首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

32.(数组.规划)有两个序列 a,b,大小都为 n,序列元素的值任意整数,无序:要求:通过交换 a,b 中的元素,使[序列 a 元素的和]与[序列 b 元素的和]之间的差最小.例如: var a=[100,99,98,1,2,3];var b=[1,2,3,4,5,40]; 首先,目标一定是先找到n个数字,使得数字和比总和的一半小,但是最接近. 思路一:开始看这道题跟之前学的动态规划很像,就想用动态规划来解.但是....做不出来........... 必须要选一半的数字让我头都大了. 思路二:

题目: There are two sorted arrays A and B of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). 题意已只两个有序的序列,找到他们的中位数,复杂度要求O(log (m+n)). 问题可以转化成两个有序序列找第num大的数,用类似二分的思想,用递归处理. 因为两个

有两个序列A和B,A=(a1,a2,...,ak),B=(b1,b2,...,bk),A和B都按升序排列.对于1<=i,j<=k,求k个最小的(ai+bj).要求算法尽量高效. int *min_k(int *A, int *B, int len1, int len2, int k) { if (A == NULL || B == NULL || k <= 0) return NULL; int i, j; int *tmp = new int[k]; i = len1; j = len

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

[链接]:CF988C [题意]:在n个序列中任选两个序列,两个序列都除去他们中的一个数,使的总和相同 [分析]:map<int,pair<int,int> > mp,从0~m遍历删除第i个数,mp[sum-a[i]]={j+1,i+1}; 其中key是记录删掉某个数的剩下的数,value是一对以行列号用来确定位置以方便输出.若删掉某个数剩下的数与之前的某个数相等,则马上输出并退出.时间复杂度O(n*m) [代码]: #include <bits/stdc++.h> u

大家在写归并排序时是不是觉得合并两个序列有点麻烦,有快速的方法吗? 我们全部函数自己写,比如: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAX_SIZE 50000 ]; int mysize;//向量元素实际个数void my_merge(int lo,int mi,int hi)//合并两个序列 { //A分为b,c左右两个数组 int *A=mydata+lo;//合并后的向量 int *C=mydata+mi; int

1 题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序.假设压入栈的所有数字均不相等.例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列.(注意:这两个序列的长度是相等的) 2 思路和方法 借用一个辅助栈,遍历压栈顺序,先将第一个放入栈中,这里是1,然后判断栈顶元素是不是出栈顺序的第一个元素,这里是4,很显然1≠4,所以我们继续压栈,直到相等以后开始出栈

题目:输入两个整数序列.其中一个序列表示栈的push 顺序,判断另一个序列有没有可能是对应的pop 顺序.为了简单起见,我们假设push 序列的任意两个整数都是不相等的.比如输入的push 序列是1.2.3.4.5,那么4.5.3.2.1 就有可能是一个pop 系列,但序列4.3.5.1.2 就不可能是push 序列1.2.3.4.5 的pop 序列. 分析: 我们首先定义遍历push的序数i=0  遍历pop序列的序数 j =0 我们可以先遍历给出的push序列,并且时刻与pop序列的头元素p

---恢复内容开始--- 没有题目,没有题意,这是学长提过的一个技巧,给你两个排好序的序列,每次可以各从中取一个,求前k大的和, 一个优先队列,先将a序列中最大的那个和b序列所有元素相加存进队列中,每次弹出最大的那个时(ai,bj),把(ai+1,bj)存进去,就行了: #include<iostream>#include<algorithm>#include<queue>using namespace std;struct node{ int sum; int x;

zip() 可以接受多于两个的序列的参数.这时候所生成的结果元组中元素个数跟输入序列个数一样 >>> a = [1, 2, 3] >>> b = [10, 11, 12] >>> c = ['x','y','z'] >>> for i in zip(a, b, c): ... print(i) ... (1, 10, 'x') (2, 11, 'y') (3, 12, 'z') >>> zip() 会创建一个迭代器来

