《来自圣经的证明》收集了数十个简洁而优雅的数学证明，迅速赢得了大批数学爱好者的追捧。如果还有一本《来自圣经的算法》，哪些算法会列入其中呢？最近，有人在 StackExchange 上发起了提问，向网友们征集那些来自圣经的算法。众人在一大堆入围算法中进行投票，最终得出了呼声最高的五个算法：第五名： BFPRT 算法 1973 年， B
目录一.DDA算法和中点画线算法的回顾二.Bresenham画线算法一.DDA算法和中点画线算法的回顾1.DDA算法（Digtal Differential Analyzer)假设两个端点坐标值是和，规定，且由于对直线方程求微分，有整理(1)可得如果我们把x的步长变得无穷小，就可以近似地估计出下一个点的坐标，从而准确地画出一条直线。但是由于设备的精度是有限的，我们需要将x或者y的点的移动变成单位步
在生成直线的算法中，Bresenham算法是最有效的算法之一。Bresenham算法是一种基于误差判别式来生成直线的方法。 一、直线Bresenham算法描述： 它也是采用递推步进的办法，令每次最大变化方向的坐标步进一个象素，同时另一个方向的坐标依据误差判别式的符号来决定是否也要步进一个象素。 我们首先讨论m=△y/△x，当0≤m≤1且x1<x2时的Bresenham算法。从DDA直线
在我们内部开发使用的一个工具中，我们需要几乎从 0 开始实现一个高效的二维图像渲染引擎。比较幸运的是，我们只需要画直线、圆以及矩形，其中比较复杂的是画直线和圆。画直线和圆已经有非常多的成熟的算法了，我们用的是Bresenham的算法。计算机是如何画直线的？简单来说，如下图所示，真实的直线是连续的，但我们的计算机显示的精度有限，不可能真正显示连续的直线，于是我们用一系列离散化后的点（像素）来近似表现
链接：https://codeforces.com/contest/1200/problem/E 题意：依次合并两个单词，每次合并将删去最长相同前后缀，输出结果。 思路：用kmp跑出每个需要被连接的单词的next数组，与之前的单词进行匹配，跑出最长前后缀的长度并更新结果。 1 #include<bi
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2020-02-03 13:32:00
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贪心算法一、算法思想贪心法的基本思路：——从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解。当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。该算法存在问题：1. 不能保证求得的最后解是最佳的；2. 不能用来求最大或最小解问题；3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。实现该算法的过程：从问题的某一初始解出发；while 能朝给定总目标前进一步 do 求出可行解的一个解
Bresenham算法画直线：我们在电脑上看到的图像时由一个个像素点拼接而成，当你放大图像就可以观察到这点。以下是一条直线：它是由这些像素点一个一个拼接而成，那么问题来了，怎样选取这些点，使我们看到的更像是一条直线呢？我们的主要思路就是，谁靠近直线我们就选谁，近水楼台先得月。如下图，因为,所以我们选择直线下面的黄点作为画直线的点。依照这个原则，直到终点。这样一条线就出来了。所以我们得比较这两个值的
序言为了加深对DES加密算法的理解，lvchen很贴心地布置了一道手算DES加密结果的题，从昨晚回寝算到今天中午才写完，主要是花时间把代码逻辑实现了一遍，加深记忆也便于后续重复使用。 笔者参考了经典的DES算法详解这篇博客的解析，博主翻译得通俗易懂，内容详实，应该算是能找到的DES讲解中说得最明白的一个版本了。 本文主要是以密码编码学与网络安全——原理与实践_第6版的课后习题3.11为例，实现DE
1. 与K-均值算法的比较–K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类，而ISODATA算法则更加灵活；–从算法角度看， ISODATA算法与K-均值算法相似，聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的；–ISODATA算法加入了一些试探步骤，并且可以结合成人机交互的结构，使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类。 2. ISODATA算法基本步骤和思路（1） 选择某些初始
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2023-07-21 18:25:15
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硬币问题 1 // 硬币的面值 2 const int V[6] = {1, 5, 10, 50, 100, 500}; 3 4 // 输入 5 int C[6]; // C[0] = C_1, C[1] = C_5, ... 6 int A; 7 8 void solve() { 9 int an ...
