用DFT计算线性卷积 两有限长序列之间的卷积 我们知道,两有限长序列之间的卷积可以用圆周卷积代替,假设两有限长序列的长度分别为\(M\)和\(N\),那么卷积后的长度为\(L=M+N-1\),那么用圆周卷积计算线性卷积的具体过程为: 首先将两序列在尾部补零,延拓成长度为L=M+N-1的序列 将两序列进行圆周卷积,卷积后的结果即为线性卷积的结果   而圆周卷积的实现可以通过下图实现 现讨论\(X[k]\)的\(IDFT\)使用\(DFT\)实现 \[ x[n]=\frac{1}{N}\sum_{

[问题]设X[1...n]和Y[1...n]为两个数组,每个都包含n个已排序好的数.给出一个求数组X和Y中所有2n个元素的中位数的.O(lgn)时间的算法. [解析]O(lgn)的时间复杂度就是二分查找的复杂度.首先给出一个观察:如果所有元素的中位数是X,那么从数组中同时删除num个小于X的的元素和num个大于X的元素后,产生的新集合的中位数还是X.考虑如下思路求解:每次比较A,B数组的中项元素A[n/2],B[n/2],代码实现如下: int FindMiddleElement(int A[]

---恢复内容开始--- 近日,在做PTA题目时,遇到了一个这样的题,困扰了很久.题目如下:已知有两个等长的非降序序列S1, S2, 设计函数求S1与S2并集的中位数.有序序列A​0​​,A​1​​,⋯,A​N−1​​的中位数指A​(N−1)/2​​的值, 即第⌊(N+1)/2⌋个数(A​0​​为第1个数).输入分三行.第一行给出序列的公共长度N(0<N≤100000),随后每行输入一个序列的信息,即N个非降序排列的整数.数字用空格间隔. 首先,分析题可知:该题中的序列是一个升序 的序列(可能存

要求:求两个字符串的最长公共子串,如“abcdefg”和“adefgwgeweg”的最长公共子串为“defg”(子串必须是连续的) public class Main03{ // 求解两个字符号的最长公共子串 public static String maxSubstring(String strOne, String strTwo){ // 参数检查 if(strOne==null || strTwo == null){ return null; } if(strOne.equals("&qu

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

给定两个有序数组arr1和arr2,在给定一个整数k,返回两个数组的所有数中第K小的数.例如:arr1 = {1,2,3,4,5};arr2 = {3,4,5};K = 1;因为1为所有数中最小的,所以返回1: arr1 = {1,2,3};arr2 = {3,4,5,6};K = 4;因为3为所有数中第4小的数,所以返回3: 要求:如果arr1的长度为N,arr2的长度为M,时间复杂度请达到O(log(min{M,N})). 这题目的难度在于时间复杂度请达到O(log(min{M,N})),参

题目大意: 给出两个长度小于等于25W的字符串,求它们的最长公共子串. 题目链接:http://www.spoj.com/problems/LCS/ 算法讨论: 二分+哈希, 后缀数组, 后缀自动机. 随意做.这里面只写一下我对后缀自动机做法的理解. 首先,我们假设两个串分别为A串和B串,我们先对建立出A串的后缀自动机,然后对于B串的每一位,我们进行如下的操作:首先从第1位开始,Parent树上的位置在root,那么对于每一次操作,如果当前结点的字符可以匹配当前B串中所考虑到的字符,那么自然就l

http://www.spoj.com/problems/LCS/ 题目:求两个串的最长公共子串 参考:https://www.cnblogs.com/autoint/p/10345276.html: 分析: 给定两个字符串 S 和 T ,求出最长公共子串,公共子串定义为在 S 和 T 中 都作为子串出现过的字符串 X . 我们为字符串 S 构造后缀自动机. 我们现在处理字符串 T ,对于每一个前缀都在 S 中寻找这个前缀的最长后缀.换句话 说,对于每个字符串 T 中的位置,我们想要找到这个位置

目录 题意: 解析 原题描述 字典树动态求Mex @(hdu 6625求两个序列异或最小值的排列) 题意: \(T(100)\)组,每组两个长度为\(n(100000)\)的排列,你可以将\(a[]\)和\(b[]\)随机排列,可以得到\(c[i]=a[i]\)^\(b[i]\),求字典序最小的\(c[]\). 解析 一个显然对的贪心做法: 针对本题 每次两颗字典树同时往下走,如果都有\(0\)或者\(1\)这条路径,就随便同时走\(0\;or\;1\)这条路径,否则只能一个走\(0\),一个走

