二叉搜索树 二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值: 它的左.右子树也分别为二叉排序树. 一.什么是最优二叉查找树 最优二叉查找树: 给定n个互异的关键字组成的序列K=<k1,k2,...,kn>,且关键字有序(k1<k2<...<kn),我们想从这些关键字中构造

Java基础-使用JAVA代码剖析MD5算法实现过程 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

前不久做了有关自动文摘的学习,采用方法是TextRank算法,整理和大家分享. 一. 关于自动文摘 利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁.精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率.但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生.近年来,自动文摘.信息检索.信息过滤.机器识别.等研究已成为了人们关注的热点. 自动文摘(Automatic Summarization)的方法主要有两种:E

求解从1到6的最短路径. python代码实现:(以A-F代表1-6) # Dijkstra算法需要三张散列表和一个存储列表用于记录处理过的节点,如下: processed = [] def build_graph(): """建立图关系的散列表""" graph = {} graph["A"] = {} graph["A"]["B"] = 1 graph["A"][

简单方阵矩乘法 SQUARE-MATRIX-MULTIPLY(A,B) n = A.rows let C be a new n*n natrix to n to n cij = to n cij=cij+aik·bkj return C 一个简单的分治算法 SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A,B) n = A.rows let C be a new n*n matrix c11=a11·b11 else partition A,B,and C as in equ

写日志: class LogFile { public: static LogFile &instance(); operator FILE *() const { return m_file; } private LogFile(const char *filename) { m_file = fopen(filename, "a+"); } ~LogFile() { fclose(m_file); } FILE *m_file; }; LogFile &LogFil

简单的了解了一些循环算法后,尝试用循环算法,输出形状图形 例1矩形与平行四边形的比较(可以看做矩形的每一行在输出前都输出了矩形长度数量-1的空格数量并且依次递减) 例2三角形(三角形可看做半个矩形,考虑为每一行输出空格后每一行多出书一个*号,寻找*号与行数和列数的关系,构造对应的数学公式规定其范围和数量) 例3 星号菱形的两种示例(菱形可以看做两个三角形相互拼接, 也可以以中心线为轴,做正负值得运算(以最长的长度为值,做正负运算,一个数为一个数字长度7长度是(-3到整3)) 总结 更具上面两个对

写日志: class LogFile { public: static LogFile &instance(); operator FILE *() const { return m_file; } private LogFile(const char *filename) { m_file = fopen(filename, "a+"); } ~LogFile() { fclose(m_file); } FILE *m_file; }; LogFile &LogFil

激突要塞的代码长度为6的倍数,其中每6个字符代表着一个单位,这六个字符中,第一位代表着单位的种类,后五位则包含着单位角度.X值.Y值的信息. 那么这个第一位究竟代表什么呢?一图以示之. 那么在代码中就用字典来进行表示了,如果你使用python name={'v':'骨玉','3':'剑玉','8':'枪玉','a':'剃玉','M':'骑玉','L':'采玉', '1':'弓玉','7':'弩玉','2':'铳玉','x':'弹玉','b':'跳玉','z':'忍玉', 'c':'裂玉','d'

用在片上系统上的 //OSTU求图像的阈值 u8 otsuThreshold(u8 **img, u16 height, u16 width) { // int width = frame->width; // int height = frame->height; u16 pixelCount[]; ]; u16 i, j, pixelSum = width * height, threshold = ; //遍历灰度级[0,255] ; //u8* data = (uchar*)frame

import java.util.Scanner; public class Maopao { public static void main(String[] args) { System.out.println("please input 5 number"); Scanner in=new Scanner(System.in); int[] a=new int[5]; int i,j,k,l,temp; for(i=0;i<5;i++) { a[i]=in.nextInt(

Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解 鉴于我见到对算法本身分析非常透彻的文章以及实现的非常精巧的文章,所以就转载了,本文的贡献在于将两者结合起来,方便大家了解代码实现! 算法详解转自:http://www.searchtb.com/2011/07/%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%8C%B9%E9%85%8D%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89.html C语言代码实现转自: htt

