ACM数论——快速幂 快速幂定义: 顾名思义,快速幂就是快速算底数的n次幂.其时间复杂度为 O(log₂N), 与朴素的O(N)相比效率有了极大的提高. 原理: 以下以求a的b次方来介绍: 把b转换成二进制数.该二进制数第i位的权为  例如 11的二进制是1011 11 = 2³×1 + 2²×0 + 2¹×1 + 2º×1 因此,我们将a¹¹转化为算   快速幂位运算: LL pow_mod(LL a, LL b, LL p){//a的b次方取余p LL ret = ; while(b){ )

转置矩阵 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 32768K  有疑问?点这里^_^ 题目链接:http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=1592 题目描述 把矩阵A的行换成相应的列,得到的新矩阵称为A的转置矩阵,记作A'或A.给你一个矩阵,求它的转置矩阵. 输入 输入数据的第一行是两个正整数R和C(1<=R,C<=10),分别代表矩阵的行数和列数.接下来

也没啥原创,就是在学习深度学习的过程中丰富一下我的博客,嘿嘿. 不喜勿喷! Hinton是深度学习方面的大牛,跟着大牛走一般不会错吧-- 来源:A fast learning algorithm for deep belief nets 看着引用次数,什么时候我也能来一篇(不要笑我这个学渣). 摘要中出现的几个词就让我有点茫然: complementary priors,这是一个启发规则还是什么鬼的 explaining away effects,没听说过这个效应捏 据说他的这种快速的贪心算法(

源:Gamma原理及快速实现算法(C/C++) 原文:http://blog.csdn.net/lxy201700/article/details/24929013 参考 http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_correction 论文Gamma矫正的快速算法以及其C语言实现 一.什么是Gamma校正 Gamma校正是对输入图像灰度值进行

算法基础是一个整型数组,当且仅当第p个元素和第q个元素相等时,p和q时连通的.初始时,数组中的第i个元素的值为i,0<=i<N,为实现p与q的合并操作,我们遍历数组,把所有名为p的元素值改为q.我们也可以选择另外一种方式,把所有名为q的元素改为p. 这个程序从标准输入读取小于N的非负整数对序列(对p-q表示"把对象β 连接到q"),并且输出还未连通的输入对.程序中使用数组id,每个元素表示一个对象,且具有以下性质,当且仅当p和q时连通的,id[p]和id[q]想等.为简化起

目录 写在前面 问题定义 一个例子 F(2, 3) 1D winograd 1D to 2D,F(2, 3) to F(2x2, 3x3) 卷积神经网络中的Winograd 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 随便翻一翻流行的推理框架(加速器),如NCNN.NNPACK等,可以看到,对于卷积层,大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法,该算法出自CVPR 2016的一篇 paper:Fast Algorithms for Convolu

java 基础排序(冒泡.插入.选择.快速)算法回顾 冒泡排序 private static void bubbleSort(int[] array) { int temp; for (int i = 0; i < array.length; i++) { for (int j = 0; j < array.length - i - 1; j++) { if (array[j] > array[j + 1]) { temp = array[j]; array[j] = array[j +

1 前言 自然界的颜色千变万化,为了给颜色一个量化的衡量标准,就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色,由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用 的过程,所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求,就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色.我们比较常接触到的就包括 RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等. 对于数字电子多媒体领域来说,我们经常接触到的色彩空间的概念,主要是RGB , YUV这两种(实际上,这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模

1.FFT算法概要: FFT(Fast Fourier Transformation)是离散傅氏变换(DFT)的快速算法.即为快速傅氏变换.它是根据离散傅氏变换的奇.偶.虚.实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的. 2.FFT算法原理: 离散傅里叶变换DFT公式: FFT算法(Butterfly算法) 设x(n)为N项的复数序列,由DFT变换,任一X(m)的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法,而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法,一次复数加法等于两次实数加法,即使把一次复数

原文地址:http://blog.csdn.net/chuyuqing/article/details/19629229 在对<Set和hashCode()>的一篇原创文章写完后,由于对自己的一些论断产生了模糊和怀疑,因此又对Set进行了一些研究,形成本篇. 在Set的使用场景中,我们不外乎看中了她存储数据的唯一性,即不能存储重复值,这在某些应用场合下是很必要的一个特性.那么从更深一层来考虑,Set究竟如何使数据不重复的呢?从另一个层面来考虑,她又如何确保在验证数据是否重复过程中的快速性呢?假

