常用数据结构的时间复杂度 如何选择数据结构 Array (T[]) 当元素的数量是固定的,并且需要使用下标时. Linked list (LinkedList<T>) 当元素需要能够在列表的两端添加时.否则使用 List<T>. Resizable array list (List<T>) 当元素的数量不是固定的,并且需要使用下标时. Stack (Stack<T>) 当需要实现 LIFO(Last In First Out)时. Queue (Queue&

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子.如图所示 和是要区分的两个类别,在二维平面中它们的样本如上图所示.中间的直线就是一个分类函数,它可以将两类样本完全分开. 实际上,一个线性函数是一个实值函数,而我们的分类问题需要离散的输出值,例如用1表示某个样本属于类别,而用0表示不属于(不属于也就意味着属于),这时候只需要简单的在实值函数的基础上附加一个阈值即可,通过分类函数执行时得到的值大于还是小于这个阈值来确定类别

Linux系统中的物理存储空间和虚拟存储空间的地址范围分别都是从0x00000000到0xFFFFFFFF,共4GB,但物理存储空间与虚拟存储空间布局完全不同.Linux运行在虚拟存储空间,并负责把系统中实际存在的远小于4GB的物理内存根据不同需求映射到整个4GB的虚拟存储空间中.Linux主要工作在保护模式下.80X86从逻辑地址到物理地址变换中经过了两个阶段.第一阶段使用分段机制把程序的逻辑地址变换成处理器可寻址内存空间(称为线性地址空间)中的地址.第二阶段的分页机制把线性地址转换成物理地址

推导: 设d=gcd(i,j) 利用莫比乌斯函数的性质 令sum(x,y)=(x*(x+1)/2)*(y*(y+1)/2) 令T=d*t 设f(T)= T可以分块.又由于μ是积性函数,积性函数的约束和仍是积性函数,所以f也是积性函数,可以O(n)线性筛求得.总时间复杂度为 具体筛法看代码. 代码: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; #define mod

2693: jzptab Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 1194  Solved: 455[Submit][Status][Discuss] Description Input 一个正整数T表示数据组数 接下来T行 每行两个正整数 表示N.M Output T行 每行一个整数 表示第i组数据的结果 Sample Input 1 4 5 Sample Output 122 HINT T <= 10000 N, M<=1000000

2818: Gcd Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 4436  Solved: 1957[Submit][Status][Discuss] Description 给定整数N,求1<=x,y<=N且Gcd(x,y)为素数的数对(x,y)有多少对. 1<=N<=10^7 uva上做过gcd(x,y)=1的题 gcd(x,y)=p ---> gcd(x/p,y/p)=1 每个质数做一遍行了 答案是欧拉函数的前缀和*2

给SVG元素应用填充和描边有三种方法(戳这里学习SVG填充和描边的相关内容).你可以使用纯色.图案或渐变.前面两种方法我们之前已经讲过了,现在我们来讨论第三种方法——渐变. SVG提供了两种渐变——线性.径向.我今天先讲线性渐变,下篇我们再看看径向渐变. SVG线性渐变 如果你看过这系列的SVG之前的文章,你应该对这里渐变的很多概念都比较熟悉啦.在<defs>中定义,然后在后面把它们作为填充或描边来引用. 我们使用<linearGradient>元素来定义线性渐变.我们从一个简单的

这道题之前我写过一个巨逗比的写法(传送门:http://www.cnblogs.com/liu-runda/p/6220381.html) 当时的原因是这道题可以抽象出和"绿豆蛙的归宿"差不多的模型,而我之前写"绿豆蛙的归宿"就是用的这个巨逗比的方法. 然后前几天看了@Sengxian的博客里"绿豆蛙的归宿"的写法(传送门:https://blog.sengxian.com/algorithms/probability-and-expected-

线性表及其表现 第二章的内容是关于三种最基本的数据结构 结合<DDSA>第三章 表.栈和队列做一个总结 首先简单说明一下各个数据结构的特点: 数组:连续存储,遍历快且方便,长度固定,缺点是删除和添加数据需要移动(1,n)个数据,时间复杂度高 链表:离散存储,添加和删除方便,空间和时间消耗大,双向链表比单向的灵活,但是空间耗费也更大 Hash表:数据离散存储,利用hash 算法决定存储位置,遍历比较麻烦. 二叉树: 一般的查找遍历,有深度优先和广度优先两种,遍历分前序.中序.后序遍历,效率都差不

