n位密码,要用尽可能短的序列将n位密码的10n种状态的子串都包括,那么要尽量地重合. 题目已经说最短的是10n + n - 1,即每一个状态的后n-1位都和序列中后一个状态的前n-1位重合. 这题是经典的欧拉路径问题吧,用n位数字10n种状态来作为边,而用重合的n-1位数字表示点. 具体的建图,每个点都引出10条边(十进制),这10条边就代表着10个n位数,前n-1位的数就代表那个点,然后连向这个边代表数的后n-1位代表的点.. 比如n等于3的时候这么建图(假设密码是二进制,十进制太多了): 这…

题目链接:poj1780-Code 题意:有个保险箱子是n位数字编码,当正确输入最后一位编码后就会打开(即输入任意多的数字只有最后n位数字有效)……要选择一个好的数字序列,最多只需按键10n+n-1次就可以打开保险箱子,即要找到一个数字序列包含所有的n位数一次且仅一次.序列要为字典序. 题解:首先明白为什么是最多只需按键10n+n-1次.n位数有10n 种编码方案,要一个数字序列包含10n 组n位数且序列最短,只可能是每组数出现一次且仅一次,且前一组数的后n-1位与后一组数的前n-1位相同,10…

KEY公司开发出一种新的保险箱.要打开保险箱,不需要钥匙,但需要输入一个正确的.由n位数字组成的编码.这种保险箱有几种类型,从给小孩子玩的玩具(2位数字编码)到军用型的保险箱(6位数字编码).当正确地输入最后一位编码后,保险箱就立刻打开了.保险箱上没有“确定”键.当你输入超过n位数字,则只有最后n位数字有效.例如,对一种4位数字编码的型号,如果正确的编码为4567,你想输入的编码为1234567890,则保险箱的门会在你输入数字7后马上就打开了.为了达到这种效果所需要设计的软件其实很简单.对n位…

NP问题(Non-deterministic Polynomial ):多项式复杂程度的非确定性问题,这些问题无法根据公式直接地计算出来.比如,找大质数的问题(有没有一个公式,你一套公式,就可以一步步推算出来,下一个质数应该是多少呢?这样的公式是没有的):再比如,大的合数分解质因数的问题(有没有一个公式,把合数代进去,就直接可以算出,它的因子各自是多少?也没有这样的公式). NPC问题(Non-deterministic Polynomial complete):NP完全问题,可以这么认为,这种…

循环:不断重复进行某一运算.操作. 迭代:不断对前一旧值运算得到新值直到达到精度.一般用于得到近似目标值,反复循环同一运算式(函数),并且总是把前一 次运算结果反代会运算式进行下一次运算 递推:从初值出发反复进行某一运算得到所需结果.-----从已知到未知,从小到达(比如每年长高9cm,20年180,30后270) 回溯:递归时经历的一个过程. 递归:从所需结果出发不断回溯前一运算直到回到初值再递推得到所需结果----从未知到已知,从大到小,再从小到大(你想进bat,那么编程就的牛逼,就得卸载玩…

(CODE) Low-Rank Matrix Recovery and Completion via Convex Optimization 这个是来自http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc401012wah.html这个链接,我这里借用下,这个博客有个小小的问题,我更新域名后可以打开,这里记录一下,也分享一下. 如第一个zip文件的地址是http://perception.csl.uiuc.edu/matrix-rank/Files/inexact_alm…

///找到一个数字序列包含所有n位数(连续)一次且仅一次 ///暴力打表 ///Time:141Ms Memory:2260K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> using namespace std; #define MAX 1000010 bool v[MAX]; char num[6][MAX]; int main() { //freopen("in.txt", &quo…

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积分的通常方法是将区域切割成一个个的小矩形,然后求这些小矩形的和.小矩形切割得越细,计算精度就越高,可以将切割小矩形的数量作为循环迭代变量,将前后两个不同精度下的小矩形和之差,作为逼近是否达到要求的比较客体. 逼近有快慢,设计算法时对循环迭代的速度掌握很重要,初值也很重要,采用什么算法也很重要.…

RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我…