题面 传送门 前置芝士 优化后的\(MTT\)(四次\(FFT\)) 题解 这里有多点求值的做法然而被\(shadowice\)巨巨吊起来打了一顿,所以来学一下倍增 成功同时拿到本题最优解和最劣解-- \(Min_{25}\)牛逼!(据说这是原文然而我看不懂就是了) 真的快的不要不要的-- 和多点求值一样,我们还是设\(s=\sqrt{n}\),并设多项式 \[g_s(x)=\sum_{i=1}^s(x+i)\] 求出\(g_s(0),g_s(s),g_s(2s),..,g_s((s-1)s)\

How many prime numbers Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 12955    Accepted Submission(s): 4490 Problem Description   Give you a lot of positive integers, just to find out how many

package com.test.test2; public class FFT {     public static final int FFT_N_LOG = 10; // FFT_N_LOG <= 13     public static final int FFT_N = 1 << FFT_N_LOG;     private static final float MINY = (float) ((FFT_N << 2) * Math.sqrt(2)); // (*

基本思想 每次将一个待排序的记录,按其关键字大小插入到前面已经排好序的子序列中的适当位置,直到全部插入完成. 设数组为a[0...n-1] 初始时,a[0]自成一个有序区,无序区为a[1...n-1].令i=1 将a[i]并入当前有序区a[0...i-1]中形成a[0...i]的有序区间 i++重复第二步直到i==n-1.排序完成 算法实现 public void sort(int[] array) { int i, j, k; for (i = 1; i < array.length; i++

问题来来自于leetcode上的一道题目,https://leetcode.com/problems/majority-element/,大意是是找出一个数组中,出现次数超过一个半的数字,要求是O(n)的算法. 这道题的解法来自于  Boyer-Moore Majority Vote Algorithm   http://www.cs.utexas.edu/~moore/best-ideas/mjrty/. 算法原理 以下是论文原文的片段 翻译过来大致是: 假设有一群投票的人,每个人都会投票个某

操作系统:Windows8.1 显卡:Nivida GTX965M 开发工具:Unity2017.3 | NativeC 最近在学习 Unity tilemap Brush 自定义笔刷功能时候,看到其直线笔刷 LineBrush 是采用 Bresenham 算法实现,故借此机会在这里记录下学习过程,并在最后给出完整实现. Introduction Bresenham 是光栅化的直线算法,或者说是通过像素来模拟直线.比如下图所示像素点来模拟红色的直线. 给定两个起点 P1(x1, y1) | P2

由于巨佬 shadowice1984 卡时限,本代码已经 T 请不要粘上去交 退役之后再写一个常数小的多项式取模吧 一句话题意:NP问题,求N!%P 吐槽:出题人太毒瘤...必须写任意模数NTT,而且加法取模还溢出... 我常数太大,粘的好久以前写的多项式取模,卡了卡常才A,大家1e3 1e4不要写vector,不要参考下面的代码 orz shadowice1984 写 \(O(\sqrt n\log n)\) 吊打我的 \(O(\sqrt n\log^2 n)\) 以下是 \(O(\sqrt

前几天看见了一个来自雷神之槌的平方根源码,原理多方有介绍,不赘述. 源码是c语言写的,我思考后发现这样的算法在javascript中也是可以完成的. function InvSqrt(x){ var h=0.5*x; var b=new ArrayBuffer(4); var d=new DataView(b,0); d.setFloat32(0,x); var i=d.getInt32(0); i=0x5f375a86-(i>>1); d.setInt32(0,i); var r=d.get

目录 引言 直接寻址 散列寻址 散列函数 除法散列 乘法散列 全域散列 完全散列 碰撞处理方法 链表法 开放寻址法 线性探查 二次探查 双重散列 随机散列 再散列问题 完整源码(C++) 参考资料 内容 1.引言 如果想在一个n个元素的列表中,查询元素x是否存在于列表中,首先想到的就是从头到尾遍历一遍列表,逐个进行比较,这种方法效率是Θ(n):当然,如果列表是已经排好序的话,可以采用二分查找算法进行查找,这时效率提升到Θ(logn);  本文中,我们介绍散列表(HashTable),能使查找效率

题面 传送门 前置芝士 \(MTT\),多项式多点求值 题解 这题法老当初好像讲过--而且他还说这种题目如果模数已经给定可以直接分段打表艹过去 以下是题解 我们设 \[F(x)=\prod_{i=0}^{s-1}(x+i)\] 分治\(FFT\)即可求出 然后我们用多点求值求出\(x=1,s+1,2s+1,...,s^2-s+1\)时的答案 这样的话可以计算出\((s^2)!\),剩下没计算的部分直接暴力就是了 如果我们取\(s=\sqrt{n}\),复杂度大概就是\(O(s\log^2s)\)

#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "malloc.h"#include "string.h"#include "sys/timeb.h"#include "math.h"#include "inf.h"#define MIN(a,b) ((a)<(b))?(a):(b);#define MAX(a,b)