题意:给两个一样的只含有26个小写字母的字符串,然后两个分别做一下排列,问如果对应位置的字母相等那么就愉悦值就加一,问愉悦值的期望是多少? 题解:只考虑两个序列相对的位置,那么就相当于固定一个位置,另外一个序列做排列.对于一个字符,假设是a,然后a有Na个,那么a选第一个序列中a对应的位置,发生这个事件的概率为1*(n-1)!/n!,1是选那个位置,(n-1)!是其他的元素排列,n!是总的情况.(注意,不能因为a可以选多个点就乘上x,因为a不可能同时对应两个位置,所以对答案的贡献只有一次) 学习

Description You are in a cave, a long cave! The cave can be represented by a 1 x N grid. Each cell of the cave can contain any amount of gold. Initially you are in position 1. Now each turn you throw a perfect 6 sided dice. If you get X in the dice a

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=30728 一个立体方块,每个单位方块都是关闭状态,每次任两个点,以这两点为对角线的一个立方体状态都会进行一次转变,(开变成关,关变成开) 如此进行k次后,问开着的灯的期望值 思路:枚举所有的X,Y,Z,此灯被选中的概率为p=((2*(N-x+1)*x-1)*(2*(M-y+1)*y-1)*(2*(Z-z+1)*z-1))/(N*N*M*M*Z*Z) 这一点最后开着的期望值为(

python数据类型-----布尔型 真或假=>1或0 >>> 1==True True >>> 0==False True python 数据类型-----字符串 字符串格式化输出: 在python3 中 print函数格式: print() # 格式化打印输出 开辟一块内存空间 name = "Frank" print("My name is : %s" % name) #占位符使用 #字符串拼接 弊端:开辟了三块内存空

第六周A题 - 几何概型 Time Limit:1000MS     Memory Limit:0KB     64bit IO Format:%lld & %llu   Description You are going from Dhaka to Chittagong by train and you came to know one of your old friends is goingfrom city Chittagong to Sylhet. You also know that

https://codeforc.es/contest/77/problem/B 用求根公式得到: \(p-4q\geq0\) 换成熟悉的元: \(y-4x\geq0\) 其中: \(x:[-b,b],\;y:[0,a]\) 那么画个图就发现其实就要算一下面积. 需要注意的是面积为0的情况下,就退化成线段上的几何概型甚至就一个点了. 草,printf里面%f不会自动把1转换成浮点数,会输出0.以后所有浮点都加上小数点!都第几次了? void TestCase(int ti){ double a,

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/yanlaifan/article/details/87860232 一行Python代码画心型 1.画I组成的心型代码: print('\n'.join([''.join([('I'[(x-y) % len('I')]if ((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3 <= 0 e

前言 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. GitHub上有大神总结的非常好的源码及博客,链接如下 GitHub: https://github.com/zhengwh/captcha-svm https://github.com/zhengwh/captcha-tensorflow 博客:htt

注:关乎对象的创建方式的设计模式就是“创建型设计模式”(creational design pattern) 1.1 抽象工厂模式 “抽象工厂模式”(Abstract Factory Pattern)用来创建复杂的对象,这种对象由许多小对象组成,而这些小对象都属于某个特定的“系列”(family). 比如说,在GUI 系统里可以设计“抽象控件工厂”(abstract widget factory),并设计三个“具体子类工厂”(concrete subclass factory):MacWidge

前言 本次分析基于 CPython 解释器,python3.x版本 在python2时代,整型有 int 类型和 long 长整型,长整型不存在溢出问题,即可以存放任意大小的整数.在python3后,统一使用了长整型.这也是吸引科研人员的一部分了,适合大数据运算,不会溢出,也不会有其他语言那样还分短整型,整型,长整型...因此python就降低其他行业的学习门槛了. 那么,不溢出的整型实现上是否可行呢? 不溢出的整型的可行性 尽管在 C 语言中,整型所表示的大小是有范围的,但是 python 代

1. 整型和布尔值 1.1 整型——数字(int) 用于比较和运算.  整型32位:-2**31 ~ -2**31-1 整型64位:-2**63 ~ -2**63-1 python2 :整型 int -- long(长整型) / 获取的是整数 python3 :整型 int   / 获取的是浮点数(小数) 二进制(0101).八进制.十进制.十六进制 二进制与十进制的转换:  ① print(bin(15))     #将十进制15转换成二进制        15 1        7 1   

工厂模式(Factory Pattern)是 Java 中最常用的设计模式之一.这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式. 在工厂模式中,我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑,并且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象. 意图:定义一个创建对象的接口,让其子类自己决定实例化哪一个工厂类,工厂模式使其创建过程延迟到子类进行. 主要解决:主要解决接口选择的问题. 何时使用:我们明确地计划不同条件下创建不同实例时. 如何解决:让其子类实现工厂接口,返回的也是一个抽象的产

比较常用咯~~ from django.test import TestCase from abc import ABCMeta, abstractmethod # 行为型设计模式---观察者模式 class Subject: def __init__(self): self._observers = [] def register(self, observer): self._observers.append(observer) def notify_all(self, *args, **kw

# coding = utf-8 from abc import ABCMeta, abstractmethod # 简单工厂模式 class Animal(metaclass=ABCMeta): @abstractmethod def do_say(self): pass class Dog(Animal): def do_say(self): print('Bhow Bhow!!!') class Cat(Animal): def do_say(self): print('Meow Meow

数据结构和算法是基本功, 设计模式是最佳实现. 作为程序员,必须有空了就练一练哈. # coding = utf-8 """ # 经典单例 class Singleton: def __new__(cls): if not hasattr(cls, 'instance'): cls.instance = super(Singleton, cls).__new__(cls) return cls.instance s1 = Singleton() print('Object c

########################总结############### 块级标签能够嵌套某些块级标签和内敛标签 内敛标签不能块级标签,只能嵌套内敛标签 嵌套就是: <div> <span> ffff </span> </div> ####p标签比较特殊,不能包含块级标签,p标签也不能包含p标签 <p> <div>xxxxxxxxxxx</div> </p> 字体 .c2{ font-family:

对于很多开发人员来说,单例模式算是比较简单常用.也是最早接触的设计模式了,仔细研究起来单例模式似乎又不像看起来那么简单.我们知道单例模式适用于提供全局唯一访问点,频繁需要创建及销毁对象等场合,的确方便了项目开发,但是单例模式本身也有一定的局限性,如果滥用则会给后续软件框架的扩展和维护带来隐患. 单例模式的实现有很多种,应用场合也各有不同,但必须保证实例唯一,如果是多线程环境则必须保证线程安全.python本身有很多内置特性可以用来实现单例模式的效果,理清每种单例模式的实现原理.优缺点及使用场合才

一.整型(int) 基本操作: 1.+ - * / % // ** 2.  .bit_length() 计算整数在内存中占⽤的⼆进制码的⻓度 如: 二.布尔值(bool) True  False 1.字符串 => 数字 int() 数字 = > 字符串 str()      x => y类型 y(x)     结论: 想把xxx数据转化成yy类型的数据. yy() 2.能够表示False的数据: 0, "", [], {}, set(), tuple(), None,

1.经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate),即如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m:相应的,1-a/m称为“精度”(accuracy),即“精度=1一错误率”.更一般地,我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error),学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经验误差”(empirical error),在新样本上的误差称为“泛化误差”(generaliza