首先引进一个符号:gcd是greatest common divisor(最大公约数)的缩写,gcd( x,y ) 表示x和y的最大公约数.然后有一个事实需要了解:一个奇数的所有约数都是奇数.这个很容易,下面我们要用到.      来研究一下最大公约数的性质,我们发现有 gcd( k*x,k*y ) = k*gcd( x,y ) 这么一个非常好的性质(证明我就省去了).说他好是因为他非常符合我们化小的思想.我们试取 k=2 ,则有 gcd( 2x,2y ) = 2 * gcd( x,y ).这使

一.Stein算法过程及其简单证明 1.一般步骤: s1:当两数均为偶数时将其同时除以2至至少一数为奇数为止,记录除掉的所有公因数2的乘积k: s2:如果仍有一数为偶数,连续除以2直至该数为奇数为止: s3:用更相减损法(辗转相减法),即GCD(a,b)=GCD(a-b,b),或辗转相除法求出两奇数的最大公约数d: s4:原来两数的最大公约数即为d*k: 2.简单证明: s1:即为求出两数为2的幂次方的最大公因数k: s2:当化简后两数一奇一偶时,显然奇数是不含偶数因子的,那么另一化简后偶数的所

求最小公约数,最easy想到的是欧几里得算法,这个算法也是比較easy理解的,效率也是非常不错的. 也叫做辗转相除法. 对随意两个数a.b(a>b).d=gcd(a.b),假设b不为零.那么gcd(a,b)=gcd(b.a%b) 证明: 令 r=a%b,即存在k,使得 a=b*k+r,那么r=a-b*k:显然r>=0,  r%d=((a%d)-(b*k)%d)%d.由于a%d=b%d=0,所以r%d=0: 因此求gcd(a,b)能够转移到求gcd(b,a%b).那么这就是个递归过程了.那什么时

greatest common divisor(最大公约数) 1.欧几里得算法 欧几里德算法又称辗转相除法,用于计算两个正整数a,b的最大公约数. 其计算原理依赖于下面的定理: 两个整数的最大公约数等于其中较小的那个数和两数相除余数的最大公约数. 最大公约数(greatest common divisor)缩写为gcd. gcd(a,b) = gcd(b,a mod b) (不妨设a>b 且r=a mod b ,r不为0),以此辗转相除得到最终结果.   证明: a可以表示成a = kb + r

一.计算最大公约数 1.小学时候一般采用质因数分解法,一般使用短除得到结果,下面用一种最初级的方法求最大公约数 function gcd2(a,b){ var result = 1; for(var i = 1; i <= a && i <= b; i++ ){ if(a%i == 0 && b%i == 0 ){ result = i; } } return result; } 2.使用欧里几德算法,辗转相除法.具体原理自行百度.下面给出两种代码算法 递归 f

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年下半年 * 题目:计算最大公约数 * */ public class Exercise05_14 { public static void main(String[] args){ int min=0; Scanner input = new Scanner(System.in); System.out.println("输入两个数"); int number1=input.ne

说明:參考Mahout FP算法相关相关源代码. 算法project能够在FP关联规则计算置信度下载:(仅仅是单机版的实现,并没有MapReduce的代码) 使用FP关联规则算法计算置信度基于以下的思路: 1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出全部的频繁项集及其支持度:这里须要注意,这里是输出全部的频繁项集,并没有把频繁项集合并,所以须要改动FP树的相关代码,在某些步骤把全部的频繁项集输出:(ps:參考Mahout的FP树单机版的实现,进行了改动,暂不确定是否已经输出了全部频繁项集) 为举例简

Kmeans算是是聚类中的经典算法.步骤例如以下: 选择K个点作为初始质心 repeat 将每一个点指派到近期的质心,形成K个簇 又一次计算每一个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 算法中的K须要人为的指定.确定K的做法有非常多,比方多次进行试探.计算误差.得出最好的K.这样须要比較长的时间.我们能够依据Canopy算法来粗略确定K值(能够觉得相等).看一下Canopy算法的过程: (1)设样本集合为S.确定两个阈值t1和t2,且t1>t2. (2)任取一个样本点p.作为一个C

