0. 基本参数 基因组大小:G Read读长:L 总Read条数:n_r 1. 碱基深度分布 单条Read测序覆盖到某一个碱基的概率:L/G 因为L/G很小,n_r很大,每个碱基覆盖深度服从泊松分布. 则每个碱基的覆盖深度的期望为:d_n=(L/G)*n_r 2. K-mer深度分布 假设基因组对K是unique的,可以得到G个不同的K-mer. 单条Read测序覆盖某个K-mer的概率:(L-K+1)/G 同样因为(L-K+1)/G很小,n_r很大,每个K-mer的覆盖深度服从泊松分布. 则每

? 表示不确定的java类型. T  表示java类型. K V 分别代表java键值中的Key Value. E 代表Element. Object跟这些东西代表的java类型有啥区别呢? Object是所有类的根类,是具体的一个类,使用的时候可能是需要类型强制转换的,但是用T ?等这些的话,在实际用之前类型就已经确定了,不需要强制转换. http://blog.csdn.net/explorers/article/details/454837

? 表示不确定的java类型,类型是未知的. T  表示java类型. K V 分别代表java键值中的Key Value. E 代表Element,特性是枚举.

时间:0.25s空间:4m 题意: 其实就是求无环第K短路. 输入: 给出n,m,k,分别代表,n个点,m条边,第k长路. 接下来m行,三个整数x,y,z,分别代表x,y之间有条费用为x的双向路.保证没有重边. 输出: 第一行两个数a,b,第k小费用a,和经过的点的个数b. 接下来b个数,代表第k短的路径. Sample Input 5 10 3 1 2 6 1 3 13 1 4 18 1 5 35 2 3 14 2 4 34 2 5 17 3 4 22 3 5 15 4 5 34 1 5 Sa

? 表示不确定的java类型,类型是未知的. T  表示java类型. K V 分别代表java键值中的Key Value. E 代表Element,特性是枚举. 1.意思     jdk中的K,V,T,E等泛型名称很多人以为是固定写法,其实这些名称是可以改的,比如改成zhangsan,lisi都可以,jdk为了容易看懂,所以用K表示键,V表示值,T表示type类型,E表示enum枚举,其实这四个都只是符号,都是表示泛型名称,下面的例子的T全部可以换成E,也可以换成K,V,zhangsan,都没

有个Oier小学妹问了我一个Σi^k,i<=1e8 ,k<=1e6的问题,我认为这个用伯努利数列可能可以解决他的问题,所以整理了以下文章,给学弟学习学习~~~本人水平有限,也只能帮到这里了吧QAQ~~~ 下面进入正文: 计算∑{i=1,n}i^k 的值需要引入伯努利数列的概念 定义将(B-1)^k展开,然后将B^k写成数列的第k项,即B(k) 当k>=2时,令(B-1)^k展开后的形式(将B^k写成B(k))与B(k)相等 (便于记忆相当于,令(B-1)^k=B^k,然后将B^k写成B(

如何寻找无序数组中的第K大元素? 有这样一个算法题:有一个无序数组,要求找出数组中的第K大元素.比如给定的无序数组如下所示: 如果k=6,也就是要寻找第6大的元素,很显然,数组中第一大元素是24,第二大元素是20,第三大元素是17...... 第六大元素是9. 方法一:排序法 这是最容易想到的方法,先把无序数组从大到小进行排序,排序后的第k个元素自然就是数组中的第k大元素.但是这种方法的时间复杂度是O(nlogn),性能有些差. 方法二:插入法 维护一个长度为k的数组A的有序数组,用于存储已知的

题目描述 Peter喜欢玩数组.NOIP这天,他从Jason手里得到了一个大小为\(n\)的数组. Peter求出了这个数组的所有子段和,并将这\(\frac{n(n+1)}{2}\)个数降序排列,他想知道前\(k\)个数是什么. 输入输出格式 输入格式 输入数据的第一行包含两个整数\(n\)和\(k\). 接下来一行包含\(n\)个整数,代表数组. 输出格式 输出\(k\)个数,代表降序之后的前\(k\)个数,用空格隔开. 数据范围 题解 这个题目说的是十分的简洁明了,要求我们求出所有的子段和

K线图由开盘价.收盘价.最高价和最低价组成.       上面两种图叫作实体红K线和实体黑K线,实体红K线意味买力强劲,市场有强烈的做多欲望,此时可持股待涨.实体黑K线则代表市场完全进入恐惧状态,如果是从高位拉出这么一根黑K线,则一定要卖出,这往往意味着行情接下来往下走.     – 带上下影线之红 K 线 这种带有上影线和下影线的红K线,代表着多方略胜一筹,从K线实体的收盘价距离最高价这一段是该股的阻力区,次日在这一价格区间一定要留意,如果你是短线客,在次日未能突破这一区域,加上量能萎缩,则应

