最近点对问题:给定平面上n个点,找其中的一对点,使得在n个点的所有点对中,该点对的距离最小.需要说明的是理论上最近点对并不止一对,但是无论是寻找全部还是仅寻找其中之一,其原理没有区别,仅需略作改造即可.本文提供的算法仅寻找其中一对. 解决最近点对问题最简单的方法就是穷举法,这样时间复杂度是平方级,可以说是最坏的策略.如果使用分治法,其时间复杂度就是线性对数级,这样大大提高了效率. 首先用分治法解决该问题的基本思路可以参考 http://blog.csdn.net/lishuhuakai/arti

逆序数的分治求解,时间复杂度O(nlgn).基本思想是在归并排序的基础上加逆序计数. #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <ctime> using namespace std; #define MAXN 100005 int a[MAXN], b[MAXN]; int c[MAXN]; int ans, n; v

0. 写在前面 本文将使用基于LibTorch(PyTorch C++接口)的神经网络求解器,对一维稳态对流扩散方程进行求解.研究问题参考自教科书\(^{[1]}\)示例 8.3. 目录 0. 写在前面 1. 问题描述 3. 解析解 4. 神经网络 4.1 网络结构 4.2 源项代码 4.3 训练代码 4.4 CMakeLists.txt 5. 结果处理 参考文献 1. 问题描述 一维稳态对流扩散方程为 \[\nabla \cdot \left( \vec{u}\phi \right) = \n

转自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二维卷积conv2d 给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算.即:图像进行2维卷积计算 一维卷积conv1d value = array_ops.expand_dims(value, spatial_start_dim) # 输入张量 filters = array_ops.expand_dims(filters, 0) # 滤波器 result = gen_n

第一次见这种问题直接懵圈...没想到分治法这么强大,借鉴了lyd的代码: 代码如下 #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cmath> #include<iostream> using namespace std; ; struct point{ int x,y,z; }; point a[maxn],b[maxn]; int n,m,t,i; ; bool

题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-3714 题意:给定两个点集,求最短距离. 思路:在平面最近点对基础上加了个条件,我么不访用f做标记,集合1的f为1,集合2的f为-1,那么求两个点的距离时,如果a.f*b.f=-1时计算距离,否则乘积为1的话返回inf.其它就和hdoj1007一样了. AC代码: #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cmath> #include<cs

一.问题 问题1 场景:如果你未来的丈母娘要求你,第1天给她1分钱,第2天给2分钱,第3天给4分钱,以此类推,每天给前一天的2倍,给1个月(按30天)算就行.问:第30天给多少钱,总共给多少钱? 问题2 场景:如果有两份工作. 第1份:第1天给你1分钱,第2天给你2分钱,第3天给你4分钱,以此类推,每天给前一天的2倍,给1个月(按30天). 第2份:一个月给你10万工资.问:哪份工资高?给你选择的话,你要第1份还是第2份? 二.相关热搜关键词 1天1分钱翻倍累计到三十天后多少钱 1天1分钱第二天

###这是一个利用内置函数求最小值#####def func(x): return x ** 2 - 2 *x x = 1 func(x) opt.fmin(func ,x)## 用scipy求解线性方程组 from scipy.optimize import fsolve from math import sin, cos def f(x): x0 = float(x[0]) x1 = float(x[1]) x2 = float(x[2]) return [5 * x1 + 3, 4 * x

import numpy as npimport syssys.setrecursionlimit(1000) #例如这里设置为一百万 def get1(n):    if n<3:        return 0    if n<6:        return 3    return 6 def get2(n):    if n<3:        return 3    if n<6:        return 6    return 9 def get3(arr,i,j)

原始代码错误,移步博客查看O(N^2)及优化的O(N*logN)的实现:每天一道编程题--最长递增子序列

rdd = sc.parallelizeDoubles(testData); Now we’ll calculate the mean of our dataset.   1 LOGGER.info("Mean: " + rdd.mean()); There are similar methods for other statistics operation such as max, standard deviation, …etc. Every time one of this me

rating_data_raw = sc.textFile("%s/ml-100k/u.data" % PATH) print rating_data_raw.first() num_ratings = rating_data_raw.count() print "Ratings: %d" % num_ratings # In[35]: rating_data = rating_data_raw.map(lambda line: line.split("\

