多柱汉诺塔问题 绪言 有位同学看到了我的初赛模拟卷上有一道关于汉诺塔的数学题.大概就是要求4柱20盘的最小移动次数. 他的数学很不错,找到了应该怎样推. 如果要把n个盘子移到另一个柱子上,步骤如下: 把一部分盘子(靠上的r个)移到一根空柱子上,移动过程中可用的柱子有4根 将剩下的n-r个盘子移到另一根空柱子上,移动过程中可用的柱子为3根(这n-r个盘子都不能放在放有前r个盘子的柱子上) 将第一步移动的r根柱子移到n-r个盘子上方,移动过程中可用的柱子有4根 其实,他说的就是多柱汉诺塔的Frame

多柱汉诺塔可以用Frame–Stewart算法来解决. The Frame–Stewart algorithm, giving a presumably optimal solution for four (or even more) pegs, is described below: Let be the number of disks. Let be the number of pegs. Define to be the minimum number of moves required t

先来看看效果吧. 讲讲大概的实现思路:1､创建头部的视图和tableview,需要注意的是tableview要设置contentInset,contentInsent 的顶部要和头部视图的背景图的高度一样,否则会有空隙(或是有遮挡).myTableView.contentInset = UIEdgeInsetsMake(headRect.size.height-navHeight-navHeight, 0, 0, 0);2､对头部视图的背景图片的尺寸进行处理,当然,你也可以直接找一个适合尺寸的图

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本章类容:介绍如何新建一个页面,打开另一个页面 1.在前面中,在工程Appdelegate.m 里面程序第一个走的方法,新建一个窗口,视图,控制器,可视化等, 2.然后在ViewController.m里面viewDidLoad()方法里面 随便写上点信息,方便分辨第一页和第二页,添加个按钮通过点击调转到第二页面 代码: // 窗口背景色 self.view.backgroundColor = [UIColor whiteColor]; #pragma make UILable //<编译器里面

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iOS 第三方库.插件.知名博客总结 用到的组件 1.通过CocoaPods安装 项目名称 项目信息 AFNetworking 网络请求组件 FMDB 本地数据库组件 SDWebImage 多个缩略图缓存组件 UICKeyChainStore 存放用户账号密码组件 Reachability 监测网络状态 DateTools 友好化时间 MBProgressHUD 一款提示框第三方库 MWPhotoBrowser 一款简单的 iOS 照片浏览控件 CTAssetsPickerController

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UI 下拉刷新 EGOTableViewPullRefresh- 最早的下拉刷新控件. SVPullToRefresh- 下拉刷新控件. MJRefresh- 仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能.可以自定义上下拉刷新的文字说明.具体使用看“使用方法”. (国人写) XHRefreshControl- XHRefreshControl 是一款高扩展性.低耦合度的下拉刷新.上提加载更多的组件.(国人写) CBStoreHouseRe

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  1.框框横向间隔为:( "界面的总宽度"-"界面每行的控件的宽度" * "每行要现实的列数(这里是3)") / ("列数 + 1")2.框框纵向间隔可以自定义写死3.每个框框横向摆放的位置是:(框框宽度+间隔宽度)乘以(列号)4.每个框框纵向摆放的位置为:(框框高度+间隔宽度)乘以(行号) + 顶端间隔［这里是30］5.每个框框在第几行第几列的算法为: 行号为"框框的序号对列数取商", 列号为"

为了加深对缓存算法的理解,特转此篇,又由于本文内容过多,故不做翻译,原文地址Working Set页面置换算法 In the purest form of paging, processes are started up with none of their pages in memory. As soon as the CPU tries to fetch the first instruction, it gets a page fault, causing the operating sy

根据各行业特性,人们提出了多种聚类算法,简单分为:基于层次.划分.密度.图论.网格和模型的几大类. 其中,基于密度的聚类算法以DBSCAN最具有代表性.  场景 一 假设有如下图的一组数据, 生成数据的R代码如下 x1 <- seq(,pi,length.) y1 <- sin(x1) + ) x2 <- ,pi,length.) y2 <- cos(x2) + ) data <- data.frame(c(x1,x2),c(y1,y2)) names(data) <-

前段时间,在尝试音乐节拍数的提取时,终于有了突破性的进展,效果基本上比市面上的许多商业软件还要好,在作节拍数检测时,高频信息作用不大, 通过重采样减小运算量.重采样让我想起了在学校里面做的变速变调算法,在这里顺便回顾一下. OLA(Overlap-and-Add, OLA)重叠叠加算法是音频变速算法中最简单的时域方法,它是后续时域算法(SOLA, SOLA-FS, TD-PSOLA, WSOLA)的基础. OLA分为分解与合成两个部分,公式看起来很复杂,所以不贴出了,基本思路从图中更能清晰的表现

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,

在官方示例中,Motion-Based Multiple Object Tracking和Using Kalman Filter for Object Tracking都使用了下面两个算法进行物体的识别 1.vision.ForegroundDetector 原理:The ForegroundDetector System object compares a color or grayscale video frame to a background model to determine whe

转自:https://segmentfault.com/a/1190000002416071 前言 前段时间无聊或有聊地做了几个移动端的HTML5游戏.放在不同的移动端平台上进行测试后有了诡异的发现,有些手机的动画会“快”一点,有些手机的动画会“慢”一点,有些慢得还不是一两点. 通过查找资料发现,基于帧的算法(Frame-based)来实现动画会导致不同帧率的平台体验不一致,而基于时间(Time-based)的动画算法可以很好地改良这种情况,让不同帧率的情况下都能达到较为统一的速度上的体验. 本

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频