1001. 害死人不偿命的(3n+1)猜想 (15) 卡拉兹(Callatz)猜想: 对任何一个自然数n,如果它是偶数,那么把它砍掉一半:如果它是奇数,那么把(3n+1)砍掉一半.这样一直反复砍下去,最后一定在某一步得到n=1.卡拉兹在1950年的世界数学家大会上公布了这个猜想,传说当时耶鲁大学师生齐动员,拼命想证明这个貌似很傻很天真的命题,结果闹得学生们无心学业,一心只证(3n+1),以至于有人说这是一个阴谋,卡拉兹是在蓄意延缓美国数学界教学与科研的进展-- 我们今天的题目不是证明卡拉兹猜想,…

2038: [2009国家集训队]小Z的袜子(hose) Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 9894  Solved: 4561[Submit][Status][Discuss] Description 作为一个生活散漫的人,小Z每天早上都要耗费很久从一堆五颜六色的袜子中找出一双来穿.终于有一天,小Z再也无法忍受这恼人的找袜子过程,于是他决定听天由命…… 具体来说,小Z把这N只袜子从1到N编号,然后从编号L到R(L 尽管小Z并不在意两…

串的应用与kmp算法讲解 1. 写作目的 平时学习总结的学习笔记,方便自己理解加深印象.同时希望可以帮到正在学习这方面知识的同学,可以相互学习.新手上路请多关照,如果问题还请不吝赐教. 2. 串的逻辑存储        串指的是字符串,是一种特殊的线性表,特殊性在于只能存储字符,即可以使用顺序存储也可以使用链式存储,简单的谈一下两种存储结构的优缺点. 顺序存储        顺序存储使用的是数组,既然是数组就是申请固定空间,当串需要拼接,替换时,可能会对数组进行扩容,这种操作就比较耗时,而且有时…

2120: 数颜色 Time Limit: 6 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 3665  Solved: 1422[Submit][Status][Discuss] Description 墨墨购买了一套N支彩色画笔(其中有些颜色可能相同),摆成一排,你需要回答墨墨的提问.墨墨会像你发布如下指令: 1. Q L R代表询问你从第L支画笔到第R支画笔中共有几种不同颜色的画笔. 2. R P Col 把第P支画笔替换为颜色Col.为了满足墨墨的要求,你知道你需要干…

2038: [2009国家集训队]小Z的袜子(hose) Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 7687  Solved: 3516[Submit][Status][Discuss] Description 作为一个生活散漫的人,小Z每天早上都要耗费很久从一堆五颜六色的袜子中找出一双来穿.终于有一天,小Z再也无法忍受这恼人的找袜子过程,于是他决定听天由命……具体来说,小Z把这N只袜子从1到N编号,然后从编号L到R(L 尽管小Z并不在意两只…

有日子没写博客了,这些天忙着一些杂七杂八的事情,直到某天,老师喊我好好把数据挖掘的算法搞一搞!于是便由再次埋头看起算法来!说起数据挖掘的算法,我想首先不得的不提起的就是大名鼎鼎的由决策树算法演化而来的C4.5算法,毕竟这是当年各个“鼻祖”在数据挖掘大会投票结果最高的一个算法了! 那我们现在就来具体看看C4.5算法到底是个什么东东?我想,首先我们应该提起的是决策树算法,我们首先要弄明白该算法的目的是什么,其本质目的实质就是预测!在一个系统当中,通过输入某些属性值可以预测出我们的预测属性!这么说可能…

觉得这篇文章写得特别劲,插图非常便于理解. 目的:求字符串中的最长回文子串. 算法思想 考虑维护一个数组$r[i]$代表回文半径.回文半径的定义为:对于一个以$i$为回文中心的奇数回文子串,设其为闭区间$[L,R]$,则半径$r=R-i+1$. $Manacher$算法利用一个类似$DP$的方法来求解这个问题.考虑维护一个目前已经达到的最大的右边界$P$,此右边界对应的对称中心以及左边界分别为$pos$,$P'$.那么分类讨论: 1. $i<P$ 此时我们可以找到$i$关于$pos$的对称点$j…

二分查找 二分查找又称折半查找,其输入的必须是有序的元素列表.二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止:如果x<a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x #python实现二分查找 def binary_search(list,item): low=0 high=len(list)-1 while(low<=high): mid=int((low+hi…

//*****-*-----vector***/////// 常用操作封装,a.size();可以读取大小               a.resize();可以改变大小:               a.push_back();可以向尾部添加元素:     因为是个模板类     声明:             vector<int>a;vector<int>是一个类似于int a[];的整数数组:             vector<int>b;         …

Web题下的SQL注入 1,整数型注入 使用burpsuite,?id=1%20and%201=1 id=1的数据依旧出现,证明存在整数型注入 常规做法,查看字段数,回显位置 ?id=1%20order%20by%202 字段数为2 ?id=1%20and%201=2%20union%20select%201,2 1,2位置都回显,查表名 ?id=1%20and%201=2%20union%20select%20group_concat(table_name),2%20from%20inform…

今天CTFHub正式上线了,https://www.ctfhub.com/#/index,之前有看到这个平台,不过没在上面做题,技能树还是很新颖的,不足的是有的方向的题目还没有题目,CTF比赛时间显示也挺好的,这样就不用担心错过比赛了. 先做签到题,访问博客就可以拿到. Web前置技能, 可以看到大部分题目都还没有补充完成. HTTP协议第一题:请求方式 一般来说我们比较常用的是GET和POST方法 开启题目 可以看到是需要我们使用CTFHUB方法访问该网址,burpsuite里面修改请求方法好…

