#include math.h #include stdio.h int main { const int sum = 1000; int a; for a = 1; a = sum3; a++ { int b; for b = a + 1; b = sum2; b++ {
自相关是检测数据周期性的最简单方法。这也很容易实现。要获得自相关，i只需将数据的每个数据点乘以每个数据点即可i。这是一些伪代码： for i = 0 to length data do autocorrel[ i ] = 0; fo
也许令人惊讶的是，使用快速傅立叶变换（FFT）可以仅 在O（| A | nlog n）时间内 解决这个确切的问题，其中n是较大序列的长度，L并且|A|是字母的大小。 这是唐纳德·本森（Donald Benson）免费提供的一份PDF文件，描述了其工作原理： a href="http:ww
一种非常简单的方法是使用CGImageRef的解码数组，但这只能用于范围映射（无伽玛等）。 const CGFloat decode[6] = {blackPoint,whitePoint,blackPoint,whitePoint,blackPoint,whitePoint}; decodedImage = CGImageCreateCGImageGetWidthorigImage,
有很多可能的聚类方法，没有一个可以被认为是“最佳”的，一切都取决于数据，一如既往： 如果您想使用频谱聚类，但不了解簇数，建议您看一下自调整谱聚类或a href="http:eprints.pascal-network.orgarchive00
您要进行的工作属于“曲线拟合”类别。曲线拟合有很多不同的算法，但是几乎所有的曲线拟合算法都可以分为两类：插值和逼近。插值算法产生的曲线精确地穿过所有数据点，而近似算法产生的曲线接近数据点。当然，也存在混合算法。 由于您希望对数据点进行平滑处理，因此您应该寻找近似算法。对于您提到的两种算法：RDP算法和Schneider算法（Paper.js中的一种），它们都是近似算法。因此，基本上您可以使用它们中的任何一个。对于RDP，获得简化
您可以使用受贝叶斯概率启发的方法。该方法的要旨是对某项商品的真实评级有一个初步的信念，并使用用户的评级来更新您的信念。 此方法需要两个参数： 如果您根本没有该商品的等级，您认为该商品的真正“默认”等级是什么？将此数字R称为“初始信念”。
此变体使用两个堆栈，一个用于其他节点进行探索（wq），另一个始终包含来自根的当前路径（path）。当我们在两个堆栈的顶部看到相同的节点时，这意味着我们已经浏览了其下方的所有内容并可以将其弹出。这也是更新树深的时候。在随机树或平衡树上，附加空间应为O（log n），当然在最坏的情况下为O（n）。 static int maxDepth Node
更新 ：结合了Ante的观察并制作了答案社区Wiki。 通常，在这类问题中，对任何有效的蛮力算法进行编码都相对容易，但是数学上却更多。用铅笔和纸做的话，可以获得更好（更快）的算法。 让我们使用一种简写形式：让M（i）表示1111 … 1（i个）。 给定一个数字n（假设n = 23），您想要找到一个数字m，使得M（m）可被n整除。一种简单的方法是检查1，
这个想法归因于Greig，Porteous和Seheult。将矩阵视为具有电容能力的有向图，其顶点对应于矩阵条目，并且从每个顶点到其四个邻居的弧均具有容量 b 。引入另外两个顶点，一个源和一个汇点，以及一个容量为 a的 弧：从源到具有相应0条目的每个顶点，再从每个顶点具有相应1条目的容量 到 弧。找到最小切割；更改后值为0的条目是剪切的源侧的顶点，而更改后值为1的条目是剪切的宿
实际上，有一种解决 O（n log d） 时间复杂度和 O（1） 空间复杂度的方法， 而无需修改数组 。在这里， n 代表数组的长度，而 d 是其中包含的数字范围的长度。 这个想法是对第k个最小元素执行a href="https:en.wi
因此，这是我记得的一个漂亮的图论技巧。 制作一个邻接矩阵A。A[i][j]如果i和之间有边，则为1 j，否则为0。 然后，长度k在i和之间的路径数j就是[i][j]A ^ k 的条目。 因
