一.简介 牛顿迭代法(Newton's method)又称为牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法(Newton-Raphson method),它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法. 多数方程不存在求根公式,因此求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要.方法使用函数  的泰勒级数的前面几项来寻找方程  的根.牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一,其最大优点是在方程 的单根附近具有平方收敛,而且该法还可以用来求方程的重根.复根,此时线性收敛,但是可通过一些方

或许每个软件从业者都有从学习控制台应用程序到学习可视化编程的转变过程,控制台应用程序的优点在于可以方便的练习某个语言的语法和开发习惯(如.net和java),而可视化编程的学习又可以非常方便开发出各类人机对话界面(HMI).可视化编程或许是一个初学者开始对软件感兴趣的开始,也可能是一个软件学习的里程碑点,因为我们可以使用各类软件集成开发环境(IDE)方便的在现成的界面窗口上拖放各类组件(Component),这类组件包括我们常见的按钮(Button),单选按钮(Radio Button),复选框

目录 Templates简介 MyEclipse自带Templates详解 新建Template 自定义Template 因为自己比较懒,尤其是对敲重复代码比较厌恶,所以经常喜欢用快捷键和模板,Myeclipse的模板功能其实很强大,好像自己只用过syso这一个,所以最近学习了一下,初次写博客,谢绝转载. 一.Templates简介 1.1 Templates基本介绍 Myeclipse模板的查看编辑入口,Window->Preferences->Java->Editor->Tem

Heapsort (堆排序)是最经典的排序算法之一,在google或者百度中搜一下可以搜到很多非常详细的解析.同样好的排序算法还有quicksort(快速排序)和merge sort(归并排序),选择对这个算法进行分析主要是因为它用到了一个非常有意思的算法技巧:数据结构 - 堆.而且堆排其实是一个看起来复杂其实并不复杂的排序算法,个人认为heapsort在机器学习中也有重要作用.这里重新详解下关于Heapsort的方方面面,也是为了自己巩固一下这方面知识,有可能和其他的文章有不同的入手点,如有错

1.二叉搜索树定义 二叉搜索树,是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树: 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值: 若任意节点的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值: 任意节点的左,右子树也分别为二叉搜索树: 没有键值相等的节点. 2.用Java来表示二叉树 public class BinarySearchTree { // 二叉搜索树类 private class Node { // 节点类 int data; // 数据域 Node right;

一.出现的现象为了数据代码在传输过程中的安全,很多时候我们都会将要传输的数据进行加密,然后等对方拿到后再解密使用.我们在使用AES加解密的时候,在遇到128位密钥加解密的时候,没有进行什么特殊处理:然而,在使用256位密钥加解密的时候,如果不进行特殊处理的话,往往会出现报“java.security.InvalidKeyException: Illegal key size or default parameters”的异常,那么这是为什么呢?今天我们来讲一讲. 二.为什么会出现这样的现象我们做

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JAVA基础 目录 JAVA基础 问:面向过程(POP)和面向对象(OOP)? 问:Python和Java的区别? 问:java的八大基本数据类型? 问:封装继承多态说一下? 问:方法和函数的区别? 问:抽象类和接口的区别? 问:==和equals区别? 问:final,finally和finalize的区别? 问:重写和重载的区别? 问:static关键字说一下? 问:Java的值传递? 问:深拷贝和浅拷贝? 问:String.StringBuffer和StringBuilder区别? 问:n

存储过程的一些基本语法: --------------创建存储过程----------------- CREATE PROC [ EDURE ] procedure_name [ ; number ] [ { @parameter data_type } [ VARYING ] [ = default ] [ OUTPUT ] ] [ ,...n ] [ WITH { RECOMPILE | ENCRYPTION | RECOMPILE , ENCRYPTION } ] [ FOR REPLIC

找到 jre/lib/security/java.security 将 jdk.certpath.disabledAlgorithms=MD2, DSA, RSA keySize < 2048 改为 jdk.certpath.disabledAlgorithms=

最近在网上看到一道Twitter的算法面试题,网上已经有人给出了答案,不过可能有些人没太看明白(我也未验证是否正确),现在给出一个比较好理解的答案.先看一下题目. 图1 先看看图图1.可以将方块看做砖.题干很简单,问最多能放多少水.例如,图2就是图1可放的最多水(蓝色部分),如果将一块砖看做1的话,图2就是能放10个单位的水. 图2 再看个例子 图3 图3可以放17个单位的水. 上面每一个图的砖墙用int数组表示,每一个数组元素表示每一列砖墙的砖数(高度),例如,图3用数组表示就是int[] w