题意 ​ 题目主要说的是,有两只青蛙,在两个石头上,他们之间也有一些石头,一只青蛙要想到达另一只青蛙所在地方,必须跳在石头上.题目中给出了两只青蛙的初始位置,以及剩余石头的位置,问一只青蛙到达另一只青蛙所在地的所有路径中的"the frog distance"中的最小值. ​ 解释一下"the frog distance": 题目中给出了一段解释"The frog distance (humans also call it minimax distance

先吐槽一下,我好气啊,想了很久硬是没有做出来,题目要求的时间复杂度为O(log(m+n)),我猜到了要用二分法,但是没有想到点子上去.然后上网搜了一下答案,感觉好有罪恶感. 题目原型 正确的思路是:把问题转化一下,假设任意给一个k值,求这两个数组合并并按大小排序之后的第k个值.如此一来求中位数只是一个特例而已. 那如何搜索两个有序序列中第k个元素呢,这里又有个技巧.假设序列都是从小到大排列,对于第一个序列中前p个元素和第二个序列中前q个元素,我们想要的最终结果是:p+q等于k-1,且一序列第p个

本文将介绍Alibaba发表在KDD'19 的论文<Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction>.文章针对长序列用户行为建模的问题从线上系统和算法两方面进行改进,已经成功部署在阿里巴巴的广告系统. 使用深度学习对用户兴趣建模在离线评估阶段带来了显著提升,但是在线部署时面对大量的流量请求难以实时推理,尤其是在对长序列用户行为数据,系统的延时和存储代价几乎是随着行为长度线性

Write a program to find the node at which the intersection of two singly linked lists begins. For example, the following two linked lists: A: a1 → a2 ↘ c1 → c2 → c3 ↗ B: b1 → b2 → b3 begin to intersect at node c1. Notes: If the two linked lists have

4-11 求自定类型元素序列的中位数   (25分) 本题要求实现一个函数,求N个集合元素A[]的中位数,即序列中第\lfloor N/2 +1\rfloor⌊N/2+1⌋大的元素.其中集合元素的类型为自定义的ElementType. 函数接口定义: ElementType Median( ElementType A[], int N ); 其中给定集合元素存放在数组A[]中,正整数N是数组元素个数.该函数须返回N个A[]元素的中位数,其值也必须是ElementType类型. 裁判测试程序样例:

实时获取GPS定位数据 import android.app.Activity; import android.content.Context; import android.location.Location; import android.location.LocationListener; import android.location.LocationManager; import android.os.Bundle; import android.widget.EditText; /*

vijos1107环游大同80天 学习了一下求树的最长链的方法 最简单的思路就是两次dfs 两次dfs分别有什么用呢? 第一次dfs,求出某个任意的点能到达的最远的点 第二次dfs,从所搜到的最远的点倒搜回去. 为什么需要两次呢? 其实很容易想通第一遍dfs的起始点或许并不是最长链的起点 从最远的点倒搜到的最长的链就是所求的解 (因为最长链一定经过这个最远的点啊... 这里注意题目表述: 假设任意的两个风景点都有且仅有一条路径(无回路)相连.显然,任意一个风景点都可以作为游览路线的起点或者终点.

一开始写这篇随笔的时候还没有了解到 Dateloader有一个 collate_fn 的参数,通过定义一个collate_fn 函数,其实很多batch补齐到当前batch最长的操作可以放在collate_fn 里面去,这样代码在训练和模型中就可以更加简洁.有时间再整理一下这个吧. _________________________________________ 使用的主要部分包括:Dateset. Dateloader.MSELoss.PackedSequence.pack_padded_s

因标题框有限,题目未显示完整,以下再放一份: 定义一个复数(z=x+iy)类Complex,包含: 两个属性:实部x和虚部y 默认构造函数 Complex(),设置x=0,y=0 构造函数:Complex(int i,int j) 显示复数的方法:showComp()将其显示为如: 5+8i或5-8i 的形式. 求两个复数的和的方法:(参数是两个复数类对象,返回值是复数类对象)public Complex addComp(Complex C1,Complex C2) 求两个复数的差的方法:(参数

前言 本篇是对二叉树系列中求最低公共祖先类题目的讨论. 题目 对于给定二叉树,输入两个树节点,求它们的最低公共祖先. 思考:这其实并不单单是一道题目,解题的过程中,要先弄清楚这棵二叉树有没有一些特殊的性质,这些特殊性质可以便于我们使用最优的方式解题. 传统二叉树的遍历,必须从跟节点开始,因此,思路肯定是从根节点找这两个节点了.但是,如果节点带有指向父节点的指针呢?这种情况下,我们完全就可以从这两个节点出发到根节点,免除了搜索的时间代价,毫无疑问会更快. 那么如果没有parent指针,我们肯定只能

#include <iostream> #include <cmath> #include <vector> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <algorithm> using namespace std; #define MAX_N 110 /*------------------常量区----------------

众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=