书中存在的一些疑问 kd树的实现过程中,为何选择的切分坐标轴要不断变换?公式如:x(l)=j(modk)+1.有什么好处呢?优点在哪?还有的实现是通过选取方差最大的维度作为划分坐标轴,有何区别? 第一种方法网上也没具体的解释,我不是很清楚其原因(可能要去论文上找原因). 不过第二种方法的话,方差越大,说明这个维度数据的相似性就越差,就越容易通过选取中点的方式将数据集分开,kd树的效率就越高,试想如果你挑了一个维度其中数据全为一样,那么kd树的建立过程就无法将使用挑选中位数的方法来达到,而且后面的

题目描述 给定一个无序正整数序列, 以及另一个数n (1<=n<=1000000), 然后以类似快速排序的方法找到序列中第n大的数(关于第n大的数:例如序列{1,2,3,4,5,6}中第3大的数是4). 输入格式 输入包括两行,第一行包括两个正整数n和k,n代表有n个正整数,k代表要查找第k大的数. 第二行有n个正整数.每个正整数的范围是1~1000000. 其中,n的范围是1~1000000,k的范围是1~n 输出格式 输出第k大的数. 样例输入 6 3 1 2 3 4 5 6 样例输出 4

题意 给一组数据,从左到右开始,寻找最小的x,使得第1个元素到第x个元素中,至少存在m个数据,最小值与最大值之差不超过K. INPUT 第一行是T,代表数据组数 每组数据的第一行是三个整数,n.m.k.n代表数据个数,m.n.k小于1e5. 第二行以此是n个数据,每个数据小于1e5. OUPUT 如果存在这样的x,则输出x:否则输出"impossible". 解析 二分法来处理原数据.如果中间元素满足题意,那么检测左区间:否则检测右区间. 代码 #include <stdio.h

题目描述 23.合并K个排序链表 合并k个排序链表,返回合并后的排序链表.请分析和描述算法的复杂度. 示例: 输入: [ 1->4->5, 1->3->4, 2->6 ] 输出: 1->1->2->3->4->4->5->6 题目解析 方法一:暴力法 解题思路 合并K个排序链表,首先我们直接采用暴力法去解决,将链表所有节点的val值放入一个List中,然后将这个List进行排序,根据排序后的List重新构建新链表. 代码示例 Java

题目信息 时间: 2019-07-04 题目链接:Leetcode tag:二叉搜索树 中序遍历 递归 难易程度:中等 题目描述: 给定一棵二叉搜索树,请找出其中第k大的节点. 示例1: 输入: root = [3,1,4,null,2], k = 1 3 / \ 1 4 \ 2 输出: 4 示例2: 输入: root = [5,3,6,2,4,null,null,1], k = 3 5 / \ 3 6 / \ 2 4 / 1 输出: 4 注意 1. 1 ≤ k ≤ 二叉搜索树元素个数 解题思路

严重急性呼吸系统综合症( SARS), 一种原因不明的非典型性肺炎,从2003年3月中旬开始被认为是全球威胁.为了减少传播给别人的机会, 最好的策略是隔离可能的患者. 在Not-Spreading-Your-Sickness大学( NSYSU), 有许多学生团体.同一组的学生经常彼此相通,一个学生可以同时加入几个小组.为了防止非典的传播,NSYSU收集了所有学生团体的成员名单.他们的标准操作程序(SOP)如下: 一旦一组中有一个可能的患者, 组内的所有成员就都是可能的患者. 然而,他们发现当一个

http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4414352 SURF算法是SIFT算法的加速版,OpenCV的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理,其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导,对于它们其他方面的不同可以参考本blog的另外一篇关于SIFT的文章. 不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自动找出两幅图像里面相同的景物,并且建立它们之间的对应,前几年才被提出的SIFT(尺度不变特征)算法提

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]>发表于IJCV中.开源算法库OpenCV中进行了实现.扩展和使用. 本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析,对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析.由于涉及到的知识概念较多,本人

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一篇<关键点搜索与定位>,我们已经找到了关键点.为了实现图像旋转不变性,需要根据检测到的关键点局部图像结构为特征点方向赋值.也就是在findScaleSpaceExtrema()函数里看到的alcOrientationHist()语句: // 计算梯度直方图 ) + layer], Point(c1, r1), cvRound(SIFT_ORI_

SIFT特征-尺度不变特征理解 简介 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子.该方法于1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International j

高并发的相关概念 在某个时间点,有多少个访问量 如果一个系统的日PV在千万以上,有可能是一个高并发的系统 QPS: 每秒钟请求或者查询的数量,在互联网领域,指每秒相应请求数(指HTTP请求) 吞吐量: 单位时间处理的请求数量 响应时间: 从请求发出到收到相应花费的时间 PV: 综合浏览量 page view 页面浏览量或者点击量,一个访客在24小时之内的浏览量或者点击量 UV: 独立访客unique visitor,一定时间范围内相同访客多次访问网站,只计算一独立个访客 带宽: 计算带宽大小需关

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/658350 By RaySaint 2011/09/05 1综述 结合论文[1]和Rob Hess的开源SIFT代码(发现OpenCV2.3的源码里也是用的Rob Hess的SIFT代码)对SIFT算法进行了研究,下面是小结: 在计算机视觉的领域中,图像匹配是很多问题最重要的一个方面,包括物体和场景识别,通