1.最简单的算法借助于一个n元的中间向量在n步时间内完成 时间复杂度:O(n)  空间复杂度O(n) void shift_easy(int arr[], int _arr[], int n, int i){ ; while(i < n){ _arr[j++] = arr[i++]; } i = ; while(j < n){ _arr[j++] = arr[i++]; } } 2.使用翻转的思路完成一个不需要额外空间.编写简单并且实际运行很快的算法 时间复杂度:O(n) void swap(…

问题: 将一个n元一维向量向左旋转i个位置.例如,当n=8且i=3时,向量abcdefgh旋转为defghabc. 简单的代码使用一个n元的中间向量在n步内完成该工作. 你能否仅使用数十个额外字节的存储空间,在正比于n的时间内完成向量的旋转? 解法: 将x的前i个元素复制到一个临时数组中,然后将剩下的n-i个元素向左移动i个位置,最后将最初的i个元素从临时数组中复制到x中余下的位置.——使用i个额外位置产生过大的存储空间消耗: 定义一个函数将x向左旋转一个位置,时间正比于n,然后调用该函数i次.…

TensorFlow的介绍   TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.   TensorFlow是一个著名的开源的人工智能系统,被广泛应用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域.它目前支持的程序…

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_34061042/article/details/89700664 一维向量及其运算 tensor 是 TensorFlow.js 的数据中心单元:由一组数值组成的一维或多维数组.在 TensorFlow.js中,一维向量的构造函数主要为:tf.tensor()和tf.tensor1d() 可以用set()和get()函数分别获取和设置向量中的元素值.   一维向量的运算函数有很多,说明如下: tf.add() 两个向量的对应元素…

MATLAB部分: xmap = repmat( linspace( -regionW/2, regionW/2, regionW), regionH, 1 );%linspace [x1,x2,N] 等差数列 ymap = repmat( linspace( -regionH/2, regionH/2, regionH)', 1, regionW); %转置 %compute the angle of the vector p1-->p2 vecp1p2 = labelData(2,:) -…

初始化语句 DROP TABLE student; ) )); ','bobo'); ','sisi'); ','gugu'); ','mimi'); DROP TABLE room; ) ),room_type )); TRUNCATE TABLE room; ','musicRoom'); ','musicRoom'); ','musicRoom'); ','englishRoom'); ','englishRoom'); create INDEX r_student_id on room…

在无序数组中找到第k大的数1)分组,每N个数一组,(一般5个一组)2)每组分别进行排序,组间不排序3)将每个组的中位数拿出来,若偶数,则拿上 / 下中位数, 成立一个一个新数组.4)新数组递归调用BFPRT,则拿到整体的中位数num5)以num来划分整体数组,小于在左,大于在右边,使用[荷兰国旗方法]6)然后根据左右数组的规模,来确定进一步选择左右哪一部分:7)然后选择好后,继续 一:背景介绍在一大堆数中求其前k大或前k小的问题,简称TOP - K问题.而目前解决TOP - K问题最有效的算法即…

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ConsoleApplication1 { class Program { static void Main(string[] args) { //一维数组定义与初始化 ,, };//第一种方式 , , }; //第二种方式 int[] one3; //第三种方式 one3=,,}; //二维数组定义与初始…

1.列表 常用方法 作用 参数 append(data) 在尾部添加数据 data-加入到列表中的数据 insert(idx,data) 在指定位置添加数据 idx-索引    data-数据 extend(model) 在列表末尾添加数据模型中的数据 model-列表.元祖.集合 remove(data) 删除列表中指定的数据 data-要删除的列表中的数据 pop(idx) 删除列表中指定索引所对应的数据 idx-要删除的数据的索引 index(data) 查询列表中指定数据的索引 data…

今天在阅读数学建模的时候看到了差分那章 其中有一个用matlab求线性的代码,这里我贴出来 这里我送上 Python代码 In [39]: import numpy as np ...: from scipy.optimize import nnls ...: x = np.array([[1,2,3,4,5],[1,1,1,1,1]]) ...: x = x.T ...: y = np.array([11,12,13,15,16]) ...: nnls(x,y) ...: Out[39]: (…