一.原理 二.步骤 a.用各自像片的角元素计算出左右像片的旋转矩阵R1和R2. b.有同名像点列出共线方程. c.将方程写为未知数的线性方程形式,计算线性系数. d.写出误差方程,系数矩阵与常数项. e.计算未知点的最小二乘解. f.重复以上步骤完成所有点的地面坐标的计算. 三.示例代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 25 09:38:08 2019 @author: L JL """

本博客为本人原创,转载请在醒目位置表明出处. 1.乐羊羊饮料厂正在举办一次促销优惠活动.乐羊羊C型饮料,凭3个瓶盖可以再换一瓶C型饮料,并且可以一直循环下 去,但不允许赊账.请你计算一下,如果小明不浪费瓶盖,尽量地参加活动,那么,对于他初始买入的n瓶饮料,最后他一共能得到多少瓶饮料.输入:一个整数n,表示开始购买的饮料数量(0<n<10000)输出:一个整数,表示实际得到的饮料数 方法一:网上出现各种方法,什么for循环,判断各种余数,各种扯,看着好累,具体方法你们自己去搜. 方法二:(本人的

前面已经谈过最大一维子数组和问题,这里面扩展到二维. 一. 常规情况 一个矩形的数组,找到一个矩形的子数组有最大的元素和,求这个和. 1. 从朴素算法入手,枚举矩形数组的4个顶点,以此计算其数组和.同样,时间复杂度很大,我们仅以此入手逐步优化. 2. 参照一维数组的思路,保存中间结果,利用动态规划优化算法.优化点就是子数组求和一处,二维数组的求和不同于一维,但是仍然能找到方法: 先声明这个方法是参考<编程之美>书中的讲解的,鄙人大脑迟钝,尚无法独创: 令二维数组的起点不是0,而是1,使用PS[

面试题3 -- 搜索二维矩阵 写出一个高效的算法来搜索 m × n矩阵中的值. 这个矩阵具有以下特性: 1. 每行中的整数从左到右是排序的. 2. 每行的第一个数大于上一行的最后一个整数. public class Solution { /** * @param matrix, a list of lists of integers * @param target, an integer * @return a boolean, indicate whether matrix contains

这是悦乐书的第193次更新,第197篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第53题(顺位题号是219).给定整数数组和整数k,找出数组中是否存在两个不同的索引i和j,使得nums [i] = nums [j]并且i和j之间的绝对差值小于等于k.例如: 输入:nums = [1,2,3,1],k = 3 输出:true 输入:nums = [1,0,1,1],k = 1 输出:true 输入:nums = [1,2,3,1,2,3],k = 2 输出:fals

LG传送门 DP好题 题意很简单,就是求1-n的排列,满足一个数两边的数要么都比它大要么都比它小,求这样的排列个数对\(p\)取膜的值(为了表述简单,我们称这样的排列为波动序列). 这个题我第一眼看到时自然是懵逼的,然后果断看题解,题解里有五种我觉得还不错的方法,但是有些讲的不太清楚,所以我就自己写一篇. 第一种 先证两条引理(自己手玩一下就可以证明了) 引理1:在一个波动序列中,如果\(i-1\)与\(i\)不相邻,交换\(i-1\)与\(i\)即可得到一个新的波动序列. 引理2:把长度为\(

题目链接 众所周知,这道题和积木大赛是同一道题 题意就是给出一段自然数序列,每次操作\((L,R)\)把区间\([L,R]\)的数全部减一,不允许出现负数,问把序列变为零的最小操作次数 贪心做法 样例 6 4 3 2 5 3 5 大概长这个样子 我们考虑第一列的四块格子,最少需要\(4\)次操作给消除掉 在考虑第二列的\(3\)个格子时,发现都可以在第一列的\(4\)次操作中一起消除掉 第三列的格子也都可以一起消除掉 考虑第四列,我们可以发现,第四列下面的两个格子在前面的操作中可以一起消除,但是

The Nth Iteam 题意:F(0)=1,F(1)=1,F(n)=3*F(n-1)+2*F(n-2) (n>=2) ,F(n) mod 998244353.给出Q跟N1,Ni=Ni-1^(F(Ni-1)*F(Ni-1)),求F(N1)^F(N2)^...^F(NQ) 这个比赛的E跟H数据都水得很,但题还是不错的. 比赛时是求了个循环节,又进行了矩阵的降幂,然后本地+测试在时限内跑出了几组1e7的数据,才敢交的,但没想到数据那么水,矩阵快速幂+map记忆化一下就能过. #include<c

报数序列是一个整数序列,按照其中的整数的顺序进行报数,得到下一个数.其前五项如下: 1. 1 2. 11 3. 21 4. 1211 5. 111221 1 被读作 "one 1" ("一个一") , 即 11. 11 被读作 "two 1s" ("两个一"), 即 21. 21 被读作 "one 2", "one 1" ("一个二" , "一个一"

题目: Given a set of non-overlapping intervals, insert a new interval into the intervals (merge if necessary). You may assume that the intervals were initially sorted according to their start times. Example 1: Input: intervals = [[1,3],[6,9]], newInter

目录 Less-1: 字符型注入 Less-2: 数字型注入 Less-3: 单引号字符型+括号 Less-4: 双引号字符型+括号 Less-5: 单引号字符型+固定输出信息 (floor报错注入&盲注) Less-6: 双引号字符型+固定输出信息 Less-7: 写入文件 Less-8: Boolean型盲注 Less-9: 延时注入 先附上sqli的源代码:链接: https://pan.baidu.com/s/1d2rZVg5hz0ZBv2yg-UoArw 密码: 5w9y 我是在本地用

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 利用河图规律 暴力解法 日期 题目地址:https://leetcode.com/problems/magic-squares-in-grid/description/ 题目描述 A 3 x 3 magic square is a 3 x 3 grid filled with distinct numbers from 1 to 9 such tha

传值方式 前言 当初学顺序链表的时候,书上就出现了这样的语言,如下所示: Status InitList_Sq(SqList &L) { //构造一个空的线性表L. L.elem = (ElemType *)malloc(LIST_INIT_SIZE* sizeof(ElemType)); if(!L.elem)exit(OVERFLOW); L.length=0; L.listsize=LIST_INIT_SIZE; return OK; } 这里面的&L第一遍看的时候想当然的认为是取了

滑动窗口法--Leetcode例题(连更未完结) 1. 方法简介 滑动窗口法可以理解为一种特殊的双指针法,通常用来解决数组和字符串连续几个元素满足特殊性质问题(对于字符串来说就是子串).滑动窗口法的显著特征是:两个指针同方向运动,且往往要对窗口内每个元素都加以处理. 滑动窗口法(以鄙人目前的程度)来看,大概可以分为两类: 窗口的长度已知,此时双指针可以用一个指针和窗口长度常数来表示. 窗口长度未知,往往对窗口内的元素都加以处理. 滑动窗口法实际上可以理解为是对暴力破解的优化,很多问题复杂度很高的

一.原理 二.步骤 a.用各自像片的角元素计算出左右像片的旋转矩阵R1和R2. b.根据左右像片的外方位元素计算摄影基线分量Bx,By,Bz. c.逐点计算像点的空间辅助坐标. d.计算投影系数. e.计算未知点的地面摄影测量坐标. f.重复以上步骤完成所有点的地面坐标的计算. 三.示例代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 25 08:18:30 2019 @author: L JL ""&qu

本文源于一次课题作业,部分自己写的,部分借用了网上的demo 牛顿迭代法(1) x=1:0.01:2; y=x.^3-x.^2+sin(x)-1; plot(x,y,'linewidth',2);grid on;%由图像可知 根在1.05到1.15之间 syms x s0=diff(x^3-x^2+sin(x)-1,x,1); % 得到s0= cos(x) - 2*x + 3*x^2 % 迭代方程为 y=x-(x.^3-x.^2+sin(x)-1)/(cos(x) - 2.*x + 3*x.^2

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本

欧拉法的来源 在数学和计算机科学中,欧拉方法(Euler method)命名自它的发明者莱昂哈德·欧拉,是一种一阶数值方法,用以对给定初值的常微分方程(即初值问题)求解.它是一种解决常微分方程数值积分的最基本的一类显型方法(Explicit method). [编辑] 什么是欧拉法 欧拉法是以流体质点流经流场中各空间点的运动即以流场作为描述对象研究流动的方法.——流场法 它不直接追究质点的运动过程,而是以充满运动液体质点的空间——流场为对象.研究各时刻质点在流场中的变化规律.将个别流体质点运动过

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描