Dijkstar算法是荷兰数学家迪克斯屈拉(or迪杰斯特拉?)在1959年发现的一个算法.是现有的几个求带权图中两个顶点之间最短通路的算法之一.算是一个相当经典的算法了. 迪克斯屈拉算法应用于无向连通简单带权图中,求出顶点a 与z 之间的最短通路的长度.我感觉其算法精髓就是:找到第一个与a 最靠近的顶点,然后找第二个,续行此法,直到找到的顶点是z 为止.该算法依赖于一系列的迭代.通过在每次迭代中添加一个顶点来构造出特殊顶点的集合.在每次迭代中完成一个标记过程.在这个标记过程中,用只包含特殊顶点的

      SAP MRP的计算步骤,物料需求计划(简称为MRP)与主生产计划一样属于ERP计划管理体系,它主要解决企业生产中的物料需求与供给之间的关系,即无论是对独立需求的物料,还是相关需求的物料,物料需求计划都要解决“需求什么?现有什么?还缺什么?什么时候需要?”等几个问题.它是一个时段优先计划系统,其主要对象是决定制造与采购的净需求计划.它是由主生产计划推动运行的,但反过来,它又是主生产计划的具体化和实现主生产计划的保证计划. 物料需求计划是把主生产计划排产的产品分解为各个零部件的生产计划

javascript数据结构与算法---检索算法(二分查找法.计算重复次数) /*只需要查找元素是否存在数组,可以先将数组排序,再使用二分查找法*/ function qSort(arr){ if (arr.length == 0) { return []; } var left = [];//存储小于基准值 var right = [];//存储大于基准值 var pivot = arr[0]; for (var i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i]

使用决策树算法手动计算GOLF数据集 步骤: 1.通过信息增益率筛选分支. (1)共有4个自变量,分别计算每一个自变量的信息增益率. 首先计算outlook的信息增益.outlook的信息增益Gain(outlook)= 其中,v是可能取值的集合(本例中,outlook可以取3个值),D表示整个数据集,Dv是outlook取值为v的样本集合,而|*|表示数据集的大小(其中的样本数量). 其中Entropy(PlayGolf? in D)为最终因变量PlayGolf的信息熵值.计算过程为: Pla

原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-478347-374981.html 一.概述 vasp用“slab” 模型来模拟表面体系结构.      vasp计算表面的大概步骤是:      材料体性质的计算:表面模型的构造:表面结构的优化:表面性质的计算.二.分步介绍    1.材料体性质计算:      本步是为了确定表面计算时所需的一些重要参数:ENCUT.SIGMA.晶格参数.      在计算前,要明确:何种PP:ENCUT:KPOINTS ;SIGMA;

如何计算16进制校验位?校验的实质是16进制取和模256的值. eg. 十六进制串:0A0B0C0D0E0F 的校验位是: 4B (HEX)计算过程: 十六进制转十进制 0A (HEX)= 10(DEC),以此类推 计算和 10+11+12+13+14+15=75 (DEC) 取余 75%256=75 十进制转十六进制 75(DEC)= 4B(HEX) Java Code: public class CalculateCheckDigit { /** 输入十六进制,输出两位校验位 */ publ

困惑的点——log,如何计算得出? ① 上限:用来表示该算法可能有的最高增长率. ② 大O表示法:如果某种算法的增长率上限(最差情况下)是f(n),那么说这种算法“在O(f(n))中”.n为输入规模. 上限的精确定义:对非负函数T(n),若存在两个正常数c和n0,对任意n>n0,有T(n)<cf(n),则称T(n)在集合O(f(n))中. ——T(n)表示算法的实际运行时间: ——f(n)是上限函数的一个表达式. 我们总是试图给算法的时间代价找到一个最“紧”(即最小)的上限,因此一般说顺序搜索

问题描述 有一个 10\leq10≤长度\leq 1,000,000≤1,000,000 的字符串,仅由小写字母构成.求有多少个子串,包含有至少k(1 \leq k \leq 26)k(1≤k≤26)个不同的字母? 输入描述 输入包含多组数据. 第一行有一个整数T (1\leq T\leq 10)T(1≤T≤10), 表示测试数据的组数. 对于每组数据: 第一行输入字符串SS. 第二行输入一个整数kk. 输出描述 对于每组数据,输出符合要求的子串的个数. 输入样例 2 abcabcabca 4

欧几里得(Euclid)与拓展的欧几里得算法 欧几里得(Euclid)与拓展的欧几里得算法 欧几里得算法 原理 实现 拓展的欧几里得算法 原理 递归求解 迭代求解 欧几里得算法 原理 欧几里得算法是一种快速计算最大公约数的算法,对于任意的两个数\((a,b)\),其最大公约数表示为\(gcd(a,b)\),根据欧几里得算法,\(gcd(a,b)=gcd(b,a\%b)\).证明如下: 如果\(b>a\),显然成立:因此只需考虑\(b<a\)的情况.根据初等数学知识,可知\(a,b\)的关系可表

文档引用了<密码编码学与网络安全--原理和实践>里边的推导过程,如有不妥,请与我联系修改. 文档<FIPS 197>高级加密标准AES,里边有个S盒构造,涉及到了数论和有限域的一些概念,一脸懵逼,所以贱贱的研究了下,花了好久时间. 在网上找的S盒构造的详细步骤总是缺了点什么,要么步骤不详细,要么只贴了程序,难以搞清楚由几个基本概念一步一步推导出最终的S盒.最后,还是<密码编码学与网络安全--原理和实践>这本书讲得比较详细.教材果然还是经过精雕细琢过的,符合大部分人的认知

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[题目描述]蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题.假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内),如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值.这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法,如下图所示.编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. [

项目 内容 这个作业属于哪个课程 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任建) 这个作业的要求在哪里 个人博客作业 我在这个课程的目标是 完成一次完整的软件开发经历并以博客的方式记录开发过程的心得掌握团队协作的技巧做出一个优秀的.持久的.具有实际意义的产品 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 通过邹欣老师的<构建之法> 在开始团队项目前先了解清楚"团队"和"项目" 学会提出问题 第一次真正意义上的软件工程个人博客作业,要求是速读邹欣老师编著的<构

离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一

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超计算(Hyper computation)模型 作者:Xyan Xcllet链接:https://www.zhihu.com/question/21579465/answer/106995708来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 超计算,是一个研究比图灵机计算能力更强的计算能力的计算机器的理论计算机科学分支. 主要有以下部分模型: A.谕示机.带“黑箱”的图灵机.由图灵本人亲自提出,“黑箱”就是一个谕示,经过一个谕示就可以得到一个问题的判定结果.所有

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法.欧式距离.Jaccard相似度.最长公共子串.编辑距离等.这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重.最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的

1. Elo Rating System Elo Rating System对于很多人来说比较陌生,根据wikipedia上的解释:Elo评分系统是一种用于计算对抗比赛(例如象棋对弈)中对手双方技能水平的方法,它由Arpad Elo创建.(The Elo rating system is a method for calculating the relative skill levels of players in competitor-versus-competitor games such

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每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].