这里主要先介绍如何利用CORDIC算法计算固定角度\(\phi\)的\(cos(\phi)\).\(sin(\phi)\)值.参考了这两篇文章[1].[2]. 一般利用MATLAB计算三角函数时,用\(cos\)举例,只需要输入相应的\(cos(\phi)\)便自动计算出来了.但是如果是硬件处理或者没有那么方便的函数时,该如何计算\(cos(\phi)\)的值呢? 有一种最傻瓜的方式是用rom存储\(0^o\)到\(90^o\)所有的余弦值,然后用查表的方法计算,但随着精度要求的提升,需要存储的

算法是一个程序和软件的灵魂,作为一名优秀的程序员,只有对一些基础的算法有着全面的掌握,才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手.下面我就分享一个C语言中比较基础却极为重要的一个算法----计算Fibonacci数列. 计算Fibonacci数列又称斐波那锲数列,又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21 代码如下: 计算Fibonacci数列是一个非常经典的算法,难度不高,对新手极其友好,爱上编程从Fibonacci数列开始.

相关环境配置 mingw,选择相应的32位.64位的版本,主要用于编译动态链接库dll文件,可用vs替代,这里我选择轻量级的mingw windows64位地址:https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/ 安装过程中 Architecture选项选择X86_64,其他默认即可,把安装好的mingw的bin目录加入环境配置的PATH列表 一.编写C函数 /*最大公约数算法*/ unsigned int gcd(unsigned int a,unsigne

E:even 奇数  O:odd 偶数 若(a,b)为(e,e),则gcd(a,b)=2*gcd(a/2,b/2) 若(a,b)为(e,o),则gcd(a,b)=gcd(a/2,b) 若(a,b)为(o,o)[a>=b],则gcd(a,b)=gcd(a,b-a) 证明: I.若a=c*d b=c*e 则gcd(a,b)=c*gcd(d,e) 这里c=2. 证明: 对于第一个质数,c拥有该质数的个数为ci,d拥有该质数的个数为di,e拥有该质数的个数为ei,而a拥有该质数的个数为ci+di,b拥有

题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

//LD最短编辑路径算法 public static int LevenshteinDistance(string source, string target) { int cell = source.Length; int row = target.Length; if (cell == 0) { return row; } if (row == 0) { return cell; } int[, ] matrix = new int[row + 1, cell + 1]; for (var

迪杰斯特拉算法百度百科定义:传送门 gh大佬博客:传送门 迪杰斯特拉算法用来计算一个点到其他所有点的最短路径,是一种时间复杂度相对比较优秀的算法 O(n2)(相对于Floyd算法来说) 是一种单源最短路径算法,但是它并不能处理负边权的情况 Dijkstra的算法思想:①将一开始所有的非源点到源的距离设置成无限大(你认为的无限大实际上是0x3f(int)或者0x7fffffff(long long)),然后源到源距离设置成0(不就是0吗),然后每次找到一个距离源最短的点u,将其变成白点,枚举所有的

Floyd-Warshall算法是用来求解所有结点对最短路径的知名算法,其还有一个重要的用途就是求解有向图的传递闭包,下面就让我来介绍算法导论中关于有向图闭包计算的有关记载吧. 有向图的传递闭包:我们定义图G的传递闭包为图G* = (V, E*):其中E* ={ (i, j) :如果图G中包含一条从结点i到结点j的路径 }. 实际计算传递闭包时我们可以给G中的每条边赋予权重1,然后运行Floyd-Warshall算法.如果存在一条从结点i -> j的路径,则有dist[i, j] < n;否则

shingling算法用于计算两个文档的相似度,例如,用于网页去重.维基百科对w-shingling的定义如下: In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequences of tokens in a document —that can be used to gauge the similarity of two documents. The w

畅通project再续 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 18411    Accepted Submission(s): 5769 Problem Description 相信大家都听说一个"百岛湖"的地方吧,百岛湖的居民生活在不同的小岛中,当他们想去其它的小岛时都要通过划小船来实现. 如今政府决定大力发展百岛

KMP算法: 给定一个主串S及一个模式串P,判断模式串是否为主串的子串:若是,返回匹配的第一个元素的位置(序号从1开始),否则返回0: 这里先不写算法,仅仅计算next和nextVal值 那么计算时只用到子串,也就是模式串 这里模式串为:abaabcac 第一步将模式串写上序号,我们这里从1开始(有的从0开始,建议充1开始) 然后计算出maxL值,列出从第一个开始的子串,找出相等的前缀和后缀的个数 如果2>看不懂的话,看3>, 2>计算maxL值 所以maxL值 如果这个看不懂的话, 看

一.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性