一 线性方程组 Ax=b 的解释 线性方程组 Ax=b,其中矩阵 A 尺寸为 m*n, 当 A 为方正时,可使用消元法判断解是否存在并求解.当 A 为长方形矩阵时,同样可使用消元法判断解存在情况并求解. 线性方程组 Ax=b 可以使用不同观点看待: 1)可看作函数 f(x)=b,即输入任意 n 维向量 x,经过矩阵 A 变换处理,输出 m 维向量 b,即向量 b 由向量 x 通过矩阵 A 线性变换得到: 2)令 , ,Ax=b 可表示为 , 进一步改写得 , 当 b 是矩阵 A 列向量  的线性

求一个n元一次方程的解,Gauss消元 const Matrix=require('./Matrix.js') /*Gauss 消元 传入一个矩阵,传出结果 */ function Gauss(matrix){ let l=[];//是否为自由元 let ans=[];//存储解 const n=matrix.Column-1;//解的个数 const EPS=0.00001; let res=0,r=0; for(let i=0;i<matrix.Column;i++){ for(let j=

题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0. 解法一:暴力求解.从1开始查找M,然后判断M*N=X这个数字是否只含有0,1. 解法二:由于没有直接的数学方法能帮我们直接得到M的值,所以我们只能进行搜索.由于相对M,乘积N*M具有明显的特征,需要搜索的空间要小很多,所以我们对乘积N*M进行搜索.如果N*M的结果有K位,则要循环2^K次,我们发现K的结果能轻易超过40,所以这个运行时间还是相当长.同余运算具有等价关系,mod N = i(0<

转自:彬彬有礼. 压缩感知中的lp球:p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因 http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40268943 题目:  压缩感知中的lp球:p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因 ================问题的引出================ 压缩感知中为了解释0范数或1范数最优化为什么总会导致一个稀疏解的原因在解释时经常使用lp球与直线的交点去解释,下面论文中就是这样子解释的: 戴琼海,付长军,

题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-1681 题意:类似于poj1222,有n×n的01矩阵,翻转一个点会翻转其上下左右包括自己的点,求最少翻转多少点能使得矩阵全0. 思路: 同样的可以枚举第一行的状态,这里不说了. 用高斯消元法来解这道题,每个点的状态表示一个变量,那么有n*n个方程,n*n个变量的方程组,用高斯消元法来解,可能存在无解,唯一解,多解的情况.多解的时候要枚举自由变元的状态. AC代码: /* poj1681 开关问题,高斯消元法解异或方程组

Tarjan求有向图强连通详解 注*该文章为转发,原文出处已经不得而知 :first-child { margin-top: 0; } blockquote > :last-child { margin-bottom: 0; } img { border: 0; max-width: 100%; height: auto !important; margin: 2px 0; } table { border-collapse: collapse; border: 1px solid #bbbbb

题: 给定一个序列S以及它的一个子序列T,求S的所有包含T的子序列.例: S = [1, 2, 3, 2, 4] T = [1, 2, 4] 则S的所有包含T的子序列为: [1, 2, 3, 2, 4] [1, 2, 3, 4] [1, 2, 2, 4] [1, 2, 4]   解: 首先可以拆解为两个问题: 1. 求S的所有子序列:其中又涉及到去重的问题. 2. 求S的所有子序列中包含T的子序列.   暂时先不考虑去重,看看问题1怎么解: 一.求S的子序列 单纯求一个序列的所有子序列的话,就是

问题描写叙述:求一个数组的最大k个数.如,{1,5,8,9,11,2,3}的最大三个数应该是,8,9,11 问题分析: 1.解法一:最直观的做法是将数组从大到小排序,然后选出当中最大的K个数.可是这种解法,复杂度是O(logn*n),可是有时候并不须要排序,用简单的选择排序.或者是冒泡排序,那么就K轮的交换或者是选择.就能够得出结论,复杂度是O(n*k),当K非常大的时候排序可能是更好的解法.当K小的时候用选择或者是冒泡效率会更加的高. 可是这都是会对前K个数进行排序.所以效率不高.当K非常大的

#求一元二次方程的解 import math def equation(a,b,c): h=b*b-4*a*c #一元二次方程的解,百度来的 if h>=0: x1=(-b+math.sqrt(h))/2*a #sqrt函数求平方根 x2=(-b-math.sqrt(h))/2*a print('x1=%.2f'%x1,'x2=%.2f'%x2) else: print('方程无解') equation(1,2,1)

