该代码必须不可猜测，因为在给用户奖励之前，您可以执行的唯一验证就是检查他们输入的代码是否在“已发布”代码列表中。 这意味着该格式中所有可能的代码数量远大于您要发布的代码数量。根据尝试代码的难易程度（例如脚本反复尝试），您可能需要所有可能的代码才能使已发布的代码数超过一百万或十亿甚至更多。听起来不错，但是在相对较短的琴弦中是可能的。 这也意味着必须在所有可能的代码
在安德鲁（Andrew）的回答为我指明了正确的方向并为我指出了问题之后，我决定将研究结果转交给一个单独的答案。 这确实是一个包装问题，更确切地说，这是一个嵌套问题。这个问题在数学上是NP难的，因此当前使用的算法是启发式方法。除了琐碎的问题集，似乎没有任何解决方案可以在线性时间内解决问题。如果要获得具有良好材料利用率的解决方案，使用当前硬件解决复杂的问题可能要花费数分钟到数小时。有数十种提供形状嵌套的商业软件解决方案，但是我无法找
首先比较n个元素数组中奇数和偶数位置的元素，然后确定每对中的最大元素。此步骤需要n 2个比较。现在您只有n 2个元素。继续逐对比较以获得n 4，n 8，…个元素。找到最大元素时停止。此步骤总共需要进行n 2 + n 4 + n 8 + … + 1 = n-1个比较。 在上一步中，立即将最大元素与log 2（n）其他元素进行比较。您可以在log²（n）-1比较中确定这些元素中的最
从理论上讲 即使使用只读数组，也可以在O（1）空间（在RAM模型中，即O（1）字）和O（n）时间中进行操作。 警告：长期学习一些数学知识。如果您仅对代码感兴趣，而不对算法证明感兴趣，请跳至代码部分。不过，您需要阅读算法部分的某些部分才能理解代码。 算法 假设缺少的
您的总体方法是合理的。我很确定问题出在您的make_canonical功能上。您可以尝试将num_cards设置为3或4来打印出双手，并寻找您错过的等效项。 我找到了一个，但可能还有更多： # The inputs are equivalent and should return the same value print make_canonical[8, 12 |
我相信采访者期望的是基于分布式计算的解决方案，尤其是当涉及“ 1000亿条记录”时。鉴于我对分布式计算的了解有限，建议您研究一下分布式哈希表和map- reduce（用于并行查询处理）b
非常感谢Jon和mquander-你们给了我足够的信息，可以帮助我以适当的通用方式解决此问题。这是我的解决方案，一种将对象转换为层次结构形式的通用扩展方法： public static IEnumerableNodeT HierarchizeT, TKey, TOrderKey this IEnumerableT elements,
在引用的文件的第4页上定义的PageRank的正式定义，在数学方程式中以有趣的“ E”符号表示（实际上是大写的Sigma希腊字母。Sigma是此处的字母“ S”为 求和 ）。 简而言之，该公式表示 要计算页面X的PageRank … 对于此页面的所有反向链接（=链接到X的所有页面） 您需要计算一个值
每次运行（一次运行将执行给定字符串的所有命令一次）会更改两件事：机器人寻找的方向及其位置（即，每次运行会将其移动某个矢量（此矢量的方向取决于其方向）运行前的初始方向）并将其旋转）。 可能的方向数为4。因此，在运行了4次仿真后，它的方向与最初的方向相同（每次摩擦都将其旋转相同的角度）。 这就是为什么连续运行4次只是将其平移了某个向量而没有任何旋转的原因。
令您惊讶的是，您看到链式哈希比线性探测要快- 实际上，线性探测通常比链式探测快得多。这主要是由于引用的局部性，因为在线性探测中执行的访问趋于比在链式哈希中执行的访问在内存中更近。 线性探测还有其他优势。例如，插入线性探测哈希表不需要任何新的分配（除非您要重新哈希表），因此在内存不足的
问题很奇怪，问题在于确定一个值的不存在，而不是存在。 这可能意味着它们引用了Bloom过滤器（http:en.wikipedia.orgwikiBloom_filter）。布隆过滤器可以告诉您某个元素
Fibonacci堆是一个相当复杂的优先级队列，在所有操作上都有出色的渐近行为-插入，查找-最小和减小键全部在O（1）摊销时间内运行，而删除和提取- 最小在摊销O中运行（lg n）时间。如果您想在这个主题上有很好的参考，我强烈建议您拿起CLRS的“算法简介，第二版”的副本，并阅读其中的章节。它写得很好并且非常说明性。 a href="http:www.cs.princeton.educoursesarchive
那里有大量的压缩算法。您需要的是一种无损压缩算法。无损压缩算法对数据进行压缩，以便可以对数据进行解压缩以实现压缩之前的精确数据。相反的是有损压缩算法。有损压缩会从文件中删除数据。PNG图像使用无损压缩，而JPEG图像可以并且经常使用无损压缩。 一些最广为人知的压缩算法包括： R
好的，让我们逐行浏览代码： 第1行： i = i - i 1 0x55555555; 首先，常量的意义0x55555555在于，使用Java GCC样式的a href="http:gcc.gnu.orgonlinedocsgccBinary- constants.ht
