最长上升子序列的O(n*logn)算法分析如下: 先回顾经典的O(n^2)的动态规划算法,设a[t]表示序列中的第t个数,dp[t]表示从1到t这一段中以t结尾的最长上升子序列的长度,初始时设dp [t] = 0(t = 1, 2, ..., len(a)).则有动态规划方程:dp[t] = max{1, dp[j] + 1} (j = 1, 2, ..., t - 1, 且a[j] < a[t]). 现在,我们仔细考虑计算dp[t]时的情况.假设有两个元素a[x]和a[y],满足 (1)x <

morestep学长出题,考验我们,第二题裸题但是数据范围令人无奈,考试失利之后,刻意去学习了下优化的算法 一.O(nlogn)的LIS(最长上升子序列) 设当前已经求出的最长上升子序列长度为len.先判断A[t]与D[len].若A [t] > D[len],则将A[t]接在D[len]后将得到一个更长的上升子序列,len = len + 1, D[len] = A [t]:否则,在D[1]..D[len]中,找到最大的j,满足D[j] < A[t].令k = j + 1,则有A [t] &

参考:python文本相似度计算 原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j

序: LIS与LCS分别是求一个序列的最长不下降序列序列与两个序列的最长公共子序列. 朴素法都可以以O(n^2)实现. LCS借助LIS实现O(nlogn)的复杂度,而LIS则是通过二分搜索将复杂度从n^2中的朴素查找导致的n降至logn使之整体达到O(nlogn)的复杂度. 具体解析: http://www.cnblogs.com/waytofall/archive/2012/09/10/2678576.html LIS代码实现: /* About: LIS O(nlogn) Auther:

LIS(Longest Increasing Subsequence)是一类典型的动态规划类问题,简化描述如下: 给定$N(n) = \{1,2...,n\}$的一个排列$P(n)$,求$P(n)$中最长上升子列的长度. 譬如令$n = 6$, $N(6) = \{1,2,3,4,5,6\}$,$P(n) = \{1,4,2,5,3,6\}$. 容易发现$LIS(P(n)) = \{1,2,3,6\} or \{1,4,5,6\}...$. 起初我们拿到问题的思路是这样的,我们试着先分析序列的前

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词,关键词提取 利用gensim下面的corpora,models,similarities 进行语料库建立,模型tfidf算法,稀疏矩阵相似度分析 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba from gensim import corpora, models, similarities from collections import defaultdi

夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度. 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异. (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n)的夹角余弦        类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n),可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度. 即:       

def pil_image_similarity(filepath1, filepath2): from PIL import Image from functools import reduce import math import operator image1 = Image.open(filepath1) image2 = Image.open(filepath2) h1 = image1.histogram() h2 = image2.histogram() rms = math.sq

#计算相似度 #欧式距离 # npvec1, npvec2 = np.array(det_a), np.array(det_b) # similirity=math.sqrt(((npvec1 - npvec2) ** 2).sum()) # print('similirity:',similirity) #余弦相似度 # def cos_sim(vector_a, vector_b): # """ # 计算两个向量之间的余弦相似度 # :param vector_a: 向量

算法导论:22页2.3-7 描述一个运行时间为O(nlogn)的算法,找出n个元素的S数组中是否存在两个元素相加等于给定x值 AC解: a=[1,3,6,7,9,15,29] def find2sumx(nums,x): nums.sort() le,ri=0,len(nums)-1 while le>=0 and ri<=len(nums) and le<ri: if nums[le]+nums[ri]<x: le+=1 elif nums[le]+nums[ri]>x:

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

题目传送门 /* 设一个b[]来保存每一个a[]的质因数的id,从后往前每一次更新质因数的id, 若没有,默认加0,nlogn复杂度: 我用暴力竟然水过去了:) */ #include <cstdio> #include <iostream> #include <cstring> #include <string> #include <algorithm> using namespace std; ; const int INF = 0x3f3f

今天花了很长时间终于弄懂了这个算法……毕竟找一个好的讲解真的太难了,所以励志我要自己写一个好的讲解QAQ 这篇文章是在懂了这个问题n^2解决方案的基础上学习. 解决的问题:给定一个序列,求最长不下降子序列的长度(nlogn的算法没法求出具体的序列是什么) 定义:a[1..n]为原始序列,d[k]表示长度为k的不下降子序列末尾元素的最小值,len表示当前已知的最长子序列的长度. 初始化:d[1]=a[1]; len=1; (0个元素的时候特判一下) 现在我们已知最长的不下降子序列长度为1,末尾元素

题目链接 第一次写nlogn复杂度的LIS,纪念一下. 题目意思是说.有两条平行线.两条平行线都有n个城市,都是从左到右标记为1--n,一条线上是富有城市,一个是贫穷城市.输入n.接下来有n行,p,r表示穷城市p和富有城市r 之间能够建一条路(p的顺序是1--n,一个贫穷城市仅仅相应一个富有城市(弱爆的语文描写叙述能力T_T)),公路不能交叉. 问最多能够建多少条公路. 在别处看到的对nlogn解法的解释吧算是: 时间复杂度:(NlogN): 除了算法一的定义之外,添加一个数组b,b[i]用以表

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

1.Python是一种解释性语言,大部分代码要比编译型语言(如C++,java等)运行要慢点多.2.对于高并发,多线程的应用程序而言,Python并不是理想语言,python有全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL),放置解释器同时执行多条Python字节码指令的机制.并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码,只不过这些代码不能在单个Python进程中执行而已.比如说,Cython项目可以集成OpenMP(一个用于并行计算的C框架)以实现并行处理循环进而大

前端和框架 1.谈谈你对http协议的认识 浏览器本质,socket客户端遵循Http协议 HTTP协议本质:通过\r\n分割的规范,请求响应之后断开链接 ==> 短连接.无状态 具体: Http协议是建立在tcp/ip之上的,是一种规范,它规范定了发送的数据的数据格式, 然而这个数据格式是通过\r\n进行分割的,请求头与请求体也是通过2个\r\n分割的,响应的时候, 响应头与响应体也是通过\r\n分割,并且还规定已请求已响应就会断开链接,即-->短连接.无状态 2.谈谈你对websocket

第一部分 Python基础篇 1:为什么学习Python 家里有在这个IT圈子里面,也想让我接触这个圈子,然后给我建议学的Python, 然后自己通过百度和向有学过Python的同学了解了Python,Python这门语言,入门比较简单, 它简单易学,生态圈比较强大,涉及的地方比较多,特别是在人工智能,和数据分析这方面.在未来我觉得是往自动化, 人工智能这方面发展的,所以学习了Python 2:通过什么途径学习Python 刚开始接触Python的时候,到网上里面跟着视频学基础,再后来网上到看技

一.coding 1.选择一个Python解释器 通过命令选项板(⇧⌘P),键入Python:Select Interpreter命令,然后选择一个解释器. 成功后左下角出现: 2.运行代码 二.重构 1.提取变量 / 方法 2.整理和排序 imports 三.linting 通过命令选项板(⇧⌘P),键入Python:Enable Linting命令来打开或关闭linting(默认为Pylint) 四.整合 jupyter 备注:jupyter 与 vscode 整合的并不好,最致命的问题是:

在这篇文章中: Python基础篇 1:为什么学习Python 2:通过什么途径学习Python 3:谈谈对Python和其他语言的区别 Python的优势: 4:简述解释型和编译型编程语言 5:Python的解释器种类以及相关特点? 6:位和字节的关系 7:b.B.KB.MB.GB的关系 8:PE8规范 9:通过代码实现如下转换(进制之间转换) 10:请编写一个函数实现将IP地址转换成一个整数 11.python递归的最大层数?998 12:求结果(and or or) 运算符 13 :asc

对于我这种习惯了 Java 这种编译型语言,在使用 Python 这种动态语言的时候,发现错误经常只能在执行的时候发现,总感觉有点不放心. 而且有一些错误由于隐藏的比较深,只有特定逻辑才会触发,往往导致需要花很多时间才能将语法错误慢慢排查出来.其实有一些错误是很明显的,假如能在写程序的时候发现这些错误,就能提高工作效率. 这时候 Python 静态语法检查工具就出现了. pep8/pycodestyle   PEP(Python Enhancement Proposal)的缩写,翻译过来就是 P