, b, c = , d, e = , f[]; int main() { for (;b - c;) f[b++] = gap; , c;c-=, printf("%.4d ", e + d / gap), e = d%gap) { for (b = c;--b;) { d += f[b] * gap; f[b] = d%b; d /= b; } ; } system("pause"); ; } 网上找的,觉得挺有意思的这个算法,可以得出任意位的e指数,用的仍然是…

目录: 0.Chrome扩展开发(Gmail附件管理助手)系列之〇——概述 1.Chrome扩展开发之一——Chrome扩展的文件结构 2.Chrome扩展开发之二——Chrome扩展中脚本的运行机制和通信方式 3.Chrome扩展开发之三——Chrome扩展中的数据本地存储和下载 4.Chrome扩展开发之四——核心功能的实现思路 5.Chrome扩展开发之五——采用指数退避算法实现ajax请求的重发,全部完成时触发回调函数 如果你对GmailAssist感兴趣,可以在chrome商店中搜索“…

在网上看到一篇博客讲解Levenshtein的计算,大部分内容都挺好的,只是在一些细节上不够好,看了很长时间才明白.我对其中的算法描述做了一个简单的修改.原文的链接是:一个快速.高效的Levenshtein算法实现. 我修改的内容如下: Levenshtein算法步骤 步骤 说明 1 设置n为字符串s的长度.(“GUMBO”) 设置m为字符串t的长度.(“GAMBOL”) 如果n等于0,返回m并退出. 如果m等于0,返回n并退出. 构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1] 2 初始化 v0,…

本文实现了一个重试的装饰器,并且使用了指数退避算法.指数退避算法实现还是很简单的.先上代码再详细解释. 1.指数退避算法 欠奉.http://hugnew.com/?p=814 2.重试装饰器retry实现 # -*- coding:utf-8 -*- import time from random import randint from struct import Result, ProcedureException def retry(max_retries=3, max_wait_inte…

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势…

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一.我打开一本老旧的算法书,欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中,以看似简单的计算技巧来讲解这个东西. 本文的目标是,深入Cooley-Tukey  FFT 算法,解释作为其根源的“对称性”,并以一些直观的python代码将其理论转变为实际.我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识. FFT(快速傅里叶变换)本身就是离散傅里叶变换(Discrete…

Assume that f(0) = 1 and 0^0=1. f(n) = (n%10)^f(n/10) for all n bigger than zero. Please calculate f(n)%m. (2 ≤ n , m ≤ 10^9, x^y means the y th power of x). InputThe first line contains a single positive integer T. which is the number of test cases.…

距离上次总结Sentinel的滑动窗口算法已经有些时间了,原本想着一口气将它的core模块全部总结完,但是中间一懒就又松懈下来了,这几天在工作之余又重新整理了一下,在这里做一个学习总结. 上篇滑动窗口算法总结链接:https://www.cnblogs.com/mrxiaobai-wen/p/14212637.html 今天主要总结了一下Sentinel的快速失败和匀速排队的漏桶算法.因为它的WarmUpController和WarmUpRateLimiterController对应的令牌桶算法…

转自:http://www.cnblogs.com/ymind/archive/2012/03/27/fast-memory-efficient-Levenshtein-algorithm.html Levenshtein算法,用于计算两个字符串之间的Levenshtein距离.而Levenshtein距离又称为编辑距离,是指两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 概述 Levenshtein距离用来描…

#include<stdio.h> #include<string.h> #include <stdlib.h> /* atof */ /* 计算=1/sqrt(n) */ float Q_rsqrt( float number ) { long i; float x2, y; const float threehalfs = 1.5F; x2 = number * 0.5F; y = number; i = * ( long * ) &y; // evil f…