目录1. 离散化思想介绍 2.算法模板3.结语我们有时候会遇到一些在特别大的区间进行操作,但是操作访问到的元素很少这样的情况。这时便需要用到离散化处理。1. 离散化思想介绍用一个例题做讲解 一般我们会想采用创建数组,再使用前缀和来求解,这个做法在本题是不合理的。一是数组的长度很大,空间复杂度高,二是操作次数多,无效计算多,时间复杂度高。那么我们该如何巧妙的解决这个问题呢?这就用
转载 2024-05-31 19:52:24
43阅读
傅里叶变换)其本质就是DFT,只不过可以快速的计算出DFT结果,要弄懂FFT,必须先弄懂DFT,DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写,咱们先来详细讨论DFT,因为DFT懂了之后,FFT就容易的多了DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域,而且时域和频域都是离散的,通俗的说,可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成,求出的结果就是这些正弦波的幅度和
随机变量的分布模式是统计模型的基础,R的基础包stats提供了许多关于概率分布的函数。本篇主要介绍离散型分布,包括两点分布、二项分布、帕斯卡分布、负二项分布、几何分布、超几何分布和泊松分布。1 stats中关于概率分布的函数stats工具包针对每种分布模式提供了4个函数,分别用于计算概率密度函数、概率分布函数、概率分位数的取值以及生成符合该分布的随机序列。概率密度函数主要对于连续型变量而言。对于离
离散事件模型通常需要用到队列和线性表。 典型的例子是银行业务的模拟。 本文参考的是严蔚敏的《数据结构》。 过程如下:用四个队列表示银行的四个窗口,用一个有序链表存储到达事件和离开事件。在初始化函数里面先初始化四个队列和一个链表,并且产生一个到达事件,插在有序链表中。遍历有序链表,取出头结点,当头结点是到达事件时,随机产生客户的停留时间以及下一客户的到达时间,将下一客户的到达事件插入到有序链表
     今天介绍Kalman滤波器理论知识,并给出一个演示的例子。由于Kalman滤波在目标跟踪时,需要不断获取观测向量,所以没法单独使用。如果时间充裕,下一篇博文将会做基于MeanShift + Kalman的目标跟踪。这次的主要结构:1.       卡尔曼滤波器基本原理2. &nb
转载 2023-11-30 20:31:17
61阅读
# Java离散函数实现指南 ## 1. 流程概述 在Java中实现离散函数的过程主要包括以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |------|--------------| | 1 | 导入必要的包 | | 2 | 创建离散函数类 | | 3 | 实现离散函数方法 | 接下来我将逐步引导你完成这些步骤,并提供相应的代码示例。 ## 2. 具体步骤
原创 2024-05-28 05:32:31
51阅读
统计学习-再谈基本离散统计分布再谈基本离散分布     在上一篇介绍统计分布的文章里,我们简单介绍了离散分布里的几个经典分布,也就是伯努利分布、二项分布、泊松分布。在本次文章里,我们将会继续介绍另外一些比较经典的离散分布,分别是多项分布,几何分布,超几何分布,负二项分布。这几个分布和之前文章探讨过的二项分布存在某些联系,下面我们将会介绍这些分布。 &nbsp
# Java离散仿真:概念与实现 离散仿真是一种通过计算机模拟离散事件系统的方法。在许多领域,如物流、制造业、交通运输和通信等,离散仿真在优化系统性能和决策支持中起着重要作用。在本文中,我们将探讨如何使用Java进行离散仿真,包括基本概念、实现步骤以及示例代码。 ## 离散仿真的基本概念 离散仿真是指对一个离散事件发生及其发展过程进行建模和仿真。在离散事件仿真中,系统的状态在某些特定时间点发
原创 9月前
17阅读
Task08学习思维导图注:为了节约行数,默认import numpy as np已经写在每段代码前,不再重复写入,如果有新的包引入,会在这里说明:from scipy import stats前言在第十一章的学习:数学函数 中,我们已经大体介绍了一些统计函数的基本使用方法:在本次学习中让我们来系统性地学习一下,明白它们到底是用来做什么的。概率论是统计学的基础,而随机事件的概率是概率论研究的基本内
# Java中的离散值:概念与应用 在编程中,离散值是指在某一特定范围内可以取到的有限数量的值。在Java中,处理离散值主要依赖于`enum`(枚举类型)。枚举类型不仅能够更好地组织代码,还能提高代码的可读性和可维护性。本文将解释Java中的离散值,通过实例演示其应用,最后展示如何使用甘特图和状态图来展示相关信息。 ## 什么是离散值? 离散值是指非连续的、分立的值。这些值是特定的、有限的,
原创 2024-09-13 03:46:18
39阅读
