分别打印二项式(a+b)^n展开项的系数,在程序中利用了一个队列,在输出上一行系数时,将下一行的系数预先放入队列中.在各行系数间插入0. void YANGVI(int n){ Queue q(n+); //建立队列对象q并初始化. int i=,j,s=,t,u; q.EnQueue();q.EnQueue(); //插入第一行元素 for(i=; i<=n; i++){ cout<<endl; //换行 q.EnQueue(); //每行刚开始打印的时候,先在队列尾部插入一个0 fo

做小米的笔试题,给出一个整数n,求出它在杨辉三角形中第一次出现的行号. 想了半天,只能暴力法,从第1行开始找,一直找到第n行,若找得到则返回行号,若找不到则返回n+1(因为第n+1行第2列肯定是n).当然,注意1是在第1行而不是第2行.更好的方法倒是没想到,倒是折腾出了打印杨辉三角形前n行的最优方法. 如果空间不限制的话,就直接定义二维数组a[n][n],初始时a[0][0]=1,通过a[i][j]=a[i-1][j]+a[i-1][j-1]计算即可.这里主要注意的就是边界条件,每一行首尾必须为

题意: 本题要求计算并输出杨辉三角形的前 68 行. Time Limit:1000MS Memory Limit:65536K 解题: 为了能在规定时间准确输出杨辉三角形的前68行,这里我用了精准的大数相加技巧.(下篇文章,会有大数相加大数相乘的介绍.)因为杨辉三角形每一行(除了第一行)都和上一行有着不一般的联系,某一行的第k个数等于上一行的第k-1个数加上一行的第k个数(k不等于1且k小于该行行数,此行的最后新增的数为1):所以我用了一个数组来存放某一行的数.因为杨辉三角形的对称性,我这里采

17．从键盘上输入一个正整数n,请按照以下五行杨辉三角形的显示方式, 输出杨辉三角形的前n行.请采用循环控制语句来实现. (三角形腰上的数为1,其他位置的数为其上一行相邻两个数之和.) 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 package com.bao; import java.util.Scanner; public class Yanghui { public static void main(String[] args) { Scanne

Scanner sc=new Scanner(System.in); System.out.println("请输入一个正整数:"); int ss=sc.nextInt(); int[][]m=new int[ss][ss]; for(int i=0;i<ss;i++) { for(int j=0;j<=i;j++) { if(j==i||j==0) { m[i][j]=1; System.out.print(m[i][j]+"\t"); } else

转自:http://www.itokit.com/2013/0308/74883.html linux系统中,利用grep打印匹配的上下几行   如果在只是想匹配模式的上下几行,grep可以实现.   $grep -5 'parttern' inputfile //打印匹配行的前后5行   $grep -C 5 'parttern' inputfile //打印匹配行的前后5行   $grep -A 5 'parttern' inputfile //打印匹配行的后5行   $grep -B 5

原文:利用WebBrowser实现Web打印的分析 WebBrowser是IE内置的浏览器控件,无需用户下载.本文档所讨论的是有关IE6.0版本的WebBrowser控件技术内容.其他版本的IE应该也支持.与其相关的技术要求有:打印文档的生成.页面设置.打印操作的实现等几个环节.本文以asp为例,但是他可以容易的移植到其他web技术中. 一.WebBrowser控件 <object ID='WebBrowser' WIDTH=0 HEIGHT=0 CLASSID='CLSID:8856F961-

想打印前5行,用head即可:grep xxx |head -n 5

一.什么是队列 队列(Queue)代表了一个先进先出的对象集合.当您需要对各项进行先进先出的访问时,则使用队列.当您在列表中添加一项,称为入队,当您从列表中移除一项时,称为出队. 这是摘抄网上的.做了个demo,但笔者技术有限,如有改进的地方,欢迎大神多多指导. 二.利用队列来处理订单问题 思路:开启一个线程去创建订单,同时处理订单线程开启,如队列里有订单,那么就处理,直到没有就一直处于等待状态(这里我等待20次就退出),等待订单加入队列再继续处理订单. 1.新建一个订单OrderInfo(用的