JSON.parse()用于从一个字符串中解析出json对象. var str = '{"name":"huangxiaojian","age":"23"}' ; JSON.parse(str); // age: "23" name: "huangxiaojian" 2.JSON.stringify()用于从一个对象解析出字符串. var a = {a:1,b:2 }; JSON.str

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2639 题目大意是,往背包里赛骨头,求第K优解,在普通01背包的基础上,增加一维空间,那么F[i,v,k]可以理解为前i个物品,放入容量v的背包时,第K优解的值.时间复杂度为O(NVK). Talk is cheap. 看代码吧. import java.util.Scanner; public class BoneCollector { public static void main(String[] sur

求一个正整数转换为二进制数时中‘1’的个数 分析:这道题目就是很简单的位运算,我们可以把这个整数和1进行&操作(就是二进制数中的最低位与1进行&),然后将这个整数进行右移处理,将下个位置的数字移到最低位:反复如此操作直到该数变为0. int NumOf_one(int k) { ; while(k) { ) count_1++; k >>= ; } return count_1; }

求一个Map中最大的value值,同时列出键,值 方法1. public static void main(String[] args){  Map map=new HashMap();  map.put("d", 761);  map.put("g", 7);  map.put("a", 761);  map.put("c", 34);    int value=0;     String maxKey = null;   

概要 今天偶然看到有个关于数学中集合的问题,就突发奇想的想用python实现下求一个集合的子集. 准备 我当然先要复习下,什么是集合,什么是子集? 比较粗犷的讲法,集合就是一堆确定的东西,细致一点的讲法呢,就是由一个或多个确定的元素所构成的整体,集合中的东西称为元素. 集合有一些特性: 1.确定性 给定一个集合,任给一个元素,该元素或者属于或者不属于该集合,二者必居其一,不允许有模棱两可的情况出现. 2.互异性 一个集合中,任何两个元素都认为是不相同的,即每个元素只能出现一次.有时需要对同一元素

给定一个集合,元素均为正整数且不重复,求该集合的所有子集 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 10 09:04:53 2017 @author: nvidia """ #!/usr/bin/python #coding=utf-8 #求一个集合的所有真子集 def getRealSubSet(fromList,toList): if(len(fromList) <= 1): retu

求一个字符串所有的相同前后缀Sample Input ababcababababcababaaaaaSample Output 2 4 9 181 2 3 4 5 #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <stack> using namespace std; ; int next[N]; char T[N]; int tlen; stack<int> s

问题:求一个正实数X的平方根,不能使用sqrt等库函数. 解析:本题要求求一个正实数的平方根,不能使用sqrt等已有的库函数,我们可以做一下考虑: 利用二分法,mid=X/2.0,若mid*mid>X+p(由于浮点数不能精确表示和计算,设定p为一阈值),则说明X的开方小于mid,令mid=mid-q(q为设定的一个正的"小"实数):若mid*mid<X-p,则说明X的开方大于mid,令mid=mid+q:若X-p<mid*mid<X+p,则可返回mid为X的平方

用递归的方法求一个数组的前n项和 public class Demo1 { /* * 用递归的方法求一个数组的前n项和 */ public static void main(String[] args) { //定义和初始化数组 int[] a = new int[100]; for(int i=0; i<100;i++) { a[i] = i+1; System.out.print(a[i] + " "); } System.out.println(); //调试输出结果,注意

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4311 解题报告:在一个平面上有 n 个点,求一个点到其它的 n 个点的距离之和最小是多少. 首先不得不说一下做这道题囧的事,杭电用的是__int64,我前面定义的时候用的是__int64,然后后面输出结果的时候格式控制符竟然用了%lld,还小卡了一会,唉,大意了啊. 然后感觉这题好巧妙,做法是将 x 与 y的距离分开求,我也是看了学长博客之后才懂的http://www.cnblogs.com/Lyu

xml的序列化与反序列化求一个好用的东西,类似,newtonsoft.net转json的东西.xml里面的结构和数据库不一致..................

求几个数的最小公倍数就是先求出前两个数的最小公倍数,然后再把这个最小公倍数跟第三个数放在一起来求最小公倍数,如此类推... var dbList = []; //两个数的最小公倍数 function gcd(a,b){ var minNum = Math.min(a,b),maxNum = Math.max(a,b),i=minNum,vper=0; if(a ===0 || b===0){ return maxNum; } for(;i<=maxNum;i++){ vper = minNum