【数据统计】— 数据分布数据分布基本指标集中趋势平均数简单平均数(simple mean): 算术平均数加权平均数(weighted mean)几何平均数(geometirc mean)算术平均数 vs 几何平均数中位数分位数箱图众数离散程度方差和标准差方差标准差极差和四分位差极差 数据分布基本指标在对大数据进行研究时,首先希望知道所获得的数据的基本分布特征数据分布的特征可以从三个方面进行测度和
转载 2024-08-30 21:48:03
19阅读
# 使用Java实现离散数据处理 在数据科学和数据分析领域,离散数据处理是一个重要的任务。离散数据通常是指有明确昂贵、有限或分离的取值的类型,比如人口统计数据、投票结果或任何分类事务的数据。在这篇文章中,我们将学习如何用Java实现离散数据处理的流程。 ## 整体流程概述 下面的表格列出了实现离散数据处理的整体步骤: | 步骤 | 描述 |
原创 11月前
40阅读
我们通常使用均值、中位数、众数等统计量来反映数据的集中趋势,但这些统计量无法完全反应数据的特征,即使均值相等的数据集也存在无限种分布的可能,所以需要结合数据的离散程度。常用的可以反映数据离散程度的统计量如下:极差(Range)  极差也叫全距,指数据集中的最大值与最小值之差:  极差计算比较简单,能从一定程度上反映数据集的离散情况,但因为最大值和最小值都取的是极端,而没有考虑中间其他数据项,因此往
转载 2024-01-15 08:20:40
117阅读
  事件可以分为离散事件和连续事件,且两种类型的事件在现实生活中都广泛存在。比如水库水位的上升和下降是一种连续事件,温度的变化是一种连续事件,红绿灯的跳转是一种离散事件等等。而大多数情况下,对于连续事件,我们可以通过在离散时间点采样的方式,将其作为离散事件来看待。因此除了特殊需求外,大部分仿真系统都做成了离散事件仿真系统。  两种不同的仿真系统主要区别有:  1. 在连续系统数字仿真中,时间通常被
解释关键词:概率分布:离散概率分布和连续概率分布随机变量:量化的随机世界的函数分布:数据在统计图中的形状概率分布:用统计图来表示随机变量所有可能的结果和对应结果发生的概率 离散的概率计算是体积;          连续的概率计算是面积一、离散概率分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布(1)伯努利分布伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”
一、机器学习基础算法是核心,数据和计算是基础。数据类型离散型数据:记录不同类别个体的数目所得到的数据,又称为计数数据,全部是整数,不能再细分,也不能进一步提高精度。连续型数据:变量可以在某个范围内取任意数,即变量的取值可以是连续的,通常是非整数。离散型是区间内不可分,连续型是区间内可分。机器学习算法分类监督学习(预测):特征值+目标值分类(离散值):k-邻近算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑
转载 2023-07-20 06:35:33
102阅读
      最近在复习离散数学,这篇文章是《离散数学及其应用》第六版中第三章 算法、整数、和矩阵中涉及到的几个算法,我想了一下,光看看也起不到什么作用,于是自己动手写了一下,下面的代码都是我自己按照书上的伪代码写出来的,初步验证没什么问题,如果有什么问题就请告知我一下,谢谢! 一、十进制到任意进制数据转换  根据进制转换规则:十进制到n进制整数部分除n取余向
转载 2023-08-13 23:48:47
139阅读
实验题目:平面图对偶图的求解实验目的:1、掌握平面图的定义; 2、掌握平面图对偶图的求解方法; 3、掌握平面图与其对偶图之间顶点数、边数和面数的关系。实验要求:1、给定一平面图的面矩阵R和连通分支数p 2、输出此平面图的顶点数n、边数m和面数r。 3、输出此平面图的对偶图的顶点数n*、边数m和面数r。 4、输出此平面图的对偶图的相邻矩阵(注意:面Ri中放置顶点vi,相邻矩阵第i行对应顶点vi,)。
文章目录1. 简答题解释游戏对象(GameObjects) 和资源(Assets)的区别与联系。下载几个游戏案例,分别总结资源、对象组织的结构(指资源的目录组织结构与游戏对象树的层次结构)编写一个代码,使用 debug 语句来验证 MonoBehaviour 基本行为或事件触发的条件查找脚本手册,了解 GameObject,Transform,Component 对象分别翻译官方对三个对象的描述
作者 Hengzuzong一、概述数据离散化是一个非常重要的思想。为什么要离散化?当以权值为下标的时候,有时候值太大,存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。打个比方,某个题目告诉你有10^4个数,每个数大小不超过10^10,要你对这些数进行操作,那么肯定不能直接开10^10大小的数组,但是10^4的范围就完全没问题。我们来看一下定义:离散化,把无限空间中有限
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5