题目链接:https://learn.freecodecamp.org/javascript-algorithms-and-data-structures/intermediate-algorithm-scripting 1. Sum All Numbers in a Range 传入的参数是包含两个数字的数组,要求计算两数之间(包含边界)所有数字的和,较小的数字不一定在数组第一位: function sumAll(arr) { var start = arr[0] ,end = arr[1];…

平台:Ubuntu 12.04/gcc 4.6.7 插入排序 #include<vector> #include <algorithm> #include<iostream> using namespace std; template <typename T> void insertSort(vector<T>& vec){ //vector<T>::iterator ite; ;j<vec.size();j++) {…

注:转载本文须标明出处. 原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Number-theory.html 数论算法 剩余系相关 学习笔记 (基础回顾,(ex)CRT,(ex)lucas,(ex)BSGS,原根与指标入门,高次剩余,Miller_Robin+Pollard_Rho) 本文概要 1. 基础回顾 2. 中国剩余定理 (CRT) 及其扩展 3. 卢卡斯定理 (lucas) 及其扩展 4. 大步小步算法 (BSGS) 及其扩展 5. 原根与指标入…

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…

最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by…

HMM的学习笔记 HMM是关于时序的概率模型.描写叙述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观測的状态随机序列,再由各个状态生成不可观測的状态随机序列,再由各个状态生成一个观測而产生观測的随机过程. HMM由两个状态和三个集合构成.他们各自是观測状态序列.隐藏状态序列.转移概率,初始概率和混淆矩阵(观察值概率矩阵). HMM的三个如果: .有限历史性如果,p(si|si-1,si-2,...,s1) = p(si|si-1) .齐次性如果,(状态与详细时间无关).P(si+1|si)=p(sj+1,…

原始地址:C / C++算法学习笔记(8)-SHELL排序 基本思想 先取一个小于n的整数d1作为第一个增量(gap),把文件的全部记录分成d1个组.所有距离为dl的倍数的记录放在同一个组中.先在各组内进行直接插入排序:然后,取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序,直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<:…<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止. 该方法实质上是一种分组插入方法. 算法编码 void shellSort(int v[], int n)…

图论中一个经典问题就是求最短路.最为基础和最为经典的算法莫过于 Dijkstra 和 Floyd 算法,一个是贪心算法,一个是动态规划.这也是算法中的两大经典代表.用一个简单图在纸上一步一步演算,也是非常好理解的.理解透自己多默写几次就可以记住,机试时基本的工作往往就是高速构造邻接矩阵了. 对于平时的练习,一个非常厉害的 ACMer  @BenLin_BLY 说:"刷水题能够加快我们编程的速度,做经典则能够让我们触类旁通,初期假设遇见非常多编不出.最好还是就写伪代码,理思路.在纸上进行总体分析和…

提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布.所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模.由于高斯函数具有一些非常有用的性质.所以高斯混合模型被广泛地使用. GMM与kmeans相似,也是属于clustering,不同的是.kmeans是把每一个样本点聚到当中一个cluster,而GMM是给出这些样本点到每一个cluster的概率.每一个component就是一个聚类中心. GMM(Gaussian Mi…

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记…

目录 牛客网<BAT面试算法精品课>学习笔记 牛客网<BAT面试算法精品课>笔记一:排序 牛客网<BAT面试算法精品课>笔记二:字符串 牛客网<BAT面试算法精品课>笔记三:队列和栈 牛客网<BAT面试算法精品课>笔记四:链表 牛客网<BAT面试算法精品课>笔记五:二分搜索 牛客网<BAT面试算法精品课>笔记六:二叉树 牛客网<BAT面试算法精品课>笔记七:位运算 牛客网<BAT面试算法精品课>笔记…

一:垃圾回收机制的原因 java中,当没有对象引用指向原先分配给某个对象的内存时候,该内存就成为了垃圾.JVM的一个系统级线程会自动释放该内存块.垃圾回收意味着程序不再需要的对象是"无用信息",这些信息将被丢弃.当一个对象不再被引用的时候,内存回收它占领的空间,以便空间被后来的新对象使用.事实上,除了释放没用的对象,垃圾回收也可以清除内存记录碎片.由于创建对象和垃圾回收器释放丢弃对象所占的内存空间,内存会出现碎片.碎片是分配给对象的内存块之间的空闲内存洞.碎片整理将所占用的堆内存移到堆…

Manacher算法学习笔记 DECLARATION 引用来源:https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4475985.html CONTENT 用途:寻找一个字符串的最长回文子串 时间复杂度:O(N) 算法步骤: 1.添加特殊字符 由于回文串的长度可奇可偶,比如"bob"是奇数形式的回文,"noon"就是偶数形式的回文,马拉车算法的第一步是预处理,做法是在每一个字符的左右都加上一个特殊字符,比如加上'#',那么 bob -->…

HMM算法想必大家已经听说了好多次了,完全看公式一头雾水.但是HMM的基本理论其实很简单.因为HMM是马尔科夫链中的一种,只是它的状态不能直接被观察到,但是可以通过观察向量间接的反映出来,即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生,又由于每一个状态也是随机分布的,所以HMM是一个双重随机过程. HMM是语音识别,人体行为识别,文字识别等领域应用非常广泛. 一个HMM模型可以用5个元素来描述,包过2个状态集合和3个概率矩阵.其分别为 隐含状态S,可观测状态O,初始状态概率矩阵π,隐含…

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…