凸包 点集Q的凸包(convex hull)是指一个最小凸多边形,满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内.右图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,...p12}的凸包. 一组平面上的点,求一个包含所有点的最小的凸多边形,这就是凸包问题了.这可以形象地想成这样:在地上放置一些不可移动的木桩,用一根绳子把他们尽量紧地圈起来,并且为凸边形,这就是凸包了. 数学定义:设S为欧几里得空间Rn的任意子集.包含S的最小凸集称为S的凸包,记作conv(S). [百度百科]https://baike

10个经典的C语言面试基础算法及代码作者:码农网 – 小峰 原文地址:http://www.codeceo.com/article/10-c-interview-algorithm.html 算法是一个程序和软件的灵魂,作为一名优秀的程序员,只有对一些基础的算法有着全面的掌握,才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手.本文是近百个C语言算法系列的第二篇,包括了经典的Fibonacci数列.简易计算器.回文检查.质数检查等算法.也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场. 1.计算Fibona

/* 数据结构C语言版 弗洛伊德算法  P191 编译环境:Dev-C++ 4.9.9.2 */ #include <stdio.h>#include <limits.h> #define MAX_NAME 5   // 顶点字符串的最大长度+1#define MAX_INFO 20   // 相关信息字符串的最大长度+1typedef int VRType;   // 顶点关系的数据类型#define INFINITY INT_MAX // 用整型最大值代替∞#define MA

若干个等待访问磁盘者依次要访问的柱面编号为:80,40,74,14,60,31,61,假设每移动一个柱面需要4毫秒时间,移动到当前位于35号柱面,且当前的移动方向向柱面号增加的方向.请计算: (1)若采用SCAN算法调度,求移动臂的移动次序和所花费的寻找时间. (2)若采用最短寻道时间优先算法调度,求移动臂的移动次序和所花费的寻找时间. 解: (1)SCAN算法调度 下一柱面 移动量 40 5 60 20 61 1 74 13 80 6 31 49 14 17 找道时间:5+20+1+13+6+

先看思维导图: *思维导图有点简陋,本着循循渐进的思想,这小节的知识大多只做了解即可. *重点在于算法的代价及度量!!!查找资料务必弄清楚. 零.四个基本概念 问题:一个具体的需求 问题实例:针对问题(需求)的具体的例子 算法:解决问题的过程,是对一个计算过程的严格描述 程序:程序可以看作是采用计算装置能够处理的语言描述的算法 一.算法的5大性质 有穷性(算法描述的又穷性):算法必须用有限长的描述说清楚 能行性:算法的每一步都是可行的,也就是说,每一步都能通过执行有限次数完成 确定性:别人看了过

凸包算法实现点集合中搜索凸包顶点的功能,可以处理共线情况,可以输出共线点也可以不输出而只输出凸包顶点.经典的Graham Scan算法,点排序使用极角排序方式,并对共线情况做特殊处理.一般算法是将共线的点去掉距离小的,保留最远的,这样处理会导致不能输出凸包边上的点,只能输出顶点.但是有时候需要输出这些边上的点,因此这里我将共线点都保留,并按照顺序排列.共线点排列方式是:非起始边按照从远道近排列,起始边按从近到远排列. 算法原理参见如下网址,讲解很详细: http://blog.sina.cn/d

C语言版数据结构算法 C语言数据结构具体算法 https://pan.baidu.com/s/19oLoEVqV1I4UxW7D7SlwnQ C语言数据结构演示软件 https://pan.baidu.com/s/1u8YW897MjJkoOfsbHuadFQ 在上一篇的FIFO中就是基于数据结构思维中的队列实现的,而基本的数据结构内容还有 算法效率分析.线性表.栈和队列.串.数组和广义表.树和二叉树.图.查表.排序.动态存储管理 上面两个链接就是<数据结构(C语言版)>严蔚敏教授严奶奶的书籍

最近自己陷入了很长时间的学习和思考之中,突然发现好久没有更新博文了,于是便想更新一篇. 这篇文章是我之前程序设计语言课作业中一段代码,用scheme语言实现单源最段路算法.当时的我,花了一整天时间,学习了scheme并实现了SPFA算法,那天实现之后感觉很有成就感-在这里贴出来,以飨读者. 突然发现博客园不支持scheme语言,于是只能放弃高亮了.不得不说,scheme代码有没有高亮差别好大…… ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ;; ;; 题目

广度优先算法又称宽度优先搜索,是一种简便的图的搜索算法之一.搜索方式大致是这样的: 直到搜索到目标结点(结点就是那些圆球球,其中有一个或者多个是目标结点)或者搜完了整个图都没找到目标结点就停止搜索. 实现这个要是想用像深度优先算法那样函数套函数那样是难以实现的(至少我实现不了). 像这样的: 求问从A到B的最短路径的结点数是多少? 这道题很简单嘛,肯定是A-C-B啊,答案是3啊.那怎样用C语言实现呢? 深搜的话:一条路一条路读取,取结点数最小的,也可以,但是问题来了,当结点数特别多,图非常“辽阔

对于该算法的复杂性.一个直接的方法是测量的一定量的算法级数据的执行时间的感知. 随着C语言提供qsort对于示例.随着100一万次的数据,以测试其计算量.感知O(nlg(n))时间成本: C码如下面: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define N 1000000 //int (*Comp)(const void *,const void *) int compare(const vo

