首先引进一个符号:gcd是greatest common divisor(最大公约数)的缩写,gcd( x,y ) 表示x和y的最大公约数.然后有一个事实需要了解:一个奇数的所有约数都是奇数.这个很容易,下面我们要用到.      来研究一下最大公约数的性质,我们发现有 gcd( k*x,k*y ) = k*gcd( x,y ) 这么一个非常好的性质(证明我就省去了).说他好是因为他非常符合我们化小的思想.我们试取 k=2 ,则有 gcd( 2x,2y ) = 2 * gcd( x,y ).这使

一.Stein算法过程及其简单证明 1.一般步骤: s1:当两数均为偶数时将其同时除以2至至少一数为奇数为止,记录除掉的所有公因数2的乘积k: s2:如果仍有一数为偶数,连续除以2直至该数为奇数为止: s3:用更相减损法(辗转相减法),即GCD(a,b)=GCD(a-b,b),或辗转相除法求出两奇数的最大公约数d: s4:原来两数的最大公约数即为d*k: 2.简单证明: s1:即为求出两数为2的幂次方的最大公因数k: s2:当化简后两数一奇一偶时,显然奇数是不含偶数因子的,那么另一化简后偶数的所

求最小公约数,最easy想到的是欧几里得算法,这个算法也是比較easy理解的,效率也是非常不错的. 也叫做辗转相除法. 对随意两个数a.b(a>b).d=gcd(a.b),假设b不为零.那么gcd(a,b)=gcd(b.a%b) 证明: 令 r=a%b,即存在k,使得 a=b*k+r,那么r=a-b*k:显然r>=0,  r%d=((a%d)-(b*k)%d)%d.由于a%d=b%d=0,所以r%d=0: 因此求gcd(a,b)能够转移到求gcd(b,a%b).那么这就是个递归过程了.那什么时

greatest common divisor(最大公约数) 1.欧几里得算法 欧几里德算法又称辗转相除法,用于计算两个正整数a,b的最大公约数. 其计算原理依赖于下面的定理: 两个整数的最大公约数等于其中较小的那个数和两数相除余数的最大公约数. 最大公约数(greatest common divisor)缩写为gcd. gcd(a,b) = gcd(b,a mod b) (不妨设a>b 且r=a mod b ,r不为0),以此辗转相除得到最终结果.   证明: a可以表示成a = kb + r

转载:码农场 » TextRank算法提取关键词的Java实现 谈起自动摘要算法,常见的并且最易实现的当属TF-IDF,但是感觉TF-IDF效果一般,不如TextRank好. TextRank是在 Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要.它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口) 投赞成票,票的权重取决于自己的票数.这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论.TextRank也 不例外:

一.计算最大公约数 1.小学时候一般采用质因数分解法,一般使用短除得到结果,下面用一种最初级的方法求最大公约数 function gcd2(a,b){ var result = 1; for(var i = 1; i <= a && i <= b; i++ ){ if(a%i == 0 && b%i == 0 ){ result = i; } } return result; } 2.使用欧里几德算法,辗转相除法.具体原理自行百度.下面给出两种代码算法 递归 f

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年下半年 * 题目:计算最大公约数 * */ public class Exercise05_14 { public static void main(String[] args){ int min=0; Scanner input = new Scanner(System.in); System.out.println("输入两个数"); int number1=input.ne

Kmeans算是是聚类中的经典算法.步骤例如以下: 选择K个点作为初始质心 repeat 将每一个点指派到近期的质心,形成K个簇 又一次计算每一个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 算法中的K须要人为的指定.确定K的做法有非常多,比方多次进行试探.计算误差.得出最好的K.这样须要比較长的时间.我们能够依据Canopy算法来粗略确定K值(能够觉得相等).看一下Canopy算法的过程: (1)设样本集合为S.确定两个阈值t1和t2,且t1>t2. (2)任取一个样本点p.作为一个C

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 具体编码   1 问题描述 何为spfa(Shortest Path Faster Algorithm)算法? spfa算法功能:给定一个加权连通图,选取一个顶点,称为起点,求取起点到其它所有顶点之间的最短距离,其显著特点是可以求含负权图的单源最短路径,且效率较高.(PS:引用自百度百科:spfa是求单源最短路径的一种算法,它还有一个重要的功能是判负环(在差分约束系统中会得以体现),在Bellman-ford算法的基础上加上一个队列优化,减少了冗余的松弛

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 使用Floyd算法得到最短距离示例 2.2 具体编码   1 问题描述 何为Floyd算法? Floyd算法功能:给定一个加权连通图,求取从每一个顶点到其它所有顶点之间的最短距离.(PS:其实现功能也称完全最短路径问题) Floyd算法思想:将顶点i到j的直接距离依次与顶点i到顶点j之间加入k个中间节点之后的距离进行比较,从中选出最短的一组距离,即为顶点i到顶点j的最短距离,然后重复上述步骤求取其它顶点之间的最短距离. 2 解决方案 2.1 使用Floy

说明:參考Mahout FP算法相关相关源代码. 算法project能够在FP关联规则计算置信度下载:(仅仅是单机版的实现,并没有MapReduce的代码) 使用FP关联规则算法计算置信度基于以下的思路: 1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出全部的频繁项集及其支持度:这里须要注意,这里是输出全部的频繁项集,并没有把频繁项集合并,所以须要改动FP树的相关代码,在某些步骤把全部的频繁项集输出:(ps:參考Mahout的FP树单机版的实现,进行了改动,暂不确定是否已经输出了全部频繁项集) 为举例简

一.写随笔的原因:本文接上次的常用的排序算法介绍和在JAVA的实现(一) 二.具体的内容: 3.交换排序 交换排序:通过交换元素之间的位置来实现排序. 交换排序又可细分为:冒泡排序,快速排序 (1)冒泡排序:在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒.即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换. 比如有四个数:26,35,28,24,如下图(红色表示排序好的数字): Java代码实现如下

这里主要先介绍如何利用CORDIC算法计算固定角度\(\phi\)的\(cos(\phi)\).\(sin(\phi)\)值.参考了这两篇文章[1].[2]. 一般利用MATLAB计算三角函数时,用\(cos\)举例,只需要输入相应的\(cos(\phi)\)便自动计算出来了.但是如果是硬件处理或者没有那么方便的函数时,该如何计算\(cos(\phi)\)的值呢? 有一种最傻瓜的方式是用rom存储\(0^o\)到\(90^o\)所有的余弦值,然后用查表的方法计算,但随着精度要求的提升,需要存储的

算法是一个程序和软件的灵魂,作为一名优秀的程序员,只有对一些基础的算法有着全面的掌握,才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手.下面我就分享一个C语言中比较基础却极为重要的一个算法----计算Fibonacci数列. 计算Fibonacci数列又称斐波那锲数列,又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21 代码如下: 计算Fibonacci数列是一个非常经典的算法,难度不高,对新手极其友好,爱上编程从Fibonacci数列开始.

相关环境配置 mingw,选择相应的32位.64位的版本,主要用于编译动态链接库dll文件,可用vs替代,这里我选择轻量级的mingw windows64位地址:https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/ 安装过程中 Architecture选项选择X86_64,其他默认即可,把安装好的mingw的bin目录加入环境配置的PATH列表 一.编写C函数 /*最大公约数算法*/ unsigned int gcd(unsigned int a,unsigne

E:even 奇数  O:odd 偶数 若(a,b)为(e,e),则gcd(a,b)=2*gcd(a/2,b/2) 若(a,b)为(e,o),则gcd(a,b)=gcd(a/2,b) 若(a,b)为(o,o)[a>=b],则gcd(a,b)=gcd(a,b-a) 证明: I.若a=c*d b=c*e 则gcd(a,b)=c*gcd(d,e) 这里c=2. 证明: 对于第一个质数,c拥有该质数的个数为ci,d拥有该质数的个数为di,e拥有该质数的个数为ei,而a拥有该质数的个数为ci+di,b拥有

http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2200800.html http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/6895291 BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)天生就是为处理超大规模(至少要让你的内存容不下)的数据集而设计的,它可以在任何给定的内存下运行.关于BIRCH的更多特点先不介绍,我

Heapsort (堆排序)是最经典的排序算法之一,在google或者百度中搜一下可以搜到很多非常详细的解析.同样好的排序算法还有quicksort(快速排序)和merge sort(归并排序),选择对这个算法进行分析主要是因为它用到了一个非常有意思的算法技巧:数据结构 - 堆.而且堆排其实是一个看起来复杂其实并不复杂的排序算法,个人认为heapsort在机器学习中也有重要作用.这里重新详解下关于Heapsort的方方面面,也是为了自己巩固一下这方面知识,有可能和其他的文章有不同的入手点,如有错

欧几里得算法求最大公约数算法思想: 求p和q的最大公约数,如果q=0,最大公约数就是p:否则,p除以q余数为r,p和q的最大公约数即q和r的最大公约数. java实现代码: public class Demo0 { public static void main(String[] args) { System.out.println(gcd(24,120)); } public static int gcd(int p,int q){ if(q==0) return p; int r=p%q;

參考文档: http://blog.csdn.net/wangxiafghj/article/details/9014363geohash  算法原理及实现方式 http://blog.charlee.li/geohash-intro/  geohash:用字符串实现附近地点搜索 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7c05385f0101eofb.html    查找附近点--Geohash方案讨论 http://www.wubiao.info/372