十分简单。计算二项式系数的素因子。使用筛子的简单任务。我不会继续介绍它，但是powermod计算是微不足道的，您甚至不需要除法。 对于N = 10000，我很快就得到了42224403014400。 但是，如果您想要完整的数字本身，那么第10000个加泰罗尼亚语数字本身就是… 22453781249338521563359358425736057870110358621
看一下http:norvig.comspell-correct.html，了解一种简单的算法。本文使用Python，但最后有指向其他语言的实现的链接。
这是我在C＃中为包含多边形列表的Polygon类编写的实现。它不考虑地球的曲率。相反，您需要在运行多边形之前将其预处理为较小的段。 该算法的性能非常好。即使对于具有数千条边的多边形，它在我的桌面上也需要大约一到两毫秒才能完成。 该代码已进行了相当多的优化，因此不像伪代码那样可读。 public bool ContainsGeoLocation location {
因此，这是解决问题的方法。您需要遍历数组三次。在第一个迭代中，将标记元素大于其所有值的所有值标记在右边，在第二个迭代中，将标记所有小于它们的元素的值标记在左侧。现在，您的答案将是同时具有两个元素： int greater_on_right[SIZE]; int smaller_on_left[SIZE]; memsetgreater_on_rigth, -1, sizeofgreater_on_right
答案是可以的。在80年代中期，我在FORTRAN中为过程监视和控制应用程序开发了这种算法（可能不是原始算法）。不幸的是，那是25年前的事了，我不记得确切的公式，但是该技术是移动平均数的扩展，具有二阶计算，而不仅仅是线性计算。 在看完您的代码后，我认为我可以暂缓当时的工作方式。请注意您的内部循环如何使平方和？： for int x = i; x
您要计算保持顶点可达性的最小图形。 这称为图形的传递归约。维基百科文章应该使您开始正确的道路。
GSL（GNU科学库）包含一个直方图实现。 这是文档：http : a href="http:
O’Reilly有一本很好的书。尽管白皮书可能会像这样用伪代码列出逻辑，但我认为这种方法无法很好地扩展。这些计算都是概率计算，因此a href="http:en.wikipedia.orgwikiBayes'_theor
来自moogs的Wikipedia条目是平滑数据的良好起点。但这并不能帮助您做出决定。 这完全取决于您的数据以及所需的处理速度。 移动平均线 将使顶部值变平。如果您对最小值和最大值感兴趣，请不要使用它。同样，我认为使用移动平均线会影响您对加速度的测量，因为它将使数据变平（一点点），从而使加速度看起来较小。一切都归结为所需的精度。 strong
您可能会发现triu_indices有用。喜欢， In []: ti= triu_indices5, 1 In []: r, c= ti[0][5], ti[1][5] In []:
我认为以下内容应该可以给您这个想法。它不是任何特定的语言，而是类似C的伪代码。 shortSideMax = 640; longSideMax = 960; function Resizeimage { if image.width = image.height { if image.width = longSideMax image
哈里斯拐角检测中的一个拐角被定义为“区域中的最高像素”（通常为3X3或5x5），因此您对没有点到达“阈值”的评论对我来说很奇怪。只需收集所有值比5x5周围所有其他像素高的像素即可。 除此之外：我不确定100％，但我认为您应该具备： Kj,i = detH - lambda*traceH^2 其
如果保留两个状态，则可以逐步构建最大子序列： def maxsubseqseq: # maximal sequence including the previous item incl = [] # maximal sequence not including the previous item excl = [] for i in seq: # current max excl