详细参见http://ifeve.com/java-concurrency-thread-directory/ 一.线程概述 线程是程序运行的基本执行单元.当操作系统(不包括单线程的操作系统,如微软早期的DOS)在执行一个程序时,会在系统中建立一个进程,而在这个进程中,必须至少建立一个线程(这个线程被称为主线程)来作为这个程序运行的入口点.因此,在操作系统中运行的任何程序都至少有一个主线程. 进程和线程是现代操作系统中两个必不可少的运行模型.在操作系统中可以有多个进程,这些进程包括系统进程(由操

前言 基数排序(radix sort)又称桶排序(bucket sort),相对于常见的比较排序,基数排序是一种分配式排序,即通过将所有数字分配到应在的位置最后再覆盖到原数组完成排序的过程.我在上一篇讲到的计数排序也属于这种排序模式,上一篇结尾处提到了计数排序的稳定性,即排序前和排序后相同的数字相对位置保持不变.今天我们要说的基数排序就要利用到排序稳定性这一点. 思考过程      我们回想一下我们小时候是怎么学习比较数字大小的?我们是先比位数,如果一个位数比另一个位数多,那这个数肯定更大.如果

前言 我们知道,通过比较两个数大小来进行排序的算法(比如插入排序,合并排序,以及上文提到的快速排序等)的时间复杂度至少是Θ(nlgn),这是因为比较排序对应的决策树的高度至少是Θ(nlgn),所以排序最坏情况肯定是Θ(nlgn).那有没有哪种排序算法的时间复杂度是线性的(Θ(n))呢?(因为我们如果要对一个数组排序,肯定至少要考察每个元素,因此可以推断Θ(n)是所有排序算法的下界).答案是:在一定条件下,是有的. 思考过程 为了更好的理解计数排序,我们先来想象一下如果一个数组里所有元素都是整数,

快速排序作为一种高效的排序算法被广泛应用,SUN的JDK中的Arrays.sort 方法用的就是快排. 快排采用了经典的分治思想(divide and conquer): Divide:选取一个基元X(一般选取数组第一个元素),通过某种分区操作(partitioning)将数组划分为两个部分:左半部分小于等于X,右半部分大于等于X. Conquer: 左右两个子数组递归地调用Divide过程. Combine:快排作为就地排序算法(in place sort),不需要任何合并操作 可以看出快排的

二叉查找树可以递归地定义如下,二叉查找树或者是空二叉树,或者是满足下列性质的二叉树: (1)若它的左子树不为空,则其左子树上任意结点的关键字的值都小于根结点关键字的值. (2)若它的右子树不为空,则其右子树上任意结点的关键字的值都大于根节点关键字的值. (3)它的左.右子树本身又是一个二叉查找树. 从性能上来说如果二叉查找树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么二叉查找树的搜索性能逼近二分查找:但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变二叉查找树结构(插入与删除结点)不需

一.JSP技术简介 JSP是Java Server Page的缩写,它是Servlet的扩展,它的作用是简化网站的创建和维护. JSP是HTML代码与Java代码的混合体. JSP文件通常以JSP或JSPX的扩展名. JSP拥有自己的语法. JSP形式上像HTML,但本质上是Servlet. JSP的出现,使得将Web开发中的HTML与业务逻辑代码有效分离成为可能.通常JSP只负责生成动态的HTML文档,而业务逻辑由其他Java组件如JavaBean来实现.JSP可以通过Scriptlet来访问

本文内容基于An introductory tutoril on kd-trees 1.KDTree介绍 KDTree根据m维空间中的数据集D构建的二叉树,能加快常用于最近邻查找(在加快k-means算法中有应用). 其节点具有如下属性(对应第5节中的程序实现): 非叶子节点(不存储数据): partitionDimention 用于分割的维度,取值范围为1,2,…,m partitionValue 用于分割的值v,当数据点在维度partitionDimention上的值小于v时,被分到左节点,

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 构造最小生成树示例 2.2 伪码及时间效率分析 2.3 具体编码(最佳时间效率)   1 问题描述 何为Kruskal算法? 该算法功能:求取加权连通图的最小生成树.假设加权连通图有n个顶点,那么其最小生成树有且仅有n - 1条边. 该算法核心思想:从给定加权连通图中,选择当前未被选择的,不能形成回路且权值最小的边,加入到当前正在构造的最小生成树中. 2 解决方案 2.1 构造最小生成树示例 下面请看一个具体示例: 给定一个条边,按照从小到大排序依次为: