算法解析第11页

C语言计算日期间隔天数的经典算法解析

在网上看到了一个计算日期间隔的方法，咋一看很高深，仔细看更高神，很巧妙。先直接代码吧#include#includeintday_diff(intyear_start,intmonth_start,intday_start,intyear_end,intmonth_end,intday_end){inty2,m2,d2;inty1,m1,d1;m1=(month_start+9)%12;y1=ye

a_ran·2020-08-18 13:20

MIT AI Memo 239 - HakMem 算法解析

该算法用于计算整数中1的个数。首先，来看一个整数的性质若m=xnkn+xn−1kn−1+...+x1k1+x0m=x_nk^n+x_{n-1}k^{n-1}+...+x_1k^1+x_0m=xnkn+xn−1kn−1+...+x1k1+x0则m%(k−1)=(xn+xn−1+...+x1+x0)%(k−1)m\%(k-1)=(x_n+x_{n-1}+...+x_1+x_0)\%(k-1)m%(k−

掉下个小石头·2020-08-18 10:26

归并排序算法解析

归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。一次归并算法1、基本思路设两个有序的子文件(相当于输入堆)放在同一向量中相邻的位置上：R[low..m]，R[m+1..high]，先将它们合并到一个局部的暂存向量R1(相当于输出堆)中，待合并完成后将R1复制回R[low..high]

yousir1988·2020-08-17 19:50

算法解析之感想---单调队列优化多重背包思路

多重背包问题朴素时间复杂度为O(NMS)（这里S是所有物品的数量s之和），经过二进制优化后时间复杂度为O(NMlog2S)，这个复杂度已经能够应付大多数题了，但对于某些特别卡时间的题（比如N*M=10的7次方)，仍然会TLE。这时，可以用单调队列优化，时间复杂度降为O(NM)。其优化思路是将当前重量限制取余物品重量数得到余数相同的归为一类，因此可以分为[0,V[i]-1]供V[i]类，其中对于每一

qiusuo800·2020-08-17 05:42

汉诺塔算法解析

Firstdeclarethetime:2017年2月17日13:26:35Hanoi塔的初次接触，在大一上半年，那时想研究递归，看郝斌老师的视频，看到Hanoi塔，十分蒙圈。。这几天，学长要求我们，看些基础算法视频，以便于开学讲深搜，广搜，所以拿起研究这Hanoi研究其实很简单，从纸上，写下每一步的递归过程，以及结合主要的思路。Hanoi塔也就这回事而已主要问题：开头有n个盘子，要求从A移动到C

「已注销」·2020-08-16 23:08

算法解析之感想---动态规划算法的初始化和转移

最近一直在做动态规划算法的专题训练，做了二十道题颇有感想，写出来和大家分享一下，欢迎广大ACMer，OIer，IOIer来交流~~~对于动态规划各种算法书中提到的最多的一半就是分析阶段、找状态、写状态转移方程。的确这些能够证明对于一个问题，你的解题思路是否正确，但是如果要想能够完全解决一道动态规划问题，除了这些之外我感觉就是对于数据的初始化了，这就有些像”高考时父母说的不要输在起跑线上“，方向正确

qiusuo800·2020-08-16 13:20

【C++ STL】算法中各种算法解析

一，巡防算法for_each(容器起始地址，容器结束地址，要执行的方法)#include#include#includeusingnamespacestd;templatestructplus2{voidoperator()(T&x)const{x+=2;}};voidprintElem(int&elem){coutiv(ib,ib+7);for_each(iv.begin(),iv.end(),

iteye_6233·2020-08-16 13:43

深入浅出React（四）：虚拟DOM Diff算法解析

React中最神奇的部分莫过于虚拟DOM，以及其高效的Diff算法。这让我们可以无需担心性能问题而”毫无顾忌”的随时“刷新”整个页面，由虚拟DOM来确保只对界面上真正变化的部分进行实际的DOM操作。React在这一部分已经做到足够透明，在实际开发中我们基本无需关心虚拟DOM是如何运作的。然而，作为有态度的程序员，我们总是对技术背后的原理充满着好奇。理解其运行机制不仅有助于更好的理解React组件的

小星_day·2020-08-16 10:16

LeetCode简单入门类型算法解析（一）

LeetCode20.有效的括号给定一个只包括‘(’，’)’，’{’，’}’，’[’，’]’的字符串，判断字符串是否有效。有效字符串需满足：左括号必须用相同类型的右括号闭合。左括号必须以正确的顺序闭合。注意空字符串可被认为是有效字符串。示例1:输入:“()”输出:true示例2:输入:“()[]{}”输出:true思路：利用栈先进后出的特性来解决这道题；先建立一个栈，把左边括号全部压入栈，然后再对

巴比伦的狮子·2020-08-16 09:38

插入排序算法解析与实例

1、什么是插入排序插入排序对于少量元素的排序是一个有效的算法。举个栗子，插入排序的工作方式像对打扑克牌时对手中的扑克牌进行排序，开始时，我们的左手为空并且桌子上的牌面向下。然后，我们每次从桌子上拿走一张牌并将它查人左手的正确位置。为了找到一张牌中的正确位置，我们从右到左将它与已经拿在手中的每张牌进行比较，拿在左手中的牌总是排序好的，原来这些牌时桌子上牌堆中顶部的牌。这就是插入排序的简单描述。2、详

Jolin93·2020-08-16 08:28

TensorFlow的学习之路--MNIST算法解析

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuMar816:28:132018@author:kxq"""importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)def

justin_kang·2020-08-16 06:31

React（五）：使用Flux搭建React应用程序架构

React（一）：React的设计哲学-简单之美React（二）：React开发神器WebpackReact（三）：理解JSX和组件React（四）：虚拟DOMDiff算法解析React（五）：使用Flux

jeikerxiao·2020-08-16 06:15

DS实验题 Dijkstra算法

题目：第一种实现的算法(错误)：在看过相关的Dijkstra算法解析之后，决定自己尝试写个算法，不过很遗憾，考虑并不全面，理解也不是特别深刻。最后决定还是贴出来。算法思想：1.

weixin_34150224·2020-08-16 03:28

荷兰国旗问题(改造快速排序)

PS：之所以叫荷兰国旗问题，是因为可以将红白蓝三色小球想象成条状物，有序排列后正好组成荷兰国旗，如下图：算法解析为了解决此问题，所以问题转换为：给定数组A[0…N-1]，元素只能取0、1、2三个值，设计算法

血影雪梦·2020-08-15 20:07

客户端地图拼图算法解析

概述：主要是阐述如何将瓦片地图图片拼接成完整地图的一些概念以及相关算法。基本概念：地图瓦片地址：http://mt2.google.cn/vt/lyrs=m@167000000&hl=zh-CN&gl=cn&x=420&y=193&z=9&s=Galil现在就是要将一张张这类的地图瓦片，在客户端拼接成一幅完整的地图。瓦片大小为：256x256。url中关键参数解析：参数描述mt2.google.c

weixin_30409849·2020-08-15 19:49

回声消除AEC算法（含Matlab代码）

基于自适应滤波器的回声消除AEC算法（含Matlab代码）摘要自适应滤波器声学回波抵消AEC算法解析LMS算法NLMS算法VSNLMS算法APLMS算法LMS-Newton算法PFBLMS算法子带LMS

EthanLifeGreat·2020-08-15 17:11

C++常用算法解析之快速排序

//方法一:经典方法voidQsort(inta[],intlow,inthigh){if(low>=high)return;intfirst=low;intlast=high;intkey=a[first];//用数组的第一个数作为枢轴while(first=key){--last;}a[first]=a[last];//将比第一个小的移到低端while(first=key){--end;}if

xialianggang1314·2020-08-15 09:29

(国庆训练) NEERC2017 C. Connections

因强连通分量两点间任意可达,所以处理出,从1结点到各个节点所需要的边和从其他结点到达1结点所需要的边就好了正着dfs和建反向图dfs即可找到2n-2条边,百度题解的时候发现了这个,正反dfs求强连通分量,Kosaraju算法解析

weixin_30876945·2020-08-15 08:54

跟着小白一起学习数据结构（VS code的基本使用）

关于用书和环境我们使用《数据结构》1、《数据结构算法解析》2及《数据结构辅导讲案》3，全文以计算机学科基础语言c语言给出算法代码，希望能在与广大道友一同研习数据结构大法中尽博

南隹·2020-08-15 07:29

汉诺塔

一、汉诺塔的递归算法算法解析：（1）把1个柱上的所有盘子都移动到3柱上，需要逆向思维（2）当盘子数等于1时，直接由1柱移动到3柱，当大于盘子数n大于2时（3）把在1柱上n-1个盘子移动到2柱上，把第n个盘子移动到

生活沒有前戲·2020-08-14 18:22

删除链表中的一个元素的伪算法解析

声明：本文是参考郝斌老师的《数据结构自学视频》如上图所示：这是一个链表的一部分。这部分链表含有三个节点，地址分别为P，Q和R。假如我们要删除节点Q，通过什么样的算法来实现呢？其实很简单，我们还需要将节点P的指针域指向节点R的地址就可以了。即P－>pNext=R，那么R的地址怎么表示呢，R的地址在这个链表中的表示方法就是Q－>pNext。因此，删除节点Q的伪算法就是：Q=P－>pNext;P－>pN

相遇2012·2020-08-14 05:41

非循环单链表插入节点的伪算法解析

声明：本文参考郝斌老师的自学数据结构视频，方便自己回忆知识点，也为需要帮助的朋友们学习交流。上图中的链表有三个节点，现在要做的就是将地址为Q的节点插入P和M之间。有两种方法：方法一：M=P－＞pNext;P－＞pNext=Q;Q－＞pNext=M;这种方法是首先要将P－＞pNext中存放的下一个节点的地址放入一个指针变量r中（这样做是为了防止在以后的处理中防止节点M的地址丢失）。然后将Q的内容放入

相遇2012·2020-08-14 05:41

时间戳计算

转载自：https://blog.csdn.net/sinat_35170409/article/details/78881282Linux源码中的mktime算法解析我们知道，从CMOS中读出来的系统时间并不是

爱笑的浮夸·2020-08-14 03:00

2020年学习计划

二.目录本年计划学习的课程是：课程完成情况《从零开始学架构》《许式伟的架构课》《高并发设计40问》《分布式技术原理和算法解析》《数据结构之美》《设计模式之美》《左耳听风》《透视HTTP协议》本年计划阅读的书籍是

万里归来少年心·2020-08-14 00:24

python Kmeans算法解析

一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。而Kmeans算法可以

weixin_34175509·2020-08-13 21:17

飞利浦公司音频指纹识别算法解析

飞利浦公司音频指纹识别算法解析一个音频指纹系统通常包括两个部分：即一个计算听觉重要特征的指纹提取算法和一个在指纹数据库中进行有效搜索的比对算法．当要识别一段未知音频时，首先按照指纹提取算法计算其音频特征

audiocool·2020-08-13 13:35

强连通分量及缩点tarjan算法解析

http://blog.csdn.net/justlovetao/article/details/6673602有向图强连通分量的Tarjan算法[有向图强连通分量]在有向图G中，如果两个顶点间至少存在一条路径，称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。非强连通图有向图的极大强连通子图，称为强连通分量(stronglyconnec

sentimental_dog·2020-08-12 12:46

《Mahout算法解析与案例实战》一一第2章 Mahout安装配置

第2章Mahout安装配置在开始探索Mahout算法之前，首先应该具备Mahout的测试环境才行。本章将就如何搭建Mahout测试环境进行详细的介绍。Mahout的测试环境一般搭载在Linux操作系统上会比较好，当然使用Cygwin也是可以的（但不建议使用）。而且所有的配置一般都要求使用Linux的终端进行配置（当使用桌面版Linux操作系统时，也可以使用gedit编辑器进行配置文件编辑），因此，

weixin_33681778·2020-08-11 23:31

《Mahout算法解析与案例实战》一一1.1　Mahout应用背景

本节书摘来自华章计算机《Mahout算法解析与案例实战》一书中的第1章，第1.1节,作者：樊哲，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

weixin_34190136·2020-08-11 20:14

第一章 Mahout 简介

笔记内容援引《Mahout算法解析与案例实战》Mathout简介Mahout应用背景”云计算“是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备，这样可以最大限度

该昵称已经被占用·2020-08-11 20:55

快速幂取模解析与模板

如果看不懂请看https://blog.csdn.net/baidu_20363843/article/details/49559573（没用位运算）如果数太大肯定会溢出，时间和空间也不允许；直接使用快速幂取模算法解析

xiaorur·2020-08-11 15:43

非递归（栈）算法解析XML文件思路

一、前言概述对于树状层次结构的数据，往往有两种处理思路：递归算法处理和非递归（栈）算法处理。递归算法：简单易懂，且有些场景还必须使用递归算法才能处理。但递归算法也有其先天性的缺陷：运行效率较低、运行过程所耗费的时间和空间也相对较高，且其稳定行也不是很好（当递归达到一定深度时，进程栈空间可能不足，导致进程Coredump）！非递归（栈）算法：算法相对比较复杂，不太好理解，但其运行效率较高。二、解析流

iteye_18800·2020-08-11 12:30

非递归（栈）算法解析XML思路[申请专利]