例如:p(x) = x3 - 3x+5 可以使用向量P=[1,0,-3,5]表示,向量长度减一表示多项式最高项次数. 从右到左分别是变量x的0次幂.1次幂.2次幂……n次幂. 这里可以使用numpy的方法ployval进行计算. import numpy as np p = np.array([1,0,-3,5]) x=5 print(np.polyval(p,x)) x = [1,2,3,4,5] print(np.polyval(p,x)) 上图所示求出X为不同值时多项式的值,同样np内也有

Python线性方程组求解 求解线性方程组比较简单,只需要用到一个函数(scipy.linalg.solve)就可以了.比如我们要求以下方程的解,这是一个非齐次线性方程组: 3x_1 + x_2 - 2x_3 = 5 x_1 - x_2 + 4x_3 = -2 2x_1 + 3x_3 = 2.5 import numpy as np from scipy.linalg import solve a = np.array([[3, 1, -2], [1, -1, 4], [2, 0, 3]]) b

package main import ( "fmt" ) //递归形式分治求解 func power(x, m int) int { { } else { y := power(x, m/) y = y * y != { y = x * y } return y } } //迭代形式分治求解, 分析可用到如下图 func power2(x, m int) int { y := var k uint32 ; (m >> k) > ; k++ { } k-- { y =

利用python求解物理学中的双弹簧质能系统详解 本文主要给大家介绍了关于利用python求解物理学中双弹簧质能系统的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 物理的模型如下: 在这个系统里有两个物体,它们的质量分别是m1和m2,被两个弹簧连接在一起,伸缩系统为k1和k2,左端固定.假定没有外力时,两个弹簧的长度为L1和L2. 由于两物体有重力,那么在平面上形成摩擦力,那么摩擦系数分别为b1和b2.所以可以把微分方程写成这样: 这是一个二阶的微分方程,为了使用p

前言 \(CDQ\)分治是一个神奇的算法. 它有着广泛的用途,甚至在某些题目中还能取代\(KD-Tree\).树套树等恶心的数据结构成为正解,而且常数还小得多. 不过它也有一定的缺点,如必须离线操作,遇到强制在线的题目还是老老实实打树套树吧... ... 核心思想 \(CDQ\)分治的核心思想真的是非常简单,也就是分与治二字(其实所有分治算法都是这样). 分: 与常见的二分一样,将\([l,r]\)区间内的问题分成两个区间\([l,mid]\)和\([mid+1,r]\)解决. 治: \(CDQ

也许更好的阅读体验 本文主要内容是对武汉市第二中学吕凯风同学的论文<集合幂级数的性质与应用及其快速算法>的理解 定义 集合幂级数 为了更方便的研究集合的卷积,引入集合幂级数的概念 集合幂级数也是形式幂级数的一种,只是集合的一种表现形式,无需考虑收敛或发散的含义 定义一个集合 \(S\) 的集合幂级数为 \(f\) ,那么我们就可以把集合 \(S\) 表示为如下形式 \(\begin{aligned}f=\sum _{T\subseteq S}f_{T}\cdot x^{T}\end{align

[题目链接] http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2244 [题意] 给定n个二元组,求出最长不上升子序列和各颗导弹被拦截的概率. [思路] DP+CDQ分治+BIT 先把序列反转一下,lis求起来方便. 对于第一问,我们要求的是 f[i]=max{ f[j] },j<i,x[j]<x[i],y[j]<y[i] 发现需要满足的条件就是一个三维偏序,可以用CDQ分治求解 不难发现第二问其实就等于:一颗导弹所在的lis数/总的lis

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4631 数据是随机的,没有极端数据,所以可以分段考虑,最小值是一个单调不增的函数,然后每次分治算平面最近点对就可以了... //STATUS:G++_AC_10390MS_23804KB #include <functional> #include <algorithm> #include <iostream> //#include <ext/rope> #inc

注:这是一个横跨数年的任务,标题也可以叫做“从To Do List上划掉学习统计学”.在几年前为p值而苦恼的时候,还不知道Python是什么:后来接触过Python,就喜欢上了这门语言.统计作为数据科学的基础,想要从事这方面的工作,这始终是一个绕不过去的槛. 其实从中学就开始学习统计学了,最早的写"正"字唱票(相当于寻找众数),就是一种统计分析的过程.还有画直方图,求平均值,找中位数等.自己在学校里并没有完整系统的学习过概率论和数理统计,直到在工作中用到,才从最初的印象中,逐渐把这门学