您有文档分类问题。我建议您阅读有关朴素贝叶斯分类器和支持向量
对于有向图： 查找没有输入边的顶点（如果存在多个顶点或不存在，则失败）。 从该顶点进行广度优先或深度优先搜索
我将一遍反转字节，然后进行第二遍反转任何多字节字符（在UTF8中很容易检测到）中的字节，使其恢复正确顺序。 您绝对可以一次性完成此任务，但是除非例程成为瓶颈，否则我不会打扰。
尝试以下 const std::string s = "*A"; const std::string t = "*A\n"; std::string::size_type n = 0; while n = chartDataString.find s, n != std::string::npos { chartDataString.replace n, s.size, t
要了解Alpha-Beta，请考虑以下情况。轮到白人了，白人正试图使分数最大化，黑人正试图使分数最小化。 怀特评估A，B和C的动作，发现C的最佳得分为20。现在考虑评估D时会发生什么： 如果白色选择了D步，我们需要考虑黑色的反步。早期，我们发现黑色可以捕获白色女王，而子树由于丢失了女王而获得的最低分是5。但是，我们尚未考虑所有黑人的反动。是否值得检查其余部分？没有。 我们不在乎黑人是否可以得到
您可以尝试模拟退火，该模拟退火已成功用于许多领域中的复杂优化问题。基本上，您会进行随机爬山，同时逐渐降低随机性。由于您已经获得Aho- Corasick评分，因此您已经完成了大部分工作。您所
想想a+b = a XOR b + a AND b*2，当你做二进制加法如发生什么。从您的示例a = 010和b = 111： 010 111 --- 1001 = 101 + 100 对于每一位，你加位a和b（0+0=0
std::remove_if（或std::erase）通过重新分配范围成员的值来工作。它不了解如何std::set组织数据，或如何从内部树数据结构中删除节点。确实，如果没有set对象本身，仅使用对节点的引用是不可能的。 标准算法设计为具有透明（或至少始终易于记忆）的计算复杂性。set由于需要重新平衡树
参见本文。（可能）需要超过一次通过。想法是在每次通过中计算上限和下限，以使中位数位于它们之间。 此处的基本结果是 N =数据大小， P =通过次数 定理2）选择 N个 元素中第 K 个最高的 P- p
我对这个答案并不感到兴奋（我主要是为了使“显然不能完成的”人群沉默而发布它），但我怀疑使用真正的就地算法可以做得更好（ O（1）个用于存储两个nxn矩阵的额外存储字）。让我们将两个矩阵相乘A和B。假定A和B没有别名。 如果A是上三角的，那么乘法问题看起来像这样。 [a11 a12 a13 a14] [b11 b12 b13 b14] [ 0 a22 a23 a24] [b21
像您的示例一样，基于布尔矩阵的该算法（伪代码）如何： xSum = 0 ySum = 0 points = 0 for point in matrix if point is marked xSum += pointX ySum += pointY points++ return xSumpoints, ySumpoints p
是的-您可以使用BK-Tree在O（log n）时间内找到字符串给定距离内的所有字符串。对于levenshtein距离1，涉及生成距离为n的每个字符串的替代解决方案可能会更快，但是对于更长的距离，工作量会迅速失控。
将所有黑色正方形设置为节点。黑色正方形之间的连接（如果 正方形彼此相邻）将是一条边。 图中的DFS将为您提供所有组。请注意，DFS本质上是递归的。
Munro和Paterson在他们的论文《有限的存储空间中的选择和分类》中研究了这个问题。他们表明，您的算法要求k =Ω（√n）才能以恒定概率成功，并且通过吸引有关一维随机游走的基本结果，这是渐近最优的。 如果我想证明绝对最优，那么我要做的第一件事就是考虑一个任意算法A，然后 将
编辑 ：对不起，我现在意识到您已经几乎了解了我的全部答案，而您只是错误地确定了将哪个系数用于哪个数字。 我的整个答案现在可以用这句话概括： 您已将因子取反，您要根据数字的长度将错误的数字乘以2。 看看有关Luhn算法的a href
这些是基本对称多项式。您可以像Wikipedia一样使用求和符号来编写它们。您还可以使用Vieta的公式一次获取所有多项式作为多项式的系数（最多为符号）