作者：邹祁峰邮箱：[email protected]博客：http://blog.csdn.net/qifengzou日期：2013.03.0723:29转载请注明来自"祁峰"的CSDN博客1引言对于树状层次结构的数据，往往有两种处理思路：递归算法处理和非递归（栈）算法处理。递归算法：简单易懂，且有些场景还必须使用递归算法才能处理。但递归算法也有其先天性的缺陷：运行效率较低、运行

祁峰·2020-08-11 11:11

Python篇：测试小白也能懂的常用加密算法解析

在测试过程中，我们经常会遇到接口数据加密、数据库密码加密怎么测试等问题，很多同学立马被吓退了。实际上，只要耐心一点，测试过程的常用加密算法不是那么难，甚至有的根本就不是加密算法。密码学是一门相对比较晦涩的科学，电影《模仿游戏》就是讲的包括图灵在内的几个顶级数学家破译德军的军事情报的故事。但是在工作当中，我们不需要懂密码学的底层原理，你只需要知道他们如何使用的就可以了。本文会列举在测试和开发过程中最

ningmengban1·2020-08-11 05:30

matlab xcorr互相关的算法解析

输入a=[123]b=[12]则xcorr(a,b)的结果为0.00002.00005.00008.00003.0000计算过程如下b补0得[120]然后第一个计算123120为0第二个计算123120为2第三个计算123120得5第四个计算123120得8第五个计算123120得3最后结果即0.00002.00005.00008.00003.0000我觉得xcorr主要用于信号匹配，找出相似度最

qq_39861441·2020-08-10 19:53

Manacher's algorithm求最长子回文串算法解析

Manacher’salgorithm求最长子回文串用该算法求解最长回文子串，时间和空间复杂度都是O(n)。这里有篇英文解释，可供参考。算法不太好理解，所以在理解的时候记录下来，怕遗忘。https://articles.leetcode.com/longest-palindromic-substring-part-ii/算法思想1.准备首先，对回文子串做处理，每个字符之间加入一个无关字符（“#“）

Stephen.W·2020-08-10 13:45

机器学习总结（个人向）

使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测机器学习基本思想：Bayes定理只是一个从经验中学习的数学方法机器学习能产生影响的主要领域：物联网，聊天机器人，自动驾驶k-最近邻算法，回归算法

wshappy-·2020-08-10 13:20

Merkle tree在区块链中的应用

上篇博文我们转载了一篇《MerkleTree（默克尔树）算法解析》，那么大家是不是会有疑问，学习这个算法之后，我们改怎么去应用，区块链中又是如何应用的？

二师兄-公众号-程序新视界·2020-08-10 11:15

Java虚拟机对象存活标记及垃圾收集算法解析

一、对象存活标记1.引用计数算法给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器就加1；当引用失效时，计数器就减1；任何时刻计数器都为0的对象就是不可能再被使用的。引用计数算法（ReferenceCounting）的实现简单，判定效率也很高，在大部分情况下它都是一个不错的算法，也有一些比较著名的应用案例，例如微软的COM（ComponentObjectModel）技术、使用ActionS

weixin_30693183·2020-08-10 11:20

Dlib库landmark算法解析

landmark是一种人脸部特征点提取的技术，Dlib库中为人脸68点标记，在《调用Dlib库进行人脸关键点标记》一文中有效果和标定点序号的示意图。今后可采用landmark中的点提取眼睛区域、嘴巴区域用于疲劳检测，提取鼻子等部分可用于3D姿态估计。Dlib库使用《OneMillisecondFaceAlignmentwithanEnsembleofRegressionTrees》CVPR2014

微风掠过·2020-08-10 07:55

从url输入到页面渲染：渲染流程（二）

在我的博客从url输入到页面渲染：渲染流程（一）中介绍了渲染阶段的第一个步骤：构建DOM树，通过树解析算法解析器将HTML转换成浏览器可以识别的DOM树结构，但是此时我们我们仍然不知道每个DOM节点的正确样式