您为什么认为strstr应该比其他所有慢？您知道strstr使用什么算法吗？我认为很有可能会strstr使用一种KMP类型或更佳的，经过微调的，特定于处理器的，经过汇编编码的算法。在这种情况下，C对于如此小的基准测试，您将没有表现出色的机会。 （我认为这很可能是程序员喜欢实现这些东西的原因。）
这是一个装箱问题，或一个多维背包
局部最大值将是y值大于其左，右邻居中任何一个的x点。为了消除噪声，您可以设置某种公差阈值（例如，x点的y值必须大于其邻居的n个值）。 为了避免扫描每个点，您可以使用相同的方法，但一次移动5或10个点，以大致了解最大的位置。然后返回这些区域进行更详细的扫描。
这取决于Quicksort的实现。划分为两个（和=）部分的传统实现将具有On*n相同的输入。尽管不一定会发生 交换 ，但它将导致进行n递归调用-每个调用都需要与数据透视图和n-recursionDepth元素进行比较。即On*n需要进行比较b
您可以使用difflib模块 ratio（） 以浮点数形式返回序列相似性的度量，范围为[0，1]。 这使 ： s1=[1,8,3,9,4,9,3,8,1,2
如果您在理解动态编程本身的核心思想时遇到困难，这里是我的看法： 动态规划本质上是牺牲 空间复杂度 的 时间复杂度 （但使用额外的空间通常是 非常 小相比，节省您的时间，使动态，如果正确实施编程完全值得的）。您可以随时存储每个递归调用的值（例如，存储在数组或字典中），这样当您在递归树的另一个分支中遇到相同的递归调用时，可以避免第二次进行计算。
简短的答案： 这取决于问题！ 记忆化 通常需要更多的代码，是那么直接，但在一些问题计算的优势，主要是那些你 并不 需要计算整个矩阵的所有值达到了答案。 制表 更直接，但可能会计算不必要的值。但是，如果确实需要计算所有值，则此方法通常会更快，因为开销较小。
假设您具有以下结构： 格式：节点[子级] A B C D] B [EF] C [G] D [] E [] F [] G [] 广度优先搜索先访问节点的所有子节点，然后再访问其子节点。这是上述结构的伪代码和解决方案： 1.排队根节点。 2.出队并输出。如果队列为空，请转到步骤5。 3.排队出队节点的子节点。 4.转到步骤2。 5.完成
您无需使用额外的队列或进行任何复杂的计算即可实现您想要的工作。这个想法很简单。 除了用于BFS的队列之外，此空间不使用任何额外的空间。 我要使用的想法是null在每个级别的末尾添加。因此，您遇到的+1的空值数量就是您所处的深度。（当然，终止后只是level）。 int level = 0; Queue &l
预购是DFS的一种类型。 深度优先遍历有三种类型：预顺序，按顺序和后顺序。 在此处查看更多信息。
从1,1开始。 如果单元格包含1，则表示您是目前为止最长的一行；写下来然后继续。如果单元格包含0，则向下移动。如果单元格超出范围，那么您就完成了。
您可以先对DAG进行拓扑排序（每个DAG可以进行拓扑排序），形式为O（n + m）。 完成此操作后，您将知道边缘从较低的索引顶点变为较高的顶点。这意味着当且仅当连续顶点之间存在边时，才存在哈密顿路径，例如 1,2, 2,3, ..., n-1,n. （这是因为在哈密顿式道路上，您不能“返回”，但您必须参观全部，因此唯一的方法是“不跳过”）
在计算机科学中，它通常以2为基础。这是因为许多表现出这种复杂性的分而治之算法正在将问题分为两步。 二进制搜索是一个典型的例子。在每个步骤中，我们将数组分为两个部分，并且仅对其中一半进行递归搜索，直到达到一个元素（或零元素）的子数组的基本情况。将长度数组一n分为二时，到达一个元素数组之前的总划分数为log2n。 由于在讨论算法分析时，不同基数的对数实际上是等
越来越多-1 2 3 4 不减少-1 1 2 3 区别在于对于x（n）和x（n + 1），按递增顺序，x（n + 1） x（n），而对于非递减序列，x（n + 1） = x （n）
可以帮助您入门的东西 您可以使用0到51之间的数字来轻松确保唯一的卡。 该Array#shuffle方法基于Knuth-Fisher- Yates混洗算法。a href="http:en.wikipedia.orgwiki