1.衡量算法的标准 算法 解题的方法和步骤 衡量算法的标准 1.时间复杂度 大概程序要执行的次数,而非执行的时间,不同的机器运行时间肯定不一样. 2.空间复杂度 算法执行过程中大概所占用的最大内存 3.难易程度 易于理解,便于阅读 4.健壮性 2.数据结构的地位 数据结构是软件中最核心的课程 程序=数据的存储+数据的操作+可以执行的语言 常见的时间复杂度有: 常数阶O(1)<对数阶O(log2n)<线性阶O(n),<线性对数阶O(nlog2n) <平方阶O(n^2)<方阶O(

一.深度优先搜索(Depth-First-Search 简称:DFS) 1.1 遍历过程: (1)从图中某个顶点v出发,访问v. (2)找出刚才第一个被顶点访问的邻接点.访问该顶点.以这个顶点为新的顶点,重复此步骤,直到访问过的顶点没有未被访问过的顶点为止. (3)返回到步骤(2)中的被顶点v访问的,且还没被访问的邻接点,找出该点的下一个未被访问的邻接点,访问该顶点. (4)重复(2) (3) 直到每个点都被访问过,遍历结束. 例无权图:(默认为字母顺序) (1)从顶点A出发,访问该图 (2)A

有关bitmap算法的介绍资料网上很多,这里不赘述,各种语言的实现也不少,但是Go语言版的bitmap不多,本文就来写一个Go版的bitmap实现. 首先创建一个 bitmap.go 文件,定义一个bitmap结构体,再提供一些操作方法.详细代码如下: package bitmap import ( "fmt" "strings" ) const ( bitSize = 8 ) var bitmask = []byte{1, 1 << 1, 1 <

摘自:http://www.cnblogs.com/weixliu/archive/2012/12/08/2808815.html 根据上面第二个数据集的簇的形状比较怪异,分簇结果应该是连起来的属于一个簇,但是k-means结果分出来很不如人意,所以这里介绍一种新的聚类方法,此方法不同于上一个基于划分的方法,基于划分主要发现圆形或者球形簇:为了发现任意形状的簇,用一个基于密度的聚类方法,这类方法将簇看做是数据空间中被低密度区域分割开的稠密对象区域,这一理念刚好也符合数据集的特征. DBSCAN:

问题描述 (图3.1-1)示出了一个数字三角形. 请编一个程序计算从顶至底的某处的一条路 径,使该路径所经过的数字的总和最大. ●每一步可沿左斜线向下或右斜线向下走: ●1<三角形行数≤100: ●三角形中的数字为整数0,1,-99: . (图3.1-1) 输入格式 文件中首先读到的是三角形的行数. 接下来描述整个三角形 输出格式 最大总和(整数) 样例输入 573 88 1 02 7 4 44 5 2 6 5 样例输出 30   #include<stdio.h> int main()

//数组算法 /* ============================================================= 题目:求四阶矩阵上三角之积.主对角之积,副对角之积: 如: 8  3  6  5 0  4  3  2 0  6  1  5 7  0  0  2 上三角之积为:172800 主对角之积为:64 负对角之积为:630 ============================================================= */ #inc

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说

请珍惜小编劳动成果,该文章为小编原创,转载请注明出处. 扫描(SCAN)调度算法:总是从磁臂当前位置开始,沿磁臂的移动方向去选择离当前磁臂最近的那个柱面的访问者.如果沿磁臂的方向无请求访问时,就改变磁臂的移动方向.采用这种调度算法,需要为访问者设置两个队列,根据磁头的移动方向,能访问到的访问者由近及远排队,背离磁头移动方向的访问者也由近及远排为另一队.先按磁头移动方向队列调度访问者访问磁盘,当该方向没有访问者时,再改变方向,选择另一个访问者队列访问磁盘. java代码实现: import jav

案例三比较简单,不需要自己写公式算法,使用了R自带的naiveBayes函数. 代码如下: > library(e1071)> classifier<-naiveBayes(iris[,1:4], iris[,5]) #或写成下面形式,都可以. > classifier<- naiveBayes(Species ~ ., data = iris) #其中Species是类别变量 #预测 > predict(classifier, iris[1, -5]) 预测结果为:

一个简单的例子!环境:CentOS6.5Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 名词解释: 先验概率:由以往的数据分析得到的概率, 叫做先验概率. 后验概率:而在得到信息之后,再重新加以修正的概率叫做后验概率.贝叶斯分类是后验概率. 贝叶斯分类算法步骤: 第一步:准备阶段 该阶段为朴素贝叶斯分类做必要的准备.主要是依据具体情况确定特征属性,并且对特征属性进行适当划分.然后就是对一部分待分类项进行人工划分,以确定训练样本. 这一阶段的输入是所有的待分类项,输出

一个简单的例子!环境:CentOS6.5Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. KNN算法步骤:需对所有样本点(已知分类+未知分类)进行归一化处理.然后,对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作:1.计算已知类别数据集中的点与当前点(未知分类)的距离.2.按照距离递增排序3.选取与当前距离最小的k个点4.确定前k个点所在类别的出现频率5.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测类别 编写R脚本: #!/usr/bin/Rscript #1.对i