求矩阵的模: function count = juZhenDeMo(a,b) [r,c] = size(a);%求a的行列 [r1,c1] = size(b);%求b的行列 count = 0; for j=1:r-r1+1%所求的行数中取 for i=1:c-c1+1%所有的列数中取 d = a(j:j+r1-1,i:i+c1-1); e = double(d==b); if(sum(e(:))==r1*c1) count = count + 1; end end end<pre name=

1.取上中位数 题目: 给定两个有序数组arr1和arr2,两个数组长度都为N,求两个数组中所有数的上中位数.要求:时间复杂度O(logN).      例如:          arr1 = {1,2,3,4};          arr2 = {3,4,5,6};          一共8个数则上中位数是第4个数,所以返回3.          arr1 = {0,1,2};          arr2 = {3,4,5};          一共6个数则上中位数是第3个数,所以返回2. 思

不多说,直接上干货! 代码需求 由 [aa, abcde, cba, cba, nbaa, zzz] 变成 max=abcde CollectionsDemo.java package zhouls.bigdata.DataFeatureSelection.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.List; impor

目录 1.Futrue 2.FutureTask 3.CompletionService 4.CompletableFuture 5.总结 ================正文分割线================= 开启线程执行任务,不管是使用Runnable(无返回值不支持上报异常)还是Callable(有返回值支持上报异常)接口,都可以轻松实现.那么如果是开启线程池并需要获取结果归集的情况下,如何实现,以及优劣,干货如下: 任务执行完,结果归集时,几种方式: 1.Futrue 原理: 如下

Given a binary tree, you need to find the length of Longest Consecutive Path in Binary Tree. Especially, this path can be either increasing or decreasing. For example, [1,2,3,4] and [4,3,2,1] are both considered valid, but the path [1,2,4,3] is not v

http://poj.org/problem?id=2253 题目大意: 有一只可怜没人爱的小青蛙,打算去找他的女神青蛙姐姐,但是池塘水路不能走,所以只能通过蹦跶的形式到达目的地,问你从小青蛙到青蛙姐姐的路程中,有多条路径,问你 每一条 路径中 最大值 中的最小值.打个比方,假设 1->5有两条路径,第一条路径的最大值为2 ,第二条路径的最大值为3,那麽结果就是 2,题目真的绕. 思路:基本方法就是spfa算法,只不过和原来的标准模板相比,原来的 path[aim] > max(path[ai

3252: 攻略 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MB Description 题目简述:树版[k取方格数]   众所周知,桂木桂马是攻略之神,开启攻略之神模式后,他可以同时攻略k部游戏. 今天他得到了一款新游戏<XX半岛>,这款游戏有n个场景(scene),某些场景可以通过不同的选择支到达其他场景.所有场景和选择支构成树状结构:开始游戏时在根节点(共通线),叶子节点为结局.每个场景有一个价值,现在桂马开启攻略之神模式,同时攻略k次该游戏,问他观赏到

理想论坛有些长贴,针对这些长贴做统计可以知道某ID什么时段更活跃. 爬虫代码为: #------------------------------------------------------------------------------------ # 理想论坛爬虫长贴版1.00,用于爬取单个长贴,数据存到文件里 # 再由insertDB.py读取插DB,sum.py取出分时段数据,statistics chart显示数据 # 2018年4月27日 #--------------------

1.最长递增子序列模板poj2533(时间复杂度O(n*n)) #include<iostream> #include<stdio.h> #include<string.h> using namespace std; int dp[1005],a[1005]; int main() { int n; while(scanf("%d",&n)>0) { for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d&quo

题目链接:http://codeforces.com/contest/734/problem/E E. Anton and Tree time limit per test 3 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Anton is growing a tree in his garden. In case you forgot, the tree is a

题目 输入多行字符串,请按照原文本中的顺序输出其中最短和最长的字符串,如果最短和最长的字符串不止一个,请全部输出. 解题思路 1.输入所有字符串(有空格不另算字符串). 2.将char*字符串转换成string型. 3.由于map是自动排好序的,所以begin和end可以取到最小的地址和最大的后一个地址. map <int,list<string>>m;//构造map m[s.length].push_back(s);//map插入 list l = m.begin()->s