一 简要介绍 一般排序均值的是将一个已经无序的序列数据重新排列成有序的 常见的排序分为: 1 插入类排序 主要就是对于一个已经有序的序列中,插入一个新的记录.它包括:直接插入排序,折半插入排序和希尔排序 2 交换类排序 这类排序的核心就是每次比较都要“交换”,在每一趟排序都会两两发生一系列的“交换”排序,但是每一趟排序都会让一个记录排序到它的最终位置上.它包括:起泡排序,快速排序 3 选择类排序 每一趟排序都从一系列数据中选择一个最大或最小的记录,将它放置到第一个或最后一个为位置交换,只有在选择

前言 本文介绍机器学习分类算法中的K-近邻算法并给出伪代码与Python代码实现. 算法原理 首先获取训练集中与目标对象距离最近的k个对象,然后再获取这k个对象的分类标签,求出其中出现频数最大的标签. 而这个标签,就是分类的结果. 伪代码 对训练集做以下操作: 1. 计算训练集中各点与当前点之间的距离(本文采用最经典的欧式距离) 2. 按照距离递增次序对各点排序 3. 选取与当前点距离最小的k个点 4. 确定前k个点所在类别的出现频率 5. 返回前k个点出现频率最高的类别,即为分类结果. 特别说

算法工程师为什么也要向社区贡献代码? [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] “做算法的人要熟悉算法框架源码吗?算法工程师难道不应该会使用框架建模就可以了吗?如何成为具有一定竞争力的算法工程师?”... 我经常被不同的人问类似这样的问题.坦白地说从我个人经验来看,身边算法做的不错的人对算法框架源码普遍熟悉,而且算法建模这件事在当前来看还并不能纯粹的与底层隔离,因为你会经常与计算性能,算法实现原理打交道.当然,我也见过一些

转自:http://blog.csdn.net/liu_lin_xm/article/details/4850630 摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文 名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人”     算法流程 图 47 展示了使用光线投射算法进行体绘制的实现流程. 首先要渲染出正向面深度图和背向面深度图,这是为了计算射线穿越的最大距离,做为循环采样控制的结束依据:然后在顶点着色程序中计算顶点位置和射线方向,射

分享php排序的四种算法与代码. 冒泡:function bubble_sort($arr){ $num = count($arr); for($i=0;$i<$num;$i++){ for($j=$num-1;$j>$i;$j--){ if($arr[$j-1]>$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$j-1]; $arr[$j-1] = $tmp; } } } return $arr; } 选择:function select_sor

关于FPGA之CORDIC算法的纯逻辑实现,博主洋葱洋葱“https://www.cnblogs.com/cofin/p/9188629.html”以及善良的一休军“https://blog.csdn.net/qq_39210023/article/details/77456031”的博文均给出了较为详细完整的代码,整个算法的思想较为简单,就 是利用迭代流水线的思想,让角度不停逼近所求角度,一般迭代16次就已经比较接近所求角度值: 1.算法实现步骤: 1)设置迭代次数为16,则x0 = 0.60

github:代码实现 本文算法均使用python3实现 1 KNN   KNN(k-nearest neighbor, k近邻法),故名思议,是根据最近的 $ k $ 个邻居来判断未知点属于哪个类别.<统计学习方法>中对其定义为: 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 $ k $ 个实例,这 $ k $ 个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类.   我们对该定义进行直观地分析,已知实例点为如下图中带有颜色的点,不同颜色代表不同类别,未知点为绿色点,

​ 排序算法大致分为内部排序和外部排序两种 内部排序:待排序的记录全部放到内存中进行排序,时间复杂度也就等于比较的次数 外部排序:数据量很大,内存无法容纳,需要对外存进行访问再排序,把若干段数据一次读入内存使用内部排序的方法进行排序后写入外存,再将这若干个已经排序的数据进行归并,时间复杂度等于IO(访问外存)的次数 1.冒泡算法 ​ 交换排序.属于比较简单直观的排序算法,以升序为例(从小到大),每次比较相邻的两个元素,如果左侧元素比右侧的大,则交换两个元素的位置,每次把循环中最大的元素放在循环的

直接接上篇上代码: //KMP算法 public class KMP { // 获取next数组的方法,根据给定的字符串求 public static int[] getNext(String sub) { int j = 1, k = 0; int[] next = new int[sub.length()]; next[0] = -1; // 这个是规定 next[1] = 0; // 这个也是规定 // while (j < sub.length() - 1) { if (sub.char