一般而言,方程没有能够普遍求解的silver bullet,但是有几类方程的求解方法已经非常清晰确凿了,比如线性方程.二次方程或一次分式.一次方程可以直接通过四则运算反解出答案,二次方程的求根公式也给出了只需要四则运算和开根号的符号表达式.而一次分式的分子即为一次函数.更多的方程并没有普适的符号表达式,但通过用便于求零点的函数模仿.代替之也可以估计零点的位置.插值方法可以实现这一思路. 插值迭代方法包括割线法.二次插值法等多项式插值方法,反插法以及线性分式插值法等等,其核心是用几个点及其函数值信

MATLAB用二分法.不动点迭代法及Newton迭代(切线)法求非线性方程的根 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验原理 二.实验步骤 三.实验过程 1.(程序) (1)二分法:求   在区间(1,2)之间的根,取 (a)bipart.m: function [x,m]=bipart(fun,a0,b0,tol) a=a0;b=b0; m=1+round(round(log((b-a)/tol))/log(2)); for k=1

举例:分别用欧拉法和龙哥库塔法求解下面的微分方程 我们知道的欧拉法(Euler)"思想是用先前的差商近似代替倒数",直白一些的编程说法即:f(i+1)=f(i)+h*f(x,y)其中h是设定的迭代步长,若精度要求不高,一般可取0.01.在定义区间内迭代求解即可.龙哥库塔法一般用于高精度的求解,即高阶精度的改进欧拉法,常用的是四阶龙哥库塔,编程语言如下:y(i+1)=y(i)+h*(k1+2*K2+2*k3+k4)/6;k1=f(xi,yi)k2=f(xi+h/2,yi+h*k1/2);

破圈法求解最小生成树c语言实现(已验证) 下面是算法伪代码,每一个算法都取一个图作为输入,并返回一个边集T. 对该算法,证明T是一棵最小生成树,或者证明T不是一棵最小生成树.此外,对于每个算法,无论它是否能计算出一棵最小生成树,都要给出其最有效的实现. MAYBE-MST-A(G,w) Sort the edges into nonincreasing order of edge weights w T<-E For each edge e, taken in nonincreasing ord

#if 1 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> using namespace std; struct Node { int data; Node *next; }; //初始化 Node *init() { Node *head=new Node; head->next=NULL; return head; } //头插法创建节点 void insetList(Node *head,in

题目链接: BZOJ: https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1477 POJ: https://cn.vjudge.net/problem/POJ-1061 题目描述: Description 两只青蛙在网上相识了,它们聊得很开心,于是觉得很有必要见一面.它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上,于是它们约定各自朝西跳,直到碰面为止.可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情,既没有问清楚对方的特征,也没有约定见面的具体位置.不过青蛙们都是

一.梯度下降法 优点:即使特征变量的维度n很大,该方法依然很有效 缺点:1)需要选择学习速率α 2)需要多次迭代 二.正规方程法(Normal Equation) 该方法可以一次性求解参数Θ 优点:1)不需要选择α 2)不用多次迭代,一次求解 3)正规方程法不需要归一化处理 缺点:逆矩阵的计算量比较大,尤其当特征变量的维度n很大时:计算逆矩阵的运算量大概是矩阵维度的3次方. 总结:当特征变量维度n较大时(n>=10000),选择梯度下降法:当n值较小时(n<10000),选择正规方程法求解Θ.

链表的构建事实上也就是不断插入节点的过程.而节点的插入能够分为头插法和尾插法. 头插法就是在头结点后插入该节点,始终把该节点作为第一个节点.尾插法就是在链表的最后一个节点处插入元素,作为最后一个节点.假设想要了解链表的概念和其它链表操作.请參考<数据结构与算法之链表><C语言实现链表的基本操作>两篇文章.演示样例代码上传至  https://github.com/chenyufeng1991/HeadInsertAndTailInsert . // // main.c // Hea

主要是栈的应用,里面有两个函数deleteSpace(),stringToDouble()在我还有一篇博客其中:对string的一些扩展函数. 本程序仅仅是主要的功能实现,没有差错控制. #include<iostream> #include<stack> #include<string> #include<map> #include"fstring.h" /* *採用逆波兰表示法求解数学表达示 *1.将输入的中缀表示示转换成后缀表达示

我在之前一篇博客<C实现头插法和尾插法来构建单链表(不带头结点)>中具体实现了怎样使用头插法和尾插法来建立一个不带头结点的单链表,可是在实际使用中.我们用的最多的还是带头结点的单链表.今天我们就来实现一下带头结点链表的头插和尾插. 代码上传至 https://github.com/chenyufeng1991/HeadInsertAndTailInsert_HeadNode . 核心代码例如以下: //创建带头结点的单链表(尾插法) void CreateListTailInsert(Node

