石子合并终极通用版 #include<bits/stdc++.h> using namespace std ; ]; int n,t,ans; void combine(int k) { ];//合并k和k-1堆 ans+=tem; ; i++) stone[i]=stone[i+]; //k以后的往前移位 t--; int j; ; j>&&stone[j-]<tem; j--) stone[j]=stone[j-]; //k-1以后的往后移位,找大于tem的位置

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大

RSA算法优化 大数乘法 模乗优化 剩余定理(孙子定理) RSA加解密 python的RSA计算优化 #-*- coding: utf-8 -*- ''' /********************************************************************************* *Copyright(C),2000-2013,KK Studio *FileName: rsa *Author: KingKong *Version: 1.0 *Date: 2

说是算法优化,基本上是在吹牛,仅仅只是算是记录下,我写代码时候的思路.毕竟还是小菜鸟. 我要开一个party,与会者都是情侣,可是情侣并非一起过来的,而是有先有后,可是每位与会者来的时候都拿着一束鲜花,第一件事情就是送给自己的伴侣. 设计一个算法,最高效率的解决这个事情. 最開始的时候,是这种. import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class TestParty { List<Person> persons = n

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而

题目连接:2.两数相加 题意 题目难度标为 中等, 因为题意上有一部分理解难度,以及需要数据结构的链表基础. 还不知道到链表的童鞋可以粗略的看下百度百科或者是翻出数据结构的书看一看,通俗一点的语言来解释链表就是:上线和下线. 上线知道自己的下线,但不知道自己下线的下线,同时也不知道自己的上线是谁. 这就是单向链表. 这道题的题意就是将两个数字变成了两个单向链表,其中每一个节点存储一位数字,且是逆序存放,也就是倒过来存了. 解题思路 首先来想一下不同情况和对应的案例: 两个链表长度相等. 输入:(

deeplearning算法优化原理目录· 量化原理介绍 · 剪裁原理介绍 · 蒸馏原理介绍 · 轻量级模型结构搜索原理介绍 1. Quantization Aware Training量化介绍1.1 背景近年来,定点量化使用更少的比特数(如8-bit.3-bit.2-bit等)表示神经网络的权重和激活已被验证是有效的.定点量化的优点包括低内存带宽.低功耗.低计算资源占用以及低模型存储需求等. 低精度定点数操作的硬件面积大小及能耗比高精度浮点数要少几个数量级. 使用定点量化可带来4倍的模型压缩.

很久没有写文章了,主要是最近一段时间没有以前那么多空暇空间,内存和CPU占用率一致都很高,应前几日群里网友的要求,今天发个表面模糊的小程序来找回之前写博客的热情吧. 国内我认为,破解表面模糊的原理的最早作者是我一直很崇拜的一位女士,她不会编程,英文也不怎么好,仅凭计算器和Excel两个工具破解了PS了很多  算法,真是个巾帼英雄. 详见地址:http://www.missyuan.com/thread-428384-1-1.htm 网上的有关该算法的matlab实现参考:http://www.c

Power Network Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 32768K Total Submissions: 24019   Accepted: 12540 Description A power network consists of nodes (power stations, consumers and dispatchers) connected by power transport lines. A node u may be supplied

朋友曾经给我推荐了一个有关代码优化的pdf文档<让你的软件飞起来>,看完之后,感受颇深.为了推广其,同时也为了自己加深印象,故将其总结为word文档.下面就是其的详细内容总结,希望能于己于人都有所帮助. 速度取决于算法 同样的事情,方法不一样,效果也不一样.比如,汽车引擎,可以让你的速度超越马车,却无法超越音速:涡轮引擎,可以轻松 超越音障,却无法飞出地球:如果有火箭发动机,就可以到达火星. 代码的运算速度取决于以下几个方面 1.  算法本身的复杂度,比如MPEG比JPEG复杂,JPEG比BM

才学疏浅,仅仅言片语,仅仅求志同道的朋友一起交流研究. 并行化不算是算法的改进,仅仅是追求执行的实时性. 简要列举一个样例: TLD算法的C++版本号源代码里: LKTracker::trackf2f(const Mat& img1, const Mat& img2,vector<Point2f> &points1, vector<cv::Point2f> &points2){ bool LKTracker::trackf2f(const Mat&a