处理这个问题的常用方法是批评行为者的方法。这些自然扩展到连续的动作空间。基本Q学习在使用近似法时可能会有所不同，但是，如果仍然要使用它，可以尝试将其与自组织图结合起来，如a href="http:citeseerx.ist.psu.eduviewdocdownload?doi=10.1.1.92.9
这意味着所讨论的事物（通常是运行时间）的缩放比例与其输入大小的对数一致。 Big-O表示法并不意味着 确切的 方程式，而是一个 界限 。例如，以下函数的输出均为O（n）： fx = 3x gx = 0.5x mx = x + 5
您进行64次求和，每位求和一次，对于计算sum mod n的每个求和，此计算对于应在结果中设置的每个位返回m，对于不应该设置的每个位返回0。 示例： n = 3，m =2。list = [5 11 5 2 11 5 2 11] 5 11 5 2 11 5 2 11 sum of bit 0: 1
前后渲染。为此，您不需要排序，请使用八叉树。叶子不会是单个的立方体，而是更大的一组。 每个这样的叶子的网格都应该缓存在显示列表中（如Bobmitch所建议的那样），或者甚至更好地缓存在顶点缓冲区中（更便宜）。生成此网格时， 请勿 以蛮力方式生成所有多维数据集。相反，对于每个多维数据集面，请检查其在同一叶中是否具有不透明的邻居，如果是，则根本不需要生成此面。您也可以将具有相同材质的相邻面统一为一个长矩
可能元素的数量是否具有合理的下限？一种快速简便的解决方案是仅使用项目ID存储颜色值数组。假定您的颜色数量相对较少，并且可以确定您不会超过一定数量的项目。 如果要生成颜色而不是使用列表，则使它们具有一致且体面的外观的一种技巧是使用HSB生成它们。预定义亮度和饱和度，然后根据ID的某些功能设置色相值（根据您打算拥有的ID数而定，这可以是多种选择，但可以将ID乘以一定的数量（如果超过该值则进行修改255！）是一种很好的粗略方法，通过这
实际上，在libsvm中实现的SMO算法（对内核和线性SVM均有效）的复杂度为O（n ^ 2）或O（n ^ 3），而liblinear为O（n），但不支持内核SVM。n是训练数据集中的样本数。 因此，对于中型到大型规模的企业，可以不用考虑内核，而使用liblinear（或者可以看看近似的内核SVM求解器，例如LaSVM
为了增强如何使用最长的增长子序列算法来解决该问题的方法，让我们从一些直觉开始，然后构建一个解决方案。由于您只能在匹配索引的城市之间建立桥梁，因此可以将最终建立的桥梁集合视为可以找到的最大对，其中不包含任何交叉。那么在什么情况下您会过马路？ 让我们看看何时会发生这种情况。假设我们对第一个城市建造的所有桥梁进行排序。如果有两个桥相交，那么我们必须有一个桥（a i，b i），使得对于其他一些桥（a j，b j），下列条件之一成
有一种模式可以让您了解恒定时间的最佳下一步。实际上，在某些情况下可能存在两个同样最佳的选择-在这种情况下，可以在恒定时间内得出其中一个。 如果查看 n 的二进制表示形式及其最低有效位，则可以得出有关哪种操作导致解决方案的结论。简而言之： 如果最低有效位为零，则除以2 如果 n 为3，或2个最低有效位为01，则减去 l
在“传统”合并排序中，每次传递数据都会使排序后的小节的大小加倍。第一次通过后，文件将被分为长度为2的部分。第二次通过后，长度为四。然后是8、16等，直到文件的大小。 有必要保持已排序部分的大小加倍，直到整个文件都由一个部分组成。将需要将节大小的lg（N）加倍才能达到文件大小，并且每次数据传递都将花费与记录数成正比的时间。
因为它不会遍历k个数组中的每一个。第一个数组被遍历k-1次，第一个作为merge（array-1，array-2），第二个作为merge（merge（array-1，array-2），array-3）…依此类推。 结果是k-1合并，平均大小为n （k + 1） 2，给出的复杂度为O（n （k ^ 2-1） 2），即O（nk ^ 2）。 您犯的错误是忘记了合并是串行而不是并行进行的，因此数组
如果确定要执行此操作，则需要遗传编程，而不是遗传算法。GP使您可以开发树状程序。您要做的就是给它一些基本操作（while（$ register），read（$ register），increment（$ register），decrement（$ register），divide（$ result $ numerator $ deno
一种简单的优化方法是使用集而不是打开集和封闭集的列表。 openSet = set closedSet = set 这将使所有in和not in测试成为O（1）而不是O（ n ）。
一个 欧拉路径 是通过每一个边缘恰好经过一次的路径。如果结束于初始顶点，则为 欧拉循环 。 甲 汉弥尔顿路径 的是通过每个顶点通过一次（每边NOT）的路径。如果它在初始顶点结束，则为 哈密顿循环 。 在欧拉路径中，您可能会多次通过一个顶点。 在哈密顿路径中，您可能无法穿过所有边缘。p
