一.函数的渐近的界   我们在研究算法性能的时候,往往会在意算法的运行时间,而运行时间又与算法输入的规模相关,对于一个算法,我们可以求出运行时间和输入规模的函数,当输入规模足够大时,站在极限的角度看,就可以求出运行时间如何随着输入规模的无限增长而增长.   这种令输入规模无限大 而研究运行时间增长情况的做法,就是在研究算法的渐近效率. 几种符号的直观理解:   Θ,O,Ω的图像表示 Θ(渐近紧确界):若 f ( n ) = Θ ( g ( n )),则存在 c1>0 ,c2 >0,s.t. n

算法:是解决问题求解步骤的描述,在计算机中表现为指令的有限序列,并且每条指令表示一个或多个操作. 算法的特性:算法具有五个特性:输入.输出.有穷性.确定性.可行性 输入输出:算法具有零个或多个输入:至少有一个或多个输出. 有穷性:指算法在执行有限的步骤后,自动结束而不会出现无线循环,并且每个步骤在可接受的范围内完成. 确定性:算法的每一步骤都具有明确的含义,不会出现二义性. 可行性:算法的每一步都必须是可行的,也就是说,每步都能够通过执行有限次数完成. 算法设计的要求: 正确性:算法的正确性是指

20172328 2018-2019<Java软件结构与数据结构>第一周学习总结 概述 Generalization 本周学习了软件质量.数据结构以及算法分析的具体内容,主要依托于所用教材的第一章和第二章. 教材学习内容总结 A summary of textbook 第一章:概述 1.1软件质量 软件工程:是一门关于高质量软件开发的技术和理论的学科. 软件工程的目标:解决正确性问题.按时且在预算之内给出解决方案.给出高质量的解决方案.以合情合理的方式完成上面事情. 高质量软件的特征 重要解读

Data01-数据结构和算法绪论 一.数据结构和算法绪论 1.1 什么是数据结构? 数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象,以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科. 程序设计=数据结构+算法 数据元素之间存在的一种或多种特定关系的集合 1.2 逻辑结构与物理结构 1.逻辑结构:数据对象中数据元素之间的相互关系. 集合结构:集合结构中的数据元素同属于一个集合 线性结构:线性结构中的关系为一对一 树形结构:数据元素之间存在着一对多的关系 图形结构:图形结构的数据元素是多对多的关系

事前分析估算方法:在计算机程序编制前,依据统计方法对算法进行估算,抛开与计算机硬件软件有关的因素,一个程序的运行时间,依赖于算法的,好坏和问题的输入规模,所谓问题输入规模是指输入量的多少 推导过程,比如计算1+2+3+...100: int i,sum=0,n=100 //执行1次 for(i=1;i<=n;i++) //执行n+1次 { sum=sum+i;    //执行n次 } 去掉头尾循环判断,执行了n次 第二种算法: int sum=0,n=100  //执行1次 sum=(1+n)*

数据结构结论 1.阿基米德说过:“给我一个支点,我就能翘起地球”. 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成.记为:Data_Structure=(D,R) 2.数据:是能被计算机识别,并输入给计算机处理的符号集合. 3.数据元素:是数据的的基本单位,也被称为记录. 4.数据项:一个数据元素可以由若干个数据项组成.数据项是数据不可分割的最小单位. 5.数据对象:是性质相同的数据元素的集合,是数据的子集. 7. 数据结构:是相互之间存在一种或多种特定

题意 http://uoj.ac/problem/184 题解 大概是神题. 网格图上跑最短路有一个经典的优化方式:分治分组跑最短路. 对于这道题,设矩形长为 \(n\),宽为 \(m\),则对 \(n,m\) 中更大的一个二分. 这里只考虑按 \(n\) 分治的情况. 如上图,设 \(S=nm\),因为此时一列的点数是小等于 \(\sqrt{S}\) 的,所以我们可以枚举红色分割线上的点,以每个点为原点,跑到矩形中所有点的最短路. 然后考虑询问: 如果询问的两点在分割线的不同侧(或者至少有一端

目录 1. 介绍 polynomially larger 2. 连分数背景知识 3. 连分数算法 4. 连分数算法在RSA中的应用 5. 例子 6. 对RSA连分数攻击的反制 7. 对于攻击的改进 8. 未解决的问题 9. 总结 1. 介绍 从RSA公钥加密系统的所有密钥对的集合中,一些密钥对有着可以被各种密码分析攻击利用的性质.这些攻击一些利用模量(N)中的弱点来进攻,而另一些则利用公钥或私钥的弱点.这篇文章所讨论的弱点是可以在模量长度上和多项式时间内完成攻击的的弱点(The weakness