1. 前言 队列,是一种遵从先进先出(FIFO,First-In-First-Out)原则的有序集合.队列在尾部添加新元素,并从顶部移除元素,最新添加的元素必须排在队列的末尾. 2.功能说明 enqueue(value):进队,添加一个新元素到队列末尾 dequeue():出队,移除队列中的第一个元素,同时返回该元素 front():获取队列中的第一个元素 isEmpty():判断队列是否为空.是返回true,否返回fallse clear():清空队列里的元素 size():获取队列里元素的个

python中利用队列asyncio.Queue进行通讯详解 本文主要给大家介绍了关于python用队列asyncio.Queue通讯的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. asyncio.Queue与其它队列是一样的,都是先进先出,它是为协程定义的 例子如下:     import asyncio        async def consumer(n, q):   print('consumer {}: starting'.format(n))   wh

剑指 Offer 32 - III. 从上到下打印二叉树 III Offer_32_3 题目详情 题解分析 本题我想的比较复杂,其实题目的要求只是需要遍历的结果逆序和正序交替,这个其实可以使用Collections工具类的reverse函数来实现. 这里我根据偶数层和奇数层改变了遍历的顺序,相对较复杂. package com.walegarrett.offer; import java.util.*; /** * @Author WaleGarrett * @Date 2021/2/1 15:

最近在学习卷积神经网络,哎,真的是一头雾水!最后决定从阅读CNN程序下手! 程序来源于GitHub的DeepLearnToolbox 由于确实缺乏理论基础,所以,先从程序的数据流入手,虽然对高手来讲,这样有点太小儿科了,但觉得对于个人理解CNN网络的结构和数据流走向有较大帮助! 下面,将要分析CNN的前向传播算法cnnff.m 本程序所用的神经网络的结构如下图的结构体net所示 结构体net 包含5层 每层的结构 这五层的结构如下: 每层的结构分别如下: 为了方便自己理解,下面,分别对每一层的输

深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结. 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系,得到中间输出结果:$$z=\sum\limits_{i=1}^mw_ix_i + b$$ 接着是一个神经元激活函数: $$sign(z)=\begin{cases}

Python爬虫 - 爬取百度html代码前200行 - 改进版,  增加了对字符串的.strip()处理 源代码如下: # 改进版, 增加了 .strip()方法的使用 # coding=utf-8 # urllib是用于获取网络资源的库,python3自带 # 此处的request是由Request类创建的一个实例对象 import urllib.request # 调用request对象的urlopen()方法 , 传入url参数 file = urllib.request.urlopen

1. 提升方法 提升(boosting)方法是一种常用的统计学方法,在分类问题中,它通过逐轮不断改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能 0x1: 提升方法的基本思路 提升方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当(按照一定权重)的综合(例如线性组合加法模型)所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(strongly learnable)”和“弱可学习(weekly l

虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解.因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结.先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation). 1.前向传播 ​​ 如图所示,这里讲得已经很清楚了,前向传播的思想比较简单. 举个例子,假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接,那么结点w的值怎么算呢?就是通过上一层的i,j,k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算,最终结果再

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat

需求描述: 今天看了一个系统的临时文件,有5.6G的大小,这个文件也没有用了,想要将大部分的文件都删除掉. 在此记录下删除的过程.删除前n行的记录. 操作过程: 对于数据量比较大的情况(本例5800万) 1.通过tail命令,将文件尾部的n行数据重定向到新的文件中 out.tmp > out.tmp.bak 2.然后删除旧的文件,将新的文件修改为原名字 rm out.tmp mv out.tmp.bak out.tmp 备注:这样的话文件out.tmp尾部的30000行就保存下来,之前的行就删除

$grep -5 'parttern' inputfile //打印匹配行的前后5行 $grep -C 5 'parttern' inputfile //打印匹配行的前后5行 $grep -A 5 'parttern' inputfile //打印匹配行的后5行 $grep -B 5 'parttern' inputfile //打印匹配行的前5行