转自:http://www.cnblogs.com/chinazhangjie/archive/2010/12/06/1898070.html 一.图灵机 根据有限状态控制器的当前状态及每个读写头读到的带符号,图灵机的一个计算步可实现下面3个操作之一或全部. (1)改变有限状态控制器中的状态. (2)清除当前读写头下的方格中原有带符号并写上新的带符号. (3)独立地将任何一个或所有读写头,向左移动一个方格(L)或向右移动一个方格(R)或停在当前单元不动(S). k带图灵机可形式化地描述为一个7元…

NP(np) Time Limit:1000ms Memory Limit:64MB 题目描述 LYK 喜欢研究一些比较困难的问题,比如 np 问题.这次它又遇到一个棘手的 np 问题.问题是这个样子的:有两个数 n 和 p,求 n 的阶乘对 p 取模后的结果.LYK 觉得所有 np 问题都是没有多项式复杂度的算法的, 所以它打算求助即将要参加 noip的你,帮帮 LYK 吧! 输入格式(np.in) 输入一行两个整数 n,p. 输出格式(np.out) 输出一行一个整数表示答案. 输入样例 3…

概念 P问题:如果一个问题可以找到一个能在多项式的时间里解决它的算法,那么这个问题就属于P问题.通常NOI和NOIP不属于P类问题,我们常见到的一些信息奥赛的题目都是P问题. NP问题:可以在多项式的时间里猜出一个解的问题.NP问题不是非P类问题.NP问题是指可以在多项式的时间里验证一个解的问题.之所以要定义NP问题,是因为通常只有NP问题才可能找到多项式的算法. 所有的P类问题都是NP问题.也就是说,能多项式地解决一个问题,必然能多项式地验证一个问题的解. 注:信息学中的号称最困难的问题--"…

content: range() np.arange() np.linspace() 一.range(start, stop, step) 1.range() 为 python 自带函数 2.生成一个从start(包含)到stop(不包含),以step为步长的序列.返回一个 list 对象 range(stop) 返回 range object range(start, stop[, step]) 返回 range object 3.start默认为0,stop是必须的,step默认为1,可正可…

转自:http://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/54352889 在处理数据时遇到NAN值的几率还是比较大的,有的时候需要对数据值是否为nan值做判断,但是如下处理时会出现一个很诡异的结果: import numpy as np np.nan == np.nan #此时会输出为False 1 2 3 4 对np.nan进行help查看,输出如下: Help on float object: class float(object) |…

1.概述 1.np.array()  # 将列表转换为数组 import numpy as np array = [1, 2, 3, 4, 5] array = np.array(array) 2..shape  # 打印矩阵的维度, 也可以使用np.shape import numpy as np array = [1, 2, 3, 4, 5] array = np.array(array) print(array.shape) 2.array 结构 3.dtype 打印数组的数据类型 imp…

Complexity Class Computational problem Decision Problems Model of computation Time-complexity classes Space-complexity classes P, NP, co-NP, NPC, NP-hard P NP co-NP NPC NP-hard Euler图 Reference 用计算机解决问题时,我们总希望算法足够快,因为任何时候资源都是相对不足的,特别是时间资源. P vs NP是信息…

1.引言 最近在做多模态融合的图像问题,其中最需要解决的就是不同模态的图像用什么方法进行融合,最简单也最直观的方法就是采用合并数组的方法,将不同模态的图像合并为多通道进行处理.在一些论文中,比如<Deep Learning-Based Image Segmentation on Multimodal Medical Imaging>中,如图1.1所示,论文中发现简单的concat 成多通道进行处理反而会比经过一部分网络提取特征后再融合效果更好.不过不同的情况需要具体分析,在<Fusion…

原创翻译加学习笔记,方便国人学习算法知识! 原文链接http://www.geeksforgeeks.org/np-completeness-set-1/ 我们已经找到很多很高效的算法来解决很难得问题,例如最短路径(shortest path),一笔画问题(Euler graph),最小生成树(minimum spanning tree)等等.这些都是算法设计者的胜利.在这一篇文章中,我们来讨论一下一些失败的例子. 是不是所有的计算问题都可以用计算机解决? 有一切计算问题是没法用算法解决的,即使…

1.概念 好算法:Edmonds与1975年提出:具有多项式时间(O(nk)的算法为好算法. P类问题:存在多项式时间算法的问题.如:货郎问题.调度问题.最大团问题.最大独立集问题.Steiner树问题.背包问题.装箱问题. NP:( Non-Deterministic Polynomial ),多项式非确定性问题.可以在多项式时间内验证一个非确定性算法给出的解是否是正解.如:梵塔问题.推销员旅行问题. NP完全问题:该问题的所有可能答案,都可以在多项式时间内进行正确与否的验算. SAT问题:(…