Cat vs. Dog Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1520 Accepted Submission(s): 570 Problem Description The latest reality show has hit the TV: ``Cat vs. Dog''. In this show, a bunch of c

回溯法求解0-1背包问题: 问题:背包大小 w,物品个数 n,每个物品的重量与价值分别对应 w[i] 与 v[i],求放入背包中物品的总价值最大. 回溯法核心:能进则进,进不了则换,换不了则退.(按照条件深度优先搜索,搜到某一步时,发现不是最优或者达不到目标,则退一步重新选择) 注:理论上,回溯法是在一棵树上进行全局搜索,但是并非每种情况都需要全局考虑,毕竟那样效率太低,且通过约束+限界可以减少好多不必要的搜索. 解决本问题思路:使用0/1序列表示物品的放入情况.将搜索看做一棵二叉树,二叉树的第

如何用尾插法建立双链表 其实本来是想完成汪队给的链表快排的作业,但是我写完建立双链表以后就12点了龟龟,明天还要早起QAQ,我菜死了 一,为啥要有双链表 先说单链表吧单链表长这样 他的一个结点结构就是 [元素域 | next指针域] 每次后插法进行单链表的建立时,上一个的结点里的指针域都会指向下一个结点,比如上图的第一个结点(e1元素所在结点,蓝色阴影结点为头结点)的指针域就指向了下一个结点 以此类推 我们就可以得到一个由指针链接的链表,这就叫单链表 我们可以看到,如果我有某元素所在结点的指针域

单链表属于数据结构中的一种基本结构,是一种线性结构,在此使用Java对其中的头插法以及尾插法进行解释. 首先定义好链表中的节点类: 其中,data代表节点所存放的数据,next代表指向下一节点 对于单链表而言其结构如下图: 可以得知在链表是以地址索引的方式进行存储,next就显得尤为重要,下面介绍两种易懂的插入方式 ①头插法 原理:将每个新节点都插在头节点的前面,并自己成为头节点 代码为: 原理解释图为: 值得注意的是,当链表第一次添加节点时,头节点为空,所以第一次操作都是直接被新节点覆盖,这一

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,

八皇后谜题是经典的一个问题,其解法一共有种! 其定义: 首先定义一个8*8的棋盘 我们有八个皇后在手里,目的是把八个都放在棋盘中 位于皇后的水平和垂直方向的棋格不能有其他皇后 位于皇后的斜对角线上的棋格不能有其他皇后 解出能将八个皇后都放在棋盘中的摆法 这个问题通常使用两种方法来求解: 穷举法 回溯法(递归) 本文章通过回溯法来求解,回溯法对比穷举法高效许多,让我们学习如何实现吧! 实现思想: 我们先在棋盘的第0行第1个棋格放下第一个皇后 下一行寻找一个不冲突的棋格放下下一个皇后 循环第2步 如

Description 检查一个如下的6 x 6的跳棋棋盘,有六个棋子被放置在棋盘上,使得每行,每列,每条对角线(包括两条主对角线的所有对角线)上都至多有一个棋子. 列号 0 1 2 3 4 5 6 ------------------------- 1 | | O | | | | | ------------------------- 2 | | | | O | | | ------------------------- 3 | | | | | | O | ------------------

一.目标函数的梯度求解公式 PCA 降维的具体实现,转变为: 方案:梯度上升法优化效用函数,找到其最大值时对应的主成分 w : 效用函数中,向量 w 是变量: 在最终要求取降维后的数据集时,w 是参数: 1)推导梯度求解公式 变形一 变形二 变形三:向量化处理 最终的梯度求解公式:▽f = 2 / m * XT . (X . dot(w) ) 二.代码实现(以二维降一维为例) 1)模拟数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X

参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j

目录 正文 引入 大数翻倍法 复杂度证明 大数翻倍法的优势 最后的最后:上代码! 注:做法和思路是 zhx 在一次讲课中提出的,如有侵权,请联系作者删除 其实别的题解也有提到过暴力做法,但这里将会给出更加严谨的复杂度的证明 正文 引入 我们知道,中国剩余定理是一种用来求解类似于 \[\begin{cases} x \equiv a_1 \pmod {m_1} \\ x \equiv a_2 \pmod {m_2} \\ x \equiv a_3 \pmod {m_3} \\ ... \\ x \

Luogu P3379 最近公共祖先 原题展现 题目描述 如题,给定一棵有根多叉树,请求出指定两个点直接最近的公共祖先. 输入格式 第一行包含三个正整数 \(N,M,S\),分别表示树的结点个数.询问的个数和树根结点的序号. 接下来 \(N-1\) 行每行包含两个正整数 \(x, y\),表示 \(x\) 结点和 \(y\) 结点之间有一条直接连接的边(数据保证可以构成树). 接下来 \(M\) 行每行包含两个正整数 \(a, b\),表示询问 \(a\) 结点和 \(b\) 结点的最近公共祖先