没有一种算法显然是“最佳”算法。这取决于许多因素。 首先，您可以将数据放入主存储器吗？如果不能，那么您将需要依赖外部排序算法。这些算法通常基于quicksort和mergesort。 其次，您对您的输入分配了解吗？如果大多数数据是经过排序的，那么像Timsort之类的东西可能是一个不错的选择，因为它被设计为可以很好地处理已排序的数据。如果大多数情况下是随机的，那么Timsort可能不是一个好选择。
性能免责声明：使用性能分析。 性能注意事项： push_back必须为每个调用检查向量的容量是否足以插入元素。编译器不可能足够聪明地避免在循环内进行检查，也就是说，对于每次循环迭代都必须进行检查，这也可能阻止进一步的优化。 如果reserve之前没有调用，push_back则必须在循环中调整向
对于asccii字符集，您可以用4个long表示256位：您基本上是手工编码一个数组。 public static boolean isUniqueCharsString str { long checker1 = 0; long checker2 = 0; long checker3 = 0; long checker4 = 0; for int i = 0; i
递归似乎是一种解决方法，但是，如果您使用的是python 2.xx，则要检查unicode，而不是str（str类型代表一个字符串字符串，类型代表一个unicodeUnicode字符字符串；两者都不继承自另一个）并且它是unicode类型的字符串，在解释器中显示，前面带有au）。 在您发布的代码中也有一点语法错
您会得到重复的行，因为存在重复的边。我不是图论专家，但我很确定这是不合法的： 0 = array 0 = 'nominal', 1 = 'subtotal', , 2 = array 0 = 'nominal', 1 = 'subtotal', ,
到目前为止，我最喜欢的算法教科书是Steven Skiena撰写的《算法设计手册》。非常容易阅读，非常实用并且非常有用。本书的前半部分是对算法理论的一般处理，其中包含许多实际示例。后半部分是一个庞大的常见问题库，可以使用哪些算法来解决这些问题，并提供完整的参考文献列表。您不会失望的。
我想知道您是否可以使用霍夫变换。您将从分类打开序列的每个步骤开始。假设您使用10毫秒的步长，打开序列的长度为50毫秒。您在每个步骤上计算一些指标并获得 1 10 1 17 5 现在，遍历您的音频并分析每个10毫秒的步长，以获取相同的指标。 调用此数组 have_audio 8 10 8 7 5 1 1
我想到了这个解决方案（但我尚未对其进行测试）。 第一位数字的范围是1到N，因此您可以从第一位数字得出排列是否在（N-1）个块中！ 2*2! + X where X = 0..2!-1 然后，您可以将其递归地应用于下一个数字（这是（N-1）！排列之一）。 因此，使用任意N可以执行以下算法： X = 0 w
我相信您正在查看的是计算机内存层次结构中引用局部性的影响。 通常，计算机内存被分为具有不同性能特征的不同类型（通常称为 a href="http:
前导广告：您可以在不到一毫秒的时间内轻松执行此计算。详细信息如下… 哪一个更好”？ 哪种算法“更好”的问题可能涉及执行时间，但也涉及其他方面，例如实现方式。 该Staircase实现更短，更简洁并且恕我直言更易读。更重要的是：它不涉及 状态 。c2您在此处引入的变
根据您的update2，即使msdn引用了Guid，也可以断定它是正确的。这是一种使用具有加密功能的随机数生成器来创建ID的方法。 static long counter; store and load the counter from persistent storage every time the program loads or closes. public static string Create
假设使用int[]data具有基于0的索引的数组，我们有一个简单的函数来获取子级： 左子 int getLeftChildint index{ ifindex*2 + 1 = data.length return -1; -1 Means out of bound
