前端小白的算法之路   时隔多日终于解决了埋在心头的一道难题,霎时云开雾散,今天把一路而来碰到的疑惑和心得都记录下来,也算是开启了自己探索算法的大门. 问题背景 曾经有一个年少轻狂的职场小白,在前端圈子里摸爬滚打将近两年,本计划在js的道路上越走越远,以至于每天沉浸在js红皮书里不能自拔,突然有一天脑抽想找leader比划两下,于是出现了下面的对话,小白:leader,您最近在干嘛?手里有需要亟待解决的难题吗?leader:咦,确实有哎,咱的项目随着业务的不断发展,日均PV也越来越多,公司的两台

非确定性有穷状态决策自动机练习题Vol.1 A.扭动的回文串 题目描述 \(JYY\)有两个长度均为\(N\)的字符串\(A\)和\(B\). 一个"扭动字符串\(S(i,j,k)\)由\(A\)中的第\(i\)个字符到第\(j\)个字符组成的子串 与B中的第\(j\)个字符到第\(k\)个字符组成的子串拼接而成. 比如,若\(A\)='XYZ',\(B\)='UVW',则扭动字符串\(S(1,2,3)\)='XYVW'. \(JYY\)定义一个"扭动的回文串"为如下情况中的

非确定性有穷状态决策自动机练习题Vol.2 C. 奇袭 题目描述 由于各种原因,桐人现在被困在\(Under World\)(以下简称\(UW\))中,而\(UW\)马上 要迎来最终的压力测试--魔界入侵. 唯一一个神一般存在的\(Administrator\)被消灭了,靠原本的整合骑士的力量 是远远不够的.所以爱丽丝动员了\(UW\)全体人民,与整合骑士一起抗击魔族. 在\(UW\)的驻地可以隐约看见魔族军队的大本营.整合骑士们打算在魔族入侵前 发动一次奇袭,袭击魔族大本营! 为了降低风险,爱

非确定性有穷状态决策自动机练习题Vol.3 D. Dp搬运工3 题目描述 给定两个长度为 \(n\) 的排列,定义 \(magic(A,B)=∑_{i=1}^nmax(Ai,Bi)\) . 现在给定 \(n\),\(K\) 问有多少对 \((A,B)\) 满足 \(magic(A,B)≥K\). 分析 首先转化一下,我们固定排列 \(B\) 为 $1∼n $,最后答案乘个 \(n!\) 就好了 我们设 \(f[i][j][k]\) 为 考虑到第 \(i\) 个位置,\(i\) 之前有 \(j\)

package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) const N = 26 func main() { const GOMAXPROCS = 1 runtime.GOMAXPROCS(GOMAXPROCS) var wg sync.WaitGroup wg.Add(N) for i := 0; i < N; i++ { go func(i int) { defer wg.Done() fmt.Pr

题解 (搬运一个原来博客的论文题) 抱着板题的心情去,结果有大坑 就是S == T的时候也一定要走,++K 我发现按照论文写得\(O(n \log n + m + k \ log k)\)算法没有玄学A*快,不开心啊(或者我松教水平不高啊) 论文里主要是怎么样呢,把所有边反向,从T开始求最短路,然后求一个最短路树,求法就是把新边权改成 原来的边权 + 终点最短路 - 起点最短路 如果新边权是0,那么这条边就在最短路树里,如果有很多条边边权是0就随便选一条 然后我们对于每个点走一条不同于最短路的路

Michael-Scott非阻塞队列算法,即MS-queue算法,是1 9 9 6 年由Maged . M .Michael and M. L. Scott提出的,是最为经典的并发FIFO队列上的算法,目前很多对并发FIFO队列的研究都是基于这个算法来加以改进的.在共享内存的多核处理器上,这种基于Compare-and-swap(CAS)的算法在性能上要远远优于以前基于锁的算法,并且已经被Java并发包所采用.它的主要特点在于允许多线程并发的.无干扰的访问队列的头和尾. MS-queue算法依赖

PCA是一种非监督学习算法,它能够在保留大多数有用信息的情况下,有效降低数据纬度. 它主要应用在以下三个方面: 1. 提升算法速度 2. 压缩数据,减小内存.硬盘空间的消耗 3. 图示化数据,将高纬数据映射到2维或3维 总而言之,PCA干的事情就是完成一个将原始的n维数据转化到k维的映射.其中,k<n 它的核心算法如下: 1. 将数据均一化 x' = [x-mean(x)] / range(x) 2. 计算它的协方差矩阵 即:Sigma = 1/m * x' * x 3. 进行svd分解,计算特

前段时间做了一个车牌检测识别的项目,我的任务是将MATLAB中的算法移植成C++代码.在车牌区域提取的过程中,用到了水平方向的Sobel算子检测垂直边缘,一开始我直接把MATLAB中的 bw = edge(I, 'sobel', 'vertical'); 语句改写成OpenCV中的 cv::Mat sobel_kernel = (cv::Mat_<float>(3,3) << -0.125, 0, 0.125, -0.25, 0, 0.25, -0.125, 0, 0.125);