出色的解决方案OleGG，但您的代码尚未优化。我对您的代码进行了以下更改， 它不需要在count_lucky函数中对k进行9 * 9 * i的处理，因为对于10000种情况，它将运行多次，相反，我通过开始和结束来减小了该值。 我已经使用ANS数组来存储中间结果。它看起来可能不多，但在10000多个案例中，这是减少时间的主要因素。 ol
该梯度是一个数学运算符可以帮助你。 如果您可以将插值转换为微分函数，则高度梯度将始终指向最陡峭的上升方向。所有等高曲线均垂直于在该点评估的高度梯度。 您关于从最高点开始的想法是明智的，但是如果存在多个以上的局部最大值，则可能会错过功能。 我建议 选择要绘制
对于100000个元素，Python代码花费6.9秒，而C ++最初花费了37秒以上。 我对您的代码进行了一些基本的优化，并设法使C 代码比Python实现快100倍以上。现在，它可以在0.06秒内完成100000个元素。这比原始C 代码快617倍。 最重要的是在发布模式下进行所有优化。在调试模式下，这段代码实际上要慢几个数量级。 接下来，我将解释我所做的
如有疑问，请问Wolframalpha。 在这种情况下，它说 n logn lim --------- = 0 n^2 或者，您也可以自己计算限制：
如果我对每个元素都有一个键，但又不知道该元素在数组中的索引，则哈希表的性能要优于数组（O（1）vs O（n））。 哈希表搜索在平均情况下执行O（1）。在最坏的情况下，哈希表搜索将执行O（n）：发生冲突时，哈希函数始终返回相同的插槽。有人可能会认为“这是一个遥远的局面”，但应该经过认真分析。在这种情况下，您应该遍历数组或链接列表（O（n））中的所有元素。
以下两个不同的128个字节序列散列为相同的值： MD5哈希 ：79054025255fb1a26e4bc422aef54eb4 下面的差异突出显示（粗体）。抱歉，很难看到。 d131dd02c5e6eec4693d9a0698aff95c 2fcab5 **8** 712467eab4004583eb8fb7f89 55ad340609f4b3
动态编程方法有两种典型的实现方式：从 底部到顶部 和从 顶部到底部 。 从上到下的动态编程 无非是普通的 递归 ，它通过记忆中间子问题的解决方案而得到增强。当给定的子问题第二次（第三，第四…）出现时，它不是从头开始解决的，而是立即使用先前记忆的解决方案。这项技术被称为 备忘录 （在“ i”之前没有“ r”）。
最先进的技术—是的，据我所知，所有算法或多或少都与Huet的形状相同（我遵循逻辑编程理论，尽管我的专业知识是切线的）， 前提是 您需要完全的高阶匹配：例如较高的子问题阶匹配（一个项闭合的统一）和戴尔·米勒的模式演算是可以确定的。 请注意，Huet的算法在以下意义上是最好的- 就像半决策算法，在这种情况下，它将找到联合者（如果存在），但不能保证终止。由于我们知道高阶统一（实际上是二阶统一）
在注释中使用HotLick的建议，这可能是最快的Java处理方法。它假设b.length == a.length + 1so b是带有额外“唯一”元素的更大数组。 public static int getUniqueElementint[] a, int[] b { int ret = 0; int i; for i = 0; i
哎呀，博士补习闪回。好的，去。 我们从决策问题的概念开始，决策问题是算法始终可以回答“是”或“否”的问题。我们还需要两种计算机模型（实际上是图灵机）的想法：确定性模型和非确定性模型。确定性计算机是我们一直在思考的常规计算机。一台不确定的计算机就像我们习惯的那样，除了具有无限的并行性之外，因此，每当您进入分支机构时，都将产生一个新的“进程”并检查双方。就像瑜伽士贝拉（Yogi Berra）所说的那样，当您在路上遇到叉子时，
我已经在C 中实现了“使用Trie的快速而简单的Levenshtein距离”一文中描述的算法，它的速度非常快。如果您愿意（比Python更好地理解C ），我可以将代码放在某个地方。 编辑： 我在a href="http:murilo.wordpress.com20110201fast-and-easy- levenshtein-distance
快速排序非常适合就地排序。特别是，大多数操作可以根据交换数组中的元素对来定义。为此，通常使用两个指针（或索引等）在数组中“遍历”，一个指针从数组的开头开始，另一个指针从数组的结尾开始。然后两者都朝着中间方向工作（当它们相遇时，您将完成一个特定的分区步骤）。这对于文件来说是昂贵的，因为文件主要是针对从头到尾的单一方向读取的。从头开始然后向后寻找通常是相对昂贵的。 至少在最简单的形式上，合并排序几乎是相反的。实现它的简单方法只需要在
您可以无限制地生成所有可能的趾甲切割序列，然后过滤掉所有违反犹太规则的序列。幸运的是，人类每只脚只有五个脚趾*，所以只有五个脚趾！= 120个不受限制的序列。 Python示例： #seq is only valid when consecutive elements in the list differ by at least two. def isValidseq:
