set_union 算法set_union可构造S1.S2的并集.此集合内含S1或S2内的每个元素. S1.S2及其并集都是以排序区间表示.返回值是一个迭代器.指向输出区间的尾端. 因为S1和S2内的每一个元素都不需唯一,因此,假设某个值在S1出现n次.在S2出现m次,那么该值再输出区间中会出现max(m,n)次,当中n个来自S1,其余来自S2.在STL set容器内.m小于等于1,n小于等于1. template <class InputIterator1,classInputItera…

这几天详细了解了下二叉树的相关算法,原因是看了唐boy的一篇博客(你会翻转二叉树吗?),还有一篇关于百度的校园招聘面试经历,深刻体会到二叉树的重要性.于是乎,从网上收集并整理了一些关于二叉树的资料,及相关算法的实现(主要是Objective-C的,但是算法思想是相通的),以便以后复习时查阅. 什么是二叉树? 在计算机科学中,二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构.通常子树被称作“左子树”和“右子树”,左子树和右子树同时也是二叉树.二叉树的子树有左右之分,并且次序不能任意颠倒.二叉树是递归定义的,…

这两天完成了栈的顺序存储结构的相关算法,包括初始化.压栈.出栈.取栈顶元素.判断栈是否为空.返回栈长度.栈的遍历.清栈.销毁栈.这次的实现过程有两点收获,总结如下: 一.清楚遍历栈的概念 栈的遍历指的是从栈底想栈顶方向运行visit()函数,这是之前的学习中所忽略的:栈的遍历解除了栈的输出顺序只能从栈顶像栈底方向的限制. 二.清空栈时要不要将stacksize重置 网上看到有的人在实现清空栈这一功能时,将stacksize重置为0,我觉得有点问题,起初的想法是将其重置为初始化时的值,在与同学讨论…

COGS图论相关算法 最小生成树 Kruskal+ufs int ufs(int x) { return f[x] == x ? x : f[x] = ufs(f[x]); } int Kruskal() { int w = 0; for(int i=0; i<n; i++) f[i] = i; sort(e, e+n); for(int i=0; i<n; i++) { int x = ufs(e[i].u), y = ufs(e[i].v); if(x != y) { f[x] = y;…

内存回收的流程 java的垃圾回收分为三个区域新生代.老年代. 永久代 一个对象实例化时 先去看伊甸园有没有足够的空间:如果有 不进行垃圾回收 ,对象直接在伊甸园存储:如果伊甸园内存已满,会进行一次minor gc:然后再进行判断伊甸园中的内存是否足够:如果不足 则去看存活区的内存是否足够:如果内存足够,把伊甸园部分活跃对象保存在存活区,然后把对象保存在伊甸园:如果内存不足,向老年代发送请求,查询老年代的内存是否足够:如果老年代内存足够,将部分存活区的活跃对象存入老年代.然后把伊甸园的活跃对象放…

转自:https://blog.csdn.net/xiajun07061225/article/details/8553808 堆简介   堆并不是STL的组件,但是经常充当着底层实现结构.比如优先级队列(Priority Queue)等等. 堆是一种完全二叉树,因此我们可以用数组来存储所有节点.在这里的实现中,采用了一个技巧:将数组中索引为0的元素保留,设置为极大值或者为极小值(依据大顶堆或者小顶堆而定).那么当某个节点的索引是i时,其左子节点索引为2*i,右子节点索引为2*i+1.父节点是i…

一.拥塞控制的相关算法 早期的TCP协议只有基于窗口的流控(flow control)机制而没有拥塞控制机制,因而易导致网络拥塞.1988年Jacobson针对TCP在网络拥塞控制方面的不足,提出了"慢启动(Slow Start)"和"拥塞避免(Congestion Avoidance)"算法.1990年Jacobson又做了两个修正.在这二十来年的发展过程中,与拥塞控制相关的有四个比较重要的版本:TCP Tahoe.TCP Reno.TCP NewReno和TCP…

UCI机器学习库和一些相关算法 各种机器学习任务的顶级结果(论文)汇总 https://github.com//RedditSota/state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems 机器学习公开数据集 机器学习数据集 UCI数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 机器学习综述类的论文,放一个地址:https://github.com/mlreview/machine-learnin…

采样方法(二)MCMC相关算法介绍及代码实现 2017-12-30 15:32:14 Dark_Scope 阅读数 10509更多 分类专栏: 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/78937731 0.引子 书接前文,在采样方法(一)中我们讲到了拒绝采样.重要性采样一系列的蒙特卡洛采样方法,但这些方法在高维空间…

1.道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker) 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法.迭代适应点算法.分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法.该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善. 算法的基本思路是:对每一条曲线的…