最近在研究基于标签传播的社区分类,LabelRank算法基于标签传播和马尔科夫随机游走思路上改装的算法,引用率较高,打算将代码实现,便于加深理解. 这个算法和Label Propagation 算法不同的是计算复杂度较高,对每个标签都确定了概率,但是准确性比Label Propagation算法好. 一.概念 相关概念不再累述,详情见前两篇文章 二.算法思路 首先建立一个标签集合,C={1,2,……n},n是节点的数量.标签概率向量Pi(1*n),Pi(c)=节点i对标签c的概率估计,迭代过程中

如题,比opencv自带的实现效果好 #coding:utf8 import cv2 import numpy as np def psnr(A, B): return 10*np.log(255*255.0/(((A.astype(np.float)-B)**2).mean()))/np.log(10) def double2uint8(I, ratio=1.0): return np.clip(np.round(I*ratio), 0, 255).astype(np.uint8) def m

这是之前我写的原始的 VB.NET 版本: http://www.cnblogs.com/RChen/archive/2010/05/17/1737587.html 转化为 C# 版本后,还进行了一些重构.包括修改成了强类型,以及使用了 Parallel.ForEach,但是发现没有收到预期的效果.性能提升比较少. 研究后发现,其实问题的关键在于要通过某种方式对遍历的可能性进行剪枝,这样才能减少遍历次数,从而提升性能.而且,由于结果是通过 yield return 和 IEnumerable 实

https://www.cnblogs.com/fpcbk/p/11004913.html

前言: 这题感觉还是很有意思.离线思路很奇妙.可能和二次离线有那么一点点相似?当然我不会二次离线我就不云了. 解析: 题目十分清真. 求一段连续区间内的所有点和某个给出的点的Lca的深度和. 首先可以转化一步. 我们可以只考虑一个询问.那么当前询问的答案可以转化为:将区间[l,r]中的每一个点到根节点的路径上的点的点权都加一.然后统计给出点z到根节点的路径上的点权之和即可. 可以使用树剖线段树搞定. 这个转化正确性显然. 但是,当考虑到多次询问时,就有点不对劲.因为两个询问如果一起计算贡献,就会

前言: 老火星人了 解析: 很妙的二分题.如果没想到二分答案.. 很容易想到尝试用双指针扫一下,看看能不能统计答案. 首先,tail指针右移时很好处理,因为tail指针右移对区间最大值的影响之可能作用在a[tail]上,因此只需要维护区间最大出现次数对应的值即可. 但是会发现,head指针右移时很难处理,因为如果原来区间最大值减小,使其不成为当前区间最大值时,这时无法快速找到新的区间最大值.(反正我不会,嘤) 这时应该怎么办呢? 考虑二分答案,可以很妙的消除掉这个影响. 我们考虑当前二分的答案是

转自CSDN默一鸣 https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/80004032 在讨论算法的时候,常常会说到这个问题的求解是个P类问题,或者是NP难问题等等,于是我特地搜了这方面的资料,自己总结了下,估计研究算法的大家应该都知道,要是我总结的哪里不对,欢迎一起探讨~ 在讲P类问题之前先介绍两个个概念:多项式,时间复杂度.(知道这两概念的可以自动跳过这部分) 1.多项式:axn-bxn-1+c 恩....就是长这个样子的,叫x最高次为n

1 Why? Reason1 Knowledge Discovery (about human beings limitaitons) Reason2 Cause of Dimensionality (维度灾难) (about ML algorithm itself) 所需的数据量会根据你所拥有的特征数量以指数速度增长 2 NP-Hard Problem arbitrarily choose m features from n features (m≤n),don't know what m t

1.问题概述 随着计算机语言的结构越来越复杂,为了开发优秀的编译器,人们已经渐渐感到将词 法分析独立出来做研究的重要性.不过词法分析器的作用却不限于此.回想一下我们的老师刚刚开始向我们讲述程序设计的时候,总是会出一道题目:给出一个填入 了四则运算式子的字符串,写程序计算该式子的结果.除此之外,我们有时候建立了比较复杂的配置文件,譬如XML的时候,分析器首先也要对该文件进行词法分 析,把整个字符串断成了一个一个比较短小的记号(指的是具有某种属性的字符串),之后才进行结构上的分析.再者,在实现某种控

目录 1.定义和区别(优缺点对比) 2.kmeans原理 3.DBSCAN原理 1.定义和区别(优缺点对比) 聚类分为:基于划分.层次.密度.图形和模型五大类: 均值聚类k-means是基于划分的聚类, DBSCAN是基于密度的聚类.区别为: k-means需要指定聚类簇数k,并且且初始聚类中心对聚类影响很大.k-means把任何点都归到了某一个类,对异常点比较敏感.DBSCAN能剔除噪声,需要指定邻域距离阈值eps和样本个数阈值MinPts,可以自动确定簇个数. K均值和DBSCAN都是将每个

举例叙述(转自百度百科,纯为学习笔记) 编辑 在一个周六的晚上,你参加了一个盛大的晚会.由于感到局促不安,你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人.你的主人向你提议说,你一定认识那位正在甜点盘附近角落的女士罗丝.不费一秒钟,你就能向那里扫视,并且发现你的主人是正确的.然而,如果没有这样的暗示,你就必须环顾整个大厅,一个个地审视每一个人,看是否有你认识的人. 生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多.这是这种一般现象的一个例子.与此类似的是,如果某人告诉你,数13,717,421可以写