Ackerman函数在许多讲解递归的书中都提到,但似乎又对解题没有太大的意义,暂时不知道了.不过这个东西,是一个数学知识点,暂时收藏于此吧. 查了一下维基百科和百度百科,表面上两个定义不一样,仔细推敲其实是一样的.(维基百科里面A(m,n)和百度百科里面A(n,m)当中的参数n.m代表含义是一样的,只是它们两个递归函数的参数的顺序写的不一样而已.) 先看Fibonacci数列 Fibonacci数列是一个非常重要,应用非常广的知识点,其递归定义如下: (百度百科:http://baike.bai

一.Ackerman函数: ackerman函数的定义如下: 二.Ackerman函数的递归实现: 利用递归来实现ackerman函数是比较简单的: /*Sample Input: 0 1 1 1 Sample Output: 2 3 */ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int akm(int m, int n){ ); && n == ), ); && n != ), akm(m, n-)); } i

1.从函数模板谈起 函数模板的类型推导机制是在c++98时代就有的,auto的类型推导机制与其基本一致,所以先理解函数模板类型推导. 函数模板可以用如下代码框架表示: #template<typename T> void f(PT param); f(expr); PT与T的不同之处在于PT相对于T可能有一些饰词(adornments),如const 和引用&. 对于模板类型T的推导是PT和expr共同作用的结果.下面分几种情况讨论类型推导的原则: 1)PT是一般的引用或指针 原则:

### Python的强大很大一部分原因在于,它提供有很多已经写好的,可以现成用的对象 16. 循环方式笔记: 1)range(0, 8, 2)   #(上限,下限,步长)  可以实现对元素或者下标的循环控制 2)enumerate() 每次返回包含两个元素的定值表tuple,分别被赋予index, char 可以实现对元素和下标的同时控制,for (index,char) in enumerate(s): 3)zip()  聚合列表 如果有多个等长的序列,然后每次循环可以从各个序列分别取一个元

public static int ackerman(int n,int m){  if(n==1&&m==0){return 2;}  else if(n==0&&m>=0) {return 1;}  else if(n>=2&&m==0) {return n+2;}  else  {return ackerman(ackerman(n-1, m), m-1);} } 函数表达式: 第一个参数代表 n 第二个参数 代表 m A(1,0)=2 A

先留个简介: 函数定义: 从定义可以看出是一个递归函数.阿克曼函数不仅值增长的非常快,而且递归深度很高. 一般用来测试编译其优化递归调用的能力.. 如果用一下代码简单实现的话,输入参数4,2程序就直接奔溃了,(复杂度太大) #include <stdio.h> int ackerman (int m, int n) { int i, tmp; ) ; && m > ) ); && m > ) { ,ackerman(m, n-)); } ; } in

/** * 函数可以被简单的被认为是包裹了一条或者几条语句的代码体,该代码体接收若干参数,经过代码体处理后返回结果,形如数学中的f(x) = x + 1 * 在Scala中函数式一等公民,可以向变量一样被传递,被赋值,同时函数可以赋值给变量,变量也可以赋值给函数,之所以可以是这样,原因在于 * 函数背后是类和对象,也就是说在运行的时候函数其实是一个变量!!!当然,背后的类是Scala语言自动帮助我们生成的,且可以天然的被序列化和 * 反序列化,这个意义非常重要: * 意义1:可以天然的序列化和反

Haskell functions can take functions as parameters and return functions as return values. A function that does either of those is called a higher order function. Higher order functions aren't just a part of the Haskell experience, they pretty much ar

复习, 昨天讲了字符串的比较,按照从左往右比较每一个字符,通过字符对应的ASCII码进行比较 函数的参数,‘ 实参与形参 形参:在函数定义时()中出现的参数 实参,在函数调用时()中出现的参数 实参的分类 位置实参:给位置形参传值,必须 按位置 关键字实参:给位置与关键字形参,不需要按照顺序 形参的分类, ··无值位置形参 ··有值位置形参 ··可变长位置形参 ··有无值关键字形参 ··可变长关键字形参 def fn(a,b=10,*args,x,y=10,z,**kwargs):pass 4:

本文翻译自modern effective C++,由于水平有限,故无法保证翻译完全正确,欢迎指出错误.谢谢! 一些用户对复杂的系统会忽略它怎么工作,怎么设计的,但是很高兴去知道它完成的一些事.通过这样的方式,c++中的template类型的推导取得了巨大的成功.数以万计的程序员曾传过参数给template函数,并得到了满意的结果.尽管很多那些程序员很难给出比朦胧的描述更多的东西,比如那些被推导的函数是怎么使用类型来推导的. 如果你也是其中的一员,我这有好消息和坏消息给你.好消息是templat