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/HDU-1257 题意 中文题咯中文题咯 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能超过前一发的高度.某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭.由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹. 怎么办呢?多搞几套系统呗!你说说倒蛮容易,成本呢?成本是个大问题啊.所以俺就到这里来求救了,请帮助计算一下最少需要多少

详解Python函数参数定义及传参(必备参数.关键字参数.默认可省略参数.可变不定长参数.*args.**kwargs) Python函数参数传参的种类   Python中函数参数定义及调用函数时传参大体可分必备参数.关键字参数.默认可省略参数.不定长元组参数.不定长关键字参数等,下面通过函数定义及调用上的不同情况深入解析这些中参数的不同及应用场景.   为了更好的理解不同参数的具体意义,所以下面演示代码中,使用的参数数量较多.具体是一个调用MySQL数据库配置参数的函数所需要的参数,我们用这个

给你一棵树 你可以取K条链 一条链为根到叶子的路径 问你K条链最多覆盖树上多少个节点 贪心的做 肯定是每次取最长链 但是取完最长链 一颗树就会变为若干个森林 我们要维护当前所有森林里的最长链 ans数组记录当前节点子树里的最长链长为多少 dfs到一个节点 就把除了最长链上的儿子的ans全部push到q里(这里可以维护一个最大值来优化掉优先队列qq) 然后最后把ans[1] push到q里 取最大的k个即可 为什么这么做是正确的 因为优先队列q里存的是每个节点的父亲节点去掉最长链后自己当根节点时子

问题描述 众所周知,Azure App Service是一种PaaS服务,也就是说,IaaS层面的所有内容都由平台维护,所以使用App Service的我们根本无法触碰到远行程序的虚拟机(VM), 所以当遇见一些实例级的问题时,可谓一点办法也没有. 这时,一些Azure提供的排查工具就非常有用,如在App Service for Windows的情况下,我们可以通过Kudu工具进行文件管理,如下载日志,修改web.config配置,运行抓取DUMP的命令(或查看进行直接抓取DUMP,详见:([应

1 创建项目 点击WEB中的Create创建项目 填入相关项目名和其实爬取URL 创建后进入项目首页 右边 Handler 是pyspider的主类,整个爬虫一个Handler,其中可定义爬虫的爬取.解析.存储逻辑:crawl_config 中定义项目爬取配置:on_start() 爬取入口,通过调用 crawl() 方法新建爬取请求,第一个参数是爬取的URL,另外一个参数callback指定爬取成功后的解析方法,即index_page().index_page() 接收Response参数,R

引入 作为练手,不妨用matlab实现K-means 要解决的问题:n个D维数据进行聚类(无监督),找到合适的簇心. 这里仅考虑最简单的情况,数据维度D=2,预先知道簇心数目K(K=4) 理论步骤 关键步骤: (1)根据K个簇心(clusters,下标从1到K),确定每个样本数据Di(D为所有数据整体,Di为某个数据,i=1...n)所属簇,即欧氏距离最近的那个. 簇心编号: c_i = arg min_{j} {D_i - clusters_j}, 即使得欧氏距离最近的那个j (2) 更新簇心

主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯. 2.高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 降维的目的: 1.减少预测变量的个数 2.确保这些变量是相互独立的 3.提供一个框架来解释结果 降维的方法有:主成

Data Mining 主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯. 2.高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 降维的目的: 1.减少预测变量的个数 2.确保这些变量是相互独立的 3.提供一个框架来解释

主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯. 2.高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 降维的目的: 1.减少预测变量的个数 2.确保这些变量是相互独立的 3.提供一个框架来解释结果 降维的方法有:主成

[北航矩阵理论A]课程笔记 一.特征值 特征根相关: 设任一方阵 \(A = (a_{ij})_{n\times n} \in C^{n\times n}\) 特征多项式 \(T(\lambda)=|\lambda I- A| = \Pi(\lambda-\lambda_i)\) 全体特征根(含重复):\(\lambda(A) = \{\lambda_1,\cdots,\lambda_n\}\),叫做矩阵的 "谱" 特征值两个性质: \(\Sigma \lambda_i = tr(A)