn create new array of size t, let it be arr init: arr[t] = 1 for i from t-1 to 1 descending, inclusive: ar
看来您正在寻找一种快速算法来计算所有k个组合。以下Delphi代码是此处找到的C代码的直接翻译：生成组合。我什至修复了该代码中的错误！ program kCombinations; {$APPTYPE CONSOLE} Prints out
我从未听说过二进制索引树称为任何事物的概括。当然，这不是间隔树和a href="http:en.wikipedia.orgwiki
到目前为止，我最好的方法是： 每个包含点的圆都必须有最左边的点。因此，它将列出一个点右边的所有点，这些点可能在圆的范围内。首先将点按x排序，以使扫描保持理智。 然后，再次对它们进行排序，这一次是按其右边的邻居数量进行，以便首先检查邻居最多的那个点。 然后，它检查每个点，并为右边的每个点计算一个圆，该对点在左边界上。然后，它计算该圆圈内的点。 因为这些点已经按电位进行了排序，所
我不清楚您的某些输入参数，但我假设您具有Rectangle的高度和宽度，矩形的数量以及理想的高宽比（即，首选gridheight gridwidth）。 如果是这种情况，那么我可能会从“规格化”您的尺寸开始，因此出于以下计算的目的，我们说宽度单位与矩形的宽度相同，同样对于高度单位也是如此。如果实际单位的高度宽度比率为k，则矩形单位的高度宽度比率将为k * RectWidth RectHeight。我称它为K。
首先获取所有轮廓。使用此信息来创建二进制图像，其中白色部分是轮廓的轮廓和区域。对两个图像执行AND操作。结果将是黑色背景上的轮廓和区域。然后，只需将这张图片中的所有像素相加即可。
从本质上讲，此问题减少为 联接 操作，然后为 过滤器 操作（删除重复项并仅保留内部匹配项）。 由于输入均已排序，因此可以通过合并连接（O（size（a）+ size（b）））有效地实现a href="http:en.wikipedia.orgwikiSort-
分区号（或分区功能）是这一点的关键。 如果您从最底端开始并逐步向上看是否可以检测到任何模式，则此类问题通常会更容易。 P（1）= 1 = { a href="http:mathworld.wolfram.comPartitionFunctionP.htm
知道哪种排序算法性能更好实际上取决于您的数据和情况。 如果您是在一般实用方面讲， Quicksort（一种随机选择枢轴的选择仅选择一种固定的分类，使最坏的情况为Omega（n ^ 2））可能比Red-Black Trees好，因为（不一定按重要性顺序排列） Quicksort就位。保持您的内存占用量低。说这个快速排序例程是处理大量数据的程序的一部分
平凡的OV^3解决办法是使用弗洛伊德warshal所有到所有的最短路径，但是这是一个矫枉过正（以时间复杂度）。 可以在中完成OV+E。 要求： DAG
生成具有n个元素的集合的所有子集。 添加。生成S = {a0，a1，…，an-1}的所有子集的最简单方法可能是在等级的二进制表示和子集之间进行转换。 取S = {a0，a1，a2}。 rank binary subset 0 000 {} 1 001 {a0} 2 010 {a1} 3 011 {a0, a1} 4 100
您的问题是典型的计划问题。这些问题在计算机科学中得到了很好的研究，因此有大量文献可供参考。 该代码有点像Deficit round robin，但有一些简化。首先，我们通过添加data_to_process变量来自己填充队列。其次，队列只是循环访问值列表。
For each edge V1-V2 in the first polygon, Let H := Half-plane tangenting V1-V2, with the remaining vertices on the "inside". Let C := New empty polygon. For each edge V3-V4 in the second polygon,
有On^1.5一种基于规范动态程序的子集和算法。这是重复发生的情况： Cm, k is the size of the largest subset of 1..k whose squares sum to m Cm, k, m 0 = -in
实际上，Wikipedia包含Smoothsort的Java实现。你可以在这里找到它： http:en.wikipedia.orgwikiSmoothsort。 div
它可能会帮助您从实际实现尾部呼叫优化的角度来考虑这一点。当然，这不是定义的一部分，但确实可以激发定义。 通常，在调用函数时，调用代码会将以后需要的所有寄存器值存储在堆栈中。它还将存储一个返回地址，指示调用后的下一条指令。它会做任何需要做的事情，以确保为被调用者正确设置了堆栈指针。然后它将跳转到目标地址[*]（在这种情况下，是相同的功能）。返回时，它知道返回值在调用约定指定的位置（寄存器或堆栈插槽）。 对于尾部呼
为了计算太大而无法容纳在内存中的文件的MD5值 考虑到这一点，您不想“组合”两个MD5哈希值。使用 任何 MD5实施，您都有一个对象保持当前校验和状态。因此，您可以随时提取MD5校验和，这在对共享同一开始的两个文件进行哈希处理时非常方便。对于大文件，您只需继续输入数据- 如果一次或成块地对文件进行哈希处理就没有区别，因为会记住状态。
这是我在Sawada和Ruskey的论文中对图1中算法的C ++实现： void debruijnunsigned int t, unsigned int p, const unsign
如果要创建具有尖点的曲线，则问题非常棘手。我可以想到一种启发式方法来创建一组初始控制点。对于第一个控制点，当从距离到第一个锚点进行排序时，请尝试获取可用的点的前13。排序是必要的，否则，您可能会无所适从。取该点的13并进行线性最小二乘拟合，这具有线性时间复杂度。这为您提供了曲线起飞的方向。对最后13执行相同的操作，您将获得“着陆”方向。 使用那些线性解决方案来创建指向远离锚点的向量，然后尝试使这些向量变长和变短，以尽量减少