%%%做系统识别很重要,方法上完全符合系统识别最基础的理论 function [sun]=main(n) fplot(,],'r'); x=ones(n+,); :n+ x(j+)=cos(pi*(n+-j)/(n+)); end first=ones(n+,); f=./(x+); %原函数 last=first; :n+ last(j)=(-)*last(j-); end A=ones(n+,n+); A(:,)=first; A(:,n+)=last; :n+ :j A(:,j)=x.*A

写这篇文章之前已经看过了很多数据库方面的优化内容,大部分都是加索引.使用事务.要什么select什么等等.然而,只是停留在阅读的层面上,很少有实践,因为没有遇到真实的项目,一切都是纸上谈兵.实践是检验真理的唯一标准,于是就想在数据库上测试一些性能优化的方案,比如索引之类的,但是不想使用假的数据,于是就想着能不能抓取网上的一些数据来作分析,后来自己通过PHP抓取了一些数据(查看抓取数据博文),抓了大约110W的用户数据之后,当然需要统计一下具体的数量,于是我使用了以下的SQL语句(我使用的存储引擎

DirectX常用函数语句 常用数学类函数: 计算向量的长度(模): FLOAT D3DXVec3Length(CONST D3DXVECTOR3* pV); 向量的规范化: D3DXVECTOR3 *D3DXVec3Normalize(D3DXVECTOR3* pOut, CONST D3DXVECTOR3* pV); 点积: FLOAT D3DXVec3Dot(CONST D3DXVECTOR3* pV1, CONST D3DXVECTOR3* pV2); 叉积: D3DXVECTOR3 *

书上的点: 这次直接写写画画了,遇到的bug也就直接敲了,忘记记录了,好在都在书上,所以勾画一下,提一下.发现每一章后面的小结,都蛮有意思的.可以抄一遍. 1.返回值的函数成为返回值函数(value-returning function),不返回值的函数成为void函数 (void function) 2.实际参数(actual parameter) 也称 自变量 argument. 3.参数列表(parameter list)指明了函数的参数类型.次序和数量.函数名和参数列表一起构成了函数签名

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GitChat 作者:Meathill 原文:用 Vue 改造 Bootstrap,渐进提升项目框架 关注微信公众号:「GitChat 技术杂谈」 一本正经的讲技术 [不要错过文末彩蛋] 前言 Vue 横空出世,以迅雷不及掩耳之势横扫前端界,俨然有当年 jQuery 之势.我认为 Vue 成功的关键在于三点: 学习曲线平缓,有点经验的前端基本上一天就能看完文档,然后就可以上手操作. 上升空间很大,组件化/路由/Vuex/Ajax,生态完整,架构强壮,用它构建中大型项目也很容易. API 设计优雅

function(){$(this).addClass(”out”);}); toggle( fn, fn ) 如果点击了一个匹配的元素,则触发指定的第一个函数,当再次点击同一元素时,则触发指定的第二个函数.$(”p”).toggle(function(){$(this).addClass(”selected”);},function(){$(this).removeClass(”selected”);}); 元素事件列表说明注:不带参数的函数,其参数为可选的 fn.jQuery不支持form元

先说明几个概念: 1, Multipass(多通道)     将一个任务划分成几个阶段,由多个pass处理不同阶段,后续pass总是处理前一个pass的结果.例如复杂的光照方程可以分成几个pass来计算.     用不同的纹理通过多个pass来多次渲染一个图元,这样可以实现许多很酷的特效.例如LightMap,它就是用不同的纹理来表示复杂的光.影效果.         2, Multitexture(多纹理)     很显然,pass越多,效率越低.为了降低pass的数量,有些硬件加速卡支持在一

我接触princomp函数,主要是因为实验室的项目需要,所以我一接触的时候就希望快点学会怎么用. 项目中需要利用PCA算法对大量数据进行降维. 简介:主成分分析 ( Principal Component Analysis , PCA )或者主元分析.是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题.计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间. 对于银行后台存储的大量数据进行分析,并不一件易事,由于每个人的信息属性众多,辨别起来颇为费力