目录 题意: 解析 原题描述 字典树动态求Mex @(hdu 6625求两个序列异或最小值的排列) 题意: \(T(100)\)组,每组两个长度为\(n(100000)\)的排列,你可以将\(a[]\)和\(b[]\)随机排列,可以得到\(c[i]=a[i]\)^\(b[i]\),求字典序最小的\(c[]\). 解析 一个显然对的贪心做法: 针对本题 每次两颗字典树同时往下走,如果都有\(0\)或者\(1\)这条路径,就随便同时走\(0\;or\;1\)这条路径,否则只能一个走\(0\),一个走

P1827 美国血统 American Heritage 题目描述 农夫约翰非常认真地对待他的奶牛们的血统.然而他不是一个真正优秀的记帐员.他把他的奶牛 们的家谱作成二叉树,并且把二叉树以更线性的"树的中序遍历"和"树的前序遍历"的符号加以记录而 不是用图形的方法. 你的任务是在被给予奶牛家谱的"树中序遍历"和"树前序遍历"的符号后,创建奶牛家谱的"树的 后序遍历"的符号.每一头奶牛的姓名被译为一个唯一的字

要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小. 例如: var a=[100,99,98,1,2, 3]; var b=[1, 2, 3, 4,5,40]. int cmp(const void *a, const void *b) { return *(int *) a - *(int *) b; } int sum(int*a, int len) { int temp = 0; for (int i = 0; i < len; ++i) { temp +

bool lexicographicalSmaller(vector<int> a, vector<int> b) { int n = a.size(); int m = b.size(); ; i < n && i < m; i++) { if(a[i] < b[i]) return true; else if(b[i] < a[i]) return false; return i == n && i < m; } }

Spark MLlib提供了一些基本的统计学的算法,下面主要说明一下: 1.Summary statistics 对于RDD[Vector]类型,Spark MLlib提供了colStats的统计方法,该方法返回一个MultivariateStatisticalSummary的实例.他封装了列的最大值,最小值,均值.方差.总数.如下所示: val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application").setMaster(&quo

有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整形数,无序:要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小. 1. 将两序列合并为一个序列,并排序,得到sourceList2. 拿出最大元素Big,次大的元素Small3. 在余下的序列S[:-2]进行平分,得到序列max,min4. 将Small加到max序列,将Big加大min序列,重新计算新序列和,和大的为max,小的为min. 如下,提供递归版本和迭代版本的解体思路: #!/usr/bin/env py

---恢复内容开始--- 近日,在做PTA题目时,遇到了一个这样的题,困扰了很久.题目如下:已知有两个等长的非降序序列S1, S2, 设计函数求S1与S2并集的中位数.有序序列A​0​​,A​1​​,⋯,A​N−1​​的中位数指A​(N−1)/2​​的值, 即第⌊(N+1)/2⌋个数(A​0​​为第1个数).输入分三行.第一行给出序列的公共长度N(0<N≤100000),随后每行输入一个序列的信息,即N个非降序排列的整数.数字用空格间隔. 首先,分析题可知:该题中的序列是一个升序 的序列(可能存

这个是原先AC的代码,但是目前最后一个样例会超内存,也就是开不了两个数组来保存两个序列了,意味着我们只能开一个数组来存,这就需要利用到两个数组都有序的性质了. #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <string.h> #include <cmath> #include <queue> using namespace std; /* 水死

two pointers思想 ---- 利用两个i, j两个下标,同时对序列进行扫描,以O(n)复杂度解决问题的一种思想, 如果能用这种思想解决问题,那么会大大降低程序的复杂度. 两个利用这个思想的例子: 1. 分析: 代码: while (i < j){ if (a[i] + a[j] == m){ printf("%d %d\n", i, j); i++; j++; } else if (a[i] + a[j] < m){ i++; } else{ j++; } } 2