今天初步学习了一下博弈论……感觉真的是好精妙啊……希望这篇博客可以帮助到和我一样刚学习博弈论的同学们. 博弈论,又被称为对策论,被用于考虑游戏中个体的预测行为和实际行为,并研究他们的应用策略.(其实这句话没有什么卯月) 在OI中,博弈论的主要应用是一些经典的模型,以及sg函数,sj定理的应用. 首先我们来看博弈论最为经典的模型之一:Nim游戏 有n堆石子,每次可以从其中任意一堆石子中取出若干块石子(可以取完),不能不取. 最后无石子可取者为输家.假设两人都按最优情况走,问是否先手必胜. 为了计算

前言 Swift 其实比 Objective-C 复杂很多,相对于出生于上世纪 80 年代的 Objective-C 来说,Swift 融入了大量新特性.这也使得我们学习掌握这门语言变得相对来说更加困难.不过一切都是值得的,Swift 相比 Objective-C,写出来的程序更安全.更简洁,最终能够提高我们的工作效率和质量. Swift 相关的学习资料已经很多,我想从另外一个角度来介绍它的一些特性,我把这个角度叫做「烧脑体操」.什么意思呢?就是我们专门挑一些比较费脑子的语言细节来学习.通过「烧

引言 auto : 类型推导. 在使用c++的时候会经常使用, 就像在考虑STL时迭代器类型, 写模板的时候使用auto能少写代码, 也能帮助我们避免一些隐患的细节. auto初始化 使用auto型别推导要求必须在定义时初始化, 毕竟需要根据对象的类型推导左值对象的型别. auto j; // error. 必须初始化 auto i = 0; // i 推导型别为 int vector<int> v; auto vv = v.cbegin(); // vv 推导型别为 const int* 但

在条款1中,我们已经了解了有关模板型别的推导的一切必要知识,那么也就意味着基本上了解了auto型别推导的一切必要知识. 因为,除了一个奇妙的例外情况,auto型别推导就是模板型别推导.尽管和模板型别推导打交道的是模板.函数和形参,auto和它们秋毫无犯,但并不影响上面的结论成立. 在条款1中,我们用来解释模板型别推导的函数模板形如: template<typename T> void f(ParamType param); 而一次调用形如: f(expr); //以某表达式调用f 在f的调用语

成百上千的程序员都在向函数模板传递实参,并拿到了完全满意的结果,而这些程序员中却有很多对这些函数使用的型别是如何被推导出的过程连最模糊的描述都讲不出来. 但是当模板型别推导规则应用于auto语境时,它们不像应用于模板时那样符合直觉.所以了解作为auto基础的模板型别推导的方方面面就变得相当重要了. 本条款将说明这些推导过程.这里通过一段伪代码来说明,函数模板大致形如: template<typename T> void f(ParamType param); 而一次调用形如: f(expr);

函数模板 函数模板的目的是代码复用 普通函数和模板函数可以形成重载,调时优先调用普通函数,其次调用模板函数 模板函数要编译两次,第一次是具现出具体的函数,第二次是对具现出的函数进行编译 函数模板调用特点: 不进行隐式类型转换 返回值不能进行自动推倒 普通函数和模板函数形成重载时,可以显示的调用模板函数 建议:将返回值类型作为第一个模板参数 #include <iostream> #include <string> using namespace std; template<t

逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数 相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型 概率P的值域是[0,1],线性函数

<在纹线方向上进行平滑滤波,在纹线的垂直方向上进行锐化滤波>                                          --Gabor增强的具体实践     一.问题提出             一般认为"Gabor小波感受野模拟线性滤波器,能对图像进行较好的智能收敛,从而智能增强图像.Gabor小波是智能收敛增强的物理模型"              那么,问题是在实际过程中,如何实现"Gabor小波的智能收敛",达到"

1.Kruskal算法 图的存贮采用边集数组或邻接矩阵,权值相等的边在数组中排列次序可任意,边较多的不很实用,浪费时间,适合稀疏图.      方法:将图中边按其权值由小到大的次序顺序选取,若选边后不形成回路,则保留作为一条边,若形成回路则除去.依次选够(n-1)条边,即得最小生成树.(n为顶点数). Kruskal算法在图G=(V,E)上的运行时间取决于分离集合这一数据结构如何实现.采用在分离集合中描述的按行结合和通路压缩的启发式方法来实现分离集合森林的结构,这是从渐近意义上说,目前最快实现法

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即.例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件.个人邮件.工作邮件3类,目标值y是一个有3个取值的离散值.这是一个多分类问题,二分类模型在这里不太适用. 多分类问题符合多项分布.有许多算法可用于解决多分类问题,像决策树.朴素贝叶斯等.这篇文章主要讲解多分类算法中的Softmax回归(Softmax Regression) 推导思路为:首先证明多项分布属于指数分布族