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=206 题意 从任意一个邻居家出发 到达任意一个终点的 最小距离 解析 求多源最短路 我想到的是Floyd算法 但是题目给出的n的大小不确定 所以图很稀疏 会有很多孤立点 会多跑很多没用的路径 需要优化一下 不然会超时 我看其他人很多都是用迪杰斯特拉写的,可以试试 AC代码 #include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h>

KNN原理 1. 假设有一个带有标签的样本数据集(训练样本集),其中包含每条数据与所属分类的对应关系. 2. 输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较. a. 计算新数据与样本数据集中每条数据的距离. b. 对求得的所有距离进行排序(从小到大,越小表示越相似) c. 取前 k (k 一般小于等于 20 )个样本数据对应的分类标签 3. 求 k 个数据中出现次数最多的分类标签作为新数据的分类 通俗的说:给定一个数据集,对新的输入实例,在训练集中找到与该实例最邻近的

首先先明确一个问题,SPFA是什么?(不会看什么看,一边学去,传送门),SPFA是bellman-ford的队列优化版本,只有在国内才流行SPFA这个名字,大多数人就只知道SPFA就是一个顶尖的高效算法,却不知道还能继续优化,这个优化虽然也没有你想的那么麻烦,只不过多了几个判断语句罢了,5分钟就能学会,但是这也得运用到分类讨论,其实SPFA有三种优化方法,效果并不是很明显. 这三个测试点通过情况所对应的分别是SPFA的三种优化方法,这个时间也是因题而异,像这道题,效果并不好,但是看别人写的博客,

朋友曾经给我推荐了一个有关代码优化的pdf文档<让你的软件飞起来>,看完之后,感受颇深.为了推广其,同时也为了自己加深印象,故将其总结为word文档.下面就是其的详细内容总结,希望能于己于人都有所帮助. 速度取决于算法 同样的事情,方法不一样,效果也不一样.比如,汽车引擎,可以让你的速度超越马车,却无法超越音速:涡轮引擎,可以轻松 超越音障,却无法飞出地球:如果有火箭发动机,就可以到达火星. 代码的运算速度取决于以下几个方面 1.  算法本身的复杂度,比如MPEG比JPEG复杂,JPEG比BM

一下午都在学最短路dijkstra算法,总算是优化到了我能达到的水平的最快水准,然后列举一下我的优化历史,顺便总结总结 最朴素算法: 邻接矩阵存边+贪心||dp思想,几乎纯暴力,luoguTLE+MLE, 算优点??:但好写好想,比下面的代码短了差不多一半. #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; int main() { ][],point,i,j,

快速排序是排序算法之中的基本中的基本,虽然越来越多的接口函数将快速排序“完美的封装了起来”,比如C++中的qsort或者<algorithm>中的sort(与stable_sort相对应),但是深入思考,关于快速排序的优化你可曾想过?:-P (一)经典快速排序 首先我们来看一下这个百度百科之中的快速排序版本 在上面这张图中,我们一边纠错一边复习下基本的快速排序,基本快速排序的函数体可以明确分为三个块: 1.调整块,根据对称轴pivot(一般选取第一个)从数组的前后两端向中间扫描,pivot作对

File:      StudyRGB2Gray.txtName:      彩色转灰度算法彻底学习Author:    zyl910Version:   V1.0Updata:    2006-5-22 一.基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二.整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法. 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法:Gray = (R*2

最近开始重拾算法,在 LeetCode上刷题.顺便也记录下解题报告以及优化思路. 题目链接:1.两数之和 题意 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素. 示例: nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 返回 [0, 1] 题意很简单,就是寻找两个数,这两个数相加的值等于 target.且保证每组输入一定会有

冒牌排序 基本思想 定义:冒泡排序的英文是bubblesort,它是一种基础的交换排序 原理:每次比较两个相邻的元素,将较大的元素交换至右端 (升序排序) 思路:相邻的元素两两比较,当一个元素大于右侧相邻元素时,交换它们的位置:当一个元素小于或等于右侧相邻元素时,位置不变 案例分析: 1.初始的无序数列 {5,8,6,3,9,2,1,7},希望对其升序排序 2.按照思路分析: 在经过第一轮交换后,最大的数 9 冒泡到了最右边 到此为止,所有元素都是有序的了,这就是冒泡排序的整体思路. 3.冒泡排