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

影响力传播的线性阈值模型: 网络中连接任意两个节点u,v之间的边都有权重,任意一个节点它的各个邻居节点的边的权重之和为1,即 N(v):neighbors of v. 网络中的节点分为已激活节点和未激活节点,每个节点都有一个自己的激活阈值Θ(每个节点的激活阈值可以不同,且现实情况下社交网络的各个用户的激活阈值一般不相同,有的用户活跃,阈值低,容易受人影响,而有的用户较沉默,阈值高).未被激活的节点v受所有与之相邻且已被激活的节点u的影响.当未激活节点v与所有已被激活的邻居节点的边的权重之和达到或

顺序存储,链式存储,索引存储,散列存储 基本运算 SLIST         1.置空表 void SetNull(&L)     2.求长度 int Length(L)     3.取元素 ElemType Get(L,i) 取第i个位置的元素   4.取前驱 ElemType Prior(L,x) 取元素值x的直接前驱   5.取后继 ElemType Next(L,x) 取元素值x的直接后继   6.定位函数 int Locate(L,x) 查找值为x的位置   7.插入 void Ins

RelativeLayout(相对布局):按照各子元素之间的位置关系完成布局. 定位:android:layout_above="@id/xxx" --将控件置于给定ID控件之上 android:layout_below="@id/xxx" --将控件置于给定ID控件之下 android:layout_toLeftOf="@id/xxx" --将控件的右边缘和给定ID控件的左边缘对齐 android:layout_toRightOf="

布局:Android为我们提供了一个View和ViewGroup子类的集合.ViewGroup类是View的子类,也被称为Layout布局,它提供了流式布局.线性布局等多种布局方式.View是绘制在屏幕上的用户能与之交互的一个对象.而ViewGroup则是一个用于存放其他View(和ViewGroup)对象的布局容器! 2.LinearLayout(线性布局) 3.weight(权重) android:layout_width="0dp":设置android: layout_weigh

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (14) - 动画: 线性动画, 关键帧动画 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 动画 线性动画 - ColorAnimation, DoubleAnimation, PointAnimation 关键帧动画 - ColorAnimationUsingKeyFrames, DoubleAnimationUsingKeyFrames, PointAnimationUsingKeyFrames, ObjectAnimationU

基础概念 数据结构:是相互之间存在一种或多种关系的数据元素的集合. 逻辑结构和物理结构 关于数据结构,我们可以从逻辑结构和物理结构这两个维度去描述 逻辑结构是数据对象中数据元素之间的关系,是从逻辑意义上去描述的数据之间的组织形式. 逻辑结构有4种: 集合结构(数据元素之间仅以集合的方式体现,元素之间没有别的关系) 线性结构(数据元素之间存在一对一的关系) 树(数据元素之间为一对多或多对一的关系) 图(数据元素之间为多对多的关系) 物理结构则是逻辑结构在计算机中内存中的存储形式,分为两种: 顺序存

线性渐变可以设置3个参数值:方向.起始颜色.结束颜色.最简单的模式只需要定义起始颜色和结束颜色,起点.终点和方向默认自元素的顶部到底部.下面举例说明: .test{ background:linear-gradient(red, blue); } 上述代码的效果如图5.9所示. 图5.9  最简单的线性渐变效果 如果要在一些旧版本的浏览器(除IE)下可以正常显示如图5.9的效果,则需要添加兼容代码: .test { background:-webkit-linear-gradient(red,

(本文内容和图片来自林轩田老师<机器学习技法>) 1. 线性SVM的推导 1.1 形象理解为什么要使用间隔最大化 容忍更多的测量误差,更加的robust.间隔越大,噪声容忍度越大: 1.2 SVM的问题描述 表示为正式的形式,就是: 1.3 推导点到平面的距离 因此,由于约束条件1,距离里面的绝对值可以去掉,原来的最优化问题变为: 1.4 将SVM问题写成更容易解决的形式 由于w和b乘以同样的倍数得到的平面不变.因此我们做一个放缩,规定: 因此问题就变为了: 在这里,我们发现第二个约束条件其实

[题目分析] 高斯消元求线性基. 题目本身不难,但是两种维护线性基的方法引起了我的思考. void gauss(){ k=n; F(i,1,n){ F(j,i+1,n) if (a[j]>a[i]) swap(a[i],a[j]); if (!a[i]) {k=i-1; break;} D(j,30,0) if (a[i]>>j & 1){ b[i]=j; F(x,1,n) if (x!=i && a[x]>>j&1) a[x]^=a[i];

[题目分析] 显然,一个路径走过两边是不需要计算的,所以我么找到一条1-n的路径,然后向该异或值不断异或简单环即可. 但是找出所有简单环是相当复杂的,我们只需要dfs一遍,找出所有的环路即可,因为所有的简单环都可以经过各种各样的异或得到. 然后线性基,在从高位向低位贪心即可,至于证明,需要拟阵的相关知识. [代码] #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <cmath>