大熊猫的五分裤·2020-08-10 04:53

操作系统银行家算法解析

操作系统银行家算法解析代码解析过程变量定义intAvailable[100];//可利用资源数组intMax[50][100];//最大需求矩阵intAllocation[50][100];//分配矩阵

housz77·2020-08-09 21:35

Java中字节流16位分组补齐算法解析 -以国密SM4算法为例

在文件加密解密过程中，经常将字节流按16位分成一组，方便运算。但是源文件若不是16的整数倍怎么办？这就可能导致解密文件多出几个字节的失真。本文中的padding()算法即实现了最后一组16位的补齐以及最后的还原，代码如下：国密算法工程示例源码：https://github.com/zhichaosong/hsd-cipher-sm/**余数补齐算法*/privatebyte[]padding(by

zhichaosong·2020-08-09 05:49

全网最最最最最详细的c++算法解析（一）快速幂

第一次写博客，心里还是有点小紧张，不知道该写啥哟。本人noip2017省一蒟蒻QWQ有什么问题可以+q752742355详细讨论这里介绍一个在c++中的入门常用算法之一——快速幂！如果给你一个如下问题，读入一个n，求n的m次方对p取膜的结果，n>1;}returnans;}这份代码就是求i的j次方在%p意义下的值是多少这里插一句：其实快速幂大部分情况下是应用在矩阵快速幂中，用来快速算矩阵的乘积，从

y_immortal·2020-08-09 03:31

verilog任意小数分频的实现

原理波形module代码testbench代码算法解析参考文档原理假设19/9分频，利用公式(19/9)*(a+b)=2a+3b===>a=8b=1即可以由8个2分频+1个3分频，在8*2+1*3=19

亓磊·2020-08-08 22:20

LRU和LFU算法解析

文章目录LRU和LFU算法解析LRULRU概念LRU算法实现LRU算法描述LRU算法图示LRUC++代码代码测试LFULFU概念LFU算法实现LFU算法描述LFU算法图示LFUC++代码代码测试总结LRU

竹子酒·2020-08-08 02:01

KMP算法解析

KMP算法用来匹配一个字符串是否包含一个指定字符串；KMP算法的核心是得到子串的部分匹配表；在计算当出现不匹配时子串要回溯的位置时需要用到；部分匹配值：”就是”前缀”和”后缀”的最长的共有元素的长度。以子串ABCDABD为例，来得到他的部分匹配表首先弄清楚前缀与后缀的概念；前缀指去除尾部字符的全部组合；后缀指去除首部字符的全部组合；比如：ABCDA的前缀有[“A”,“AB”,“ABC”,“ABCD

wzbwzt·2020-08-06 11:24

BSGS算法解析

前置芝士：1.快速幂（用于求一个数的幂次方）2.STL里的map（快速查找）详解BSGS算法适用于解决高次同余方程\(a^x\equivb(modp)\)由费马小定理可得x#include#include#include#includeusingnamespacestd;#defineLLlonglonginta,b,p;LLksm(LLa,LLb){LLres=1;for(;b;b>>=1){i

genshy·2020-08-05 18:00

SPFA最短路算法解析

SPFA是一个比较高效的算法，虽说在比较大的数据时仍然无法比Dijkestra+Heap快，但是代码却很简单，以我的水平而言，代码要短上一倍以上。SPFA这个算法的实用性比较强，所以在OI中是一个相当不错的算法。SPFA是Bellman-Ford算法的常数优化，如果再加上LLL优化和SLF优化,就更加强大了。下面，我们来剖析其本质：【SPFA的定义】SPFA的定义和Bellman-Ford的很像，

WenDavidOI·2020-08-05 17:46

Android逆向之旅--「最右」签名算法解析(ARM指令学习恶心篇)

一、前言今天开始我们后续会开展三篇左右的arm指令学习，因为之前一直都有同学和我说有没有详细的arm指令分析，这个之前的确一直没有好的样本，有的人可能说可以用自己写的C代码然后反编译so来学习，那样因为都知道了原始代码所以解析来就没啥难度，这一次正好用最右这个app的签名算法作为样本学习，为什么用它的呢？因为之前有同学找我分析了一下，分析过程中觉得是个学习指令的好样本就分享给大家，因为他的签名算法

编码美丽·2020-08-04 23:56

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