对于给定的数字X… 基本思想：（ 带有非正式的正确性证明） 如果范围内的数字总和[a, b]可被整除X，则： ∑i=1 to a-1input[i] % X = ∑i=1 to binput[i] % X 用较少的数学术语来说：
我不确定我是否正确理解您要做什么。在另一个线程中，以及在math.SE的相应线程中（这把我带到了这里），您说您有一个多边形，并试图找到其重心。在这里，您说您有一组点，并且想要从中构造一个不相交的多
只需使用两个for循环： generate substringsstring: for start in [0,1,...,string.length-1]: for end in [start,...,string.length-1]: yield string[start...end] 您也可以使用以下两个for循环来做
我也只是在讲HCL色彩空间。但是，问题中两篇文章中使用的色彩空间似乎是不同的色彩空间。 第二篇文章使用L * C * h（uv），它与L * u * v 相同，但在极坐标系中描述，其中h（uv）是u 和v 坐标系的夹角，而C 是幅度该向量。 第一篇文章中的LCH颜色空间似乎描述了另一种颜色空间，而不是使用更多的算法转换。这里还有第一篇论文的另一个版本：a h
蛮力方法是尝试使用深度优先搜索将字母添加到每个可用索引中。 因此，从“ a”开始，您可以在两个地方添加新字母。在“ a”的前面或后面，由下面的点表示。 .a. 如果添加“ t”，则现在有三个位置。 .a.t. 您可以尝试将所有26个字母添加到每个可用位置。在这种情况下，字典可以是简单的哈希表。如果在中间添加
这个问题比您可能需要的更为详尽。;）选择的答案符合您的要求。如果我需要自己执行此操作，则可以按照dbr在他或她的答案中描述的方式进行操作（将列表添加在一起，对新列表进行排序），因为它非常简单。 编辑： 我在下面添加一个实现。我实际上在这里似乎已被删除的另一个答案中看到了这一点。我只是希望它没有被删除，因为它有一个我没有发现的错误。;） def
现在的问题是，您是否需要一个真正随机的映射，或者只是一个“弱”排列。假设使用后者，如果您对2的补码算术使用无符号的32位整数（例如）进行运算，则乘以任何奇数是双射且可逆的映射。当然，XOR也是如此，因此您可以尝试使用的简单模式例如 unsigned int hashint x { return x ^ 0xf7f7f7f7 * 0x8364abf7 ^ 0xf00bf00b * 0xf81b
您实际上不需要显示转换，但可以找到所需的转换总数。 增加一个元素以外的所有元素与减少一个元素本质上是相同的（出于均衡所有元素的目的）。 策略 ：减少所有非最小元素，直到它们等于最小元素。 例如 如果元素是{x1，x2，x3，x4 … xn}，则转换次数为 let min = min{x1 .. xn} forint x
好吧，感谢所有人，尤其是@Mattias，这种算法听起来不错。无论如何我已经完成了自己的工作，这似乎可以给我更好的结果，但是如果有人可以帮助我确定algos mine和@Mattias的复杂性，或者有人可以提供更好的解决方案，那就欢迎…。无论如何，这是我找到的解决方案， int upperBoundint[] array,int lo, int hi, int key { int lo
您非常接近正确的答案。您说您正在获得无限递归，但实际上程序在最外层循环中以无限循环运行。 与Python代码的主要区别在于，i在Python版本中，变量始终在外循环中前进，但是在Java版本中，i = 1内循环内的语句始终保留i为零。解决此问题的简单方法是对内部和外部循环使用单独的变量。 通常，这就是为什么尝试直接将程
请查看注释，以及在代码中穿插的注释，以了解其工作原理。 * True if a has period p * testPeriod[p_, a_] := Drop[a, p] === Drop[a, -p] * are all the list elements the same? * homogeneousQ[list_List] := Length@Tally[list] === 1 homogen
我们可以在O（n）和恒定空间中做到这一点： 对于每个元素，计算 index = Math.absa[i] - 1 检查值 index 如果为正，则乘以-1，即使其为负。 如果为负，则返回（index+1）作为答案，因为这意味着我们之前已经看到过该