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2021-07-16 14:12:00
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Bagging与随机森林算法原理总结在集成学习原理小结中，我们学习到了两个流派，一个是Boosting，它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系，另一个是Bagging，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合，本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结。随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法，尤其是它可以很方便地进行并行训练，在现在的大数据大样本下很有诱惑力。1.
列表偏移题目要求lst = [1,2,3,4,5]，列表向右偏移两位后，变成lst = [4,5,1,2,3]思路分析第一种方式：用切片将 [1,2,3] 和 [4,5] 取出来，之后合并在一起lst = [1,2,3,4,5]
result = lst[3:]+lst[:3]
print(result)或者lst = [1,2,3,4,5]
result = lst[len(lst)-2:]+l
文章目录二.链表专题21.合并两个有序链表23.合并K个升序链表147.对链表进行插入排序148.排序链表2.两数相加445.两数相加2206.反转链表92.反转链表225.K个一组翻转链表83.删除排序链表中的重复元素82.删除排序链表中的重复元素219.删除链表的倒数第N个节点86.分隔链表61.旋转链表143.重排链表24.两两交换链表中的节点141.环形链表142.环形链表2876.链表
1. 知识点总结 文章目录1. 知识点总结2. 分题题解2.1 1100 Mars Numbers2.2 1101 Quick Sort2.3 1102 Invert a Binary Tree2.4 1103 Integer Factorization 本次耗时：2h(卡点狂魔) 本次得分：100/100主要涉及：字符串处理、基础数学、数组技巧、二叉树的invert遍历、DFS以及简单剪枝题目
1.页面置换算法之OPT1.1 概念优先淘汰最长时间内不会被访问的页面，缺页率最小，性能最好，但是无法实现1.2 例题假设系统为某进程分配三个内存块，并考虑到有一个页面号引用串。依次访问以下页面： 7，0，1，2，0，3，0，4，2，3，0，3，2，1，2，0，1，7，0，1 步骤1：首先页面7进入内存块1 步骤2：还有剩余的内存块，将页面0放入内存块2 步骤3：还有剩余的内存块，将页面1放入内存
一、爬山算法简单描述简介：爬山法是一种优化算法，其一般从一个随机的解开始，然后逐步找到一个最优解（局部最优）。假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。思想：每次拿相邻点与当前点进行比对，取两者中较优者，作为爬坡的下一步。主要用于：求解目标函数（机器学习的套路就是交给机器一堆数据，然后告诉它“目标函数”的学习方式是对的）二、爬山算
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2023-08-05 15:52:21
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KNN算法被称为 lazy 算法，只有在判断未知类别的元素时才会建立模型进行计算。KNN算法可以分为以下三步：1 存储已知类别的元素。2 来了一个新的元素后，计算所有已知元素与它的欧式距离。可以采用加权欧氏距离来计算。3 取出与待分类元素最近的k个类型已知的元素，这个k个元素中大多数元素属于哪个类别，那么待分类元素就属于哪个类别。怎样存储？怎样使第二步的计算量最少？例子： 已知一些电影的类别(ro
1、求逆序对--归并排序【题目描述】
给定一个序列a1,a2,…,an，如果存在i<j并且ai>aj，那么我们称之为逆序对，求逆序对的数目。【输入】
第一行为n,表示序列长度，接下来的n行，第i+1行表示序列中的第i个数。【输出】
所有逆序对总数。【输入样例】
4
3
2
3
2
【输出样例】
3
【提示】
N≤10 ^5，Ai≤10 ^5。#include<iostream&g
原创
2023-08-16 10:00:54
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1.KNN 概述k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结: 近朱者赤近墨者黑！k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预
神经网络与深度学习习题解答反向传播算法最近在看 Michael Nielsen的Neural Networks and Deep Learning，这本书是以网页的形式放在网上，非常合适入门，附上传送地址：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#learning_with_gradient_descent国内哈工大社会计算与
