附言。毫无头绪
我正在寻找一种通用模式来分解一些常见的代码:我需要在具有不同算术属性的类之间实现代数加法和减法。一个典型的例子是可以用秒、小时和分钟表示的间隔,我用一个具有三个int属性的类实现了它。 例如,如果我想减去0秒、0分钟、1小时的周期,减去0秒、30分钟、0小时的周期,我不想获得0秒、-30分钟、1小时的周期。 我需要编码两个时间间隔之间的加减法,有没有通用的模式来编码这个代数?我应该寻找不同的代表吗
问题内容: 我正在尝试编写一段代码来执行以下操作: 取数字0到9,并给该数字分配一个或多个字母。例如: 当我有0123这样的代码时,对它进行编码很容易。显然,它将组成代码NLTD。当引入数字5,6或8时,情况会有所不同。051之类的数字可能会导致多种可能性: NVL和NFL 显而易见,较长的数字甚至包括5、6或8这样的数字,甚至会变得“更糟”。 由于对数学非常不好,我还无法提出一个像样的解决方案,
有以下数据: 要求是,将所有项按顺序一一组合,如 红色8g小米10pro,红色8g小米10plus,红色8g小米11pro,红色8g小米11plus,... 以下是我的暴力解法 再者,不按顺序又该如何解
$k$均值聚类算法(k-means clustering algorithm) 在聚类的问题中,我们得到了一组训练样本集 ${x^{(1)},...,x^{(m)}}$,然后想要把这些样本划分成若干个相关的“类群(clusters)”。其中的 $x^{(i)}\in R^n$,而并未给出分类标签 $y^{(i)}$ 。所以这就是一个无监督学习的问题了。 $K$ 均值聚类算法如下所示: 随机初始化(
当数据是以流的方式到达的时候,我们可能想动态的估计(estimate)聚类的簇,通过新的到达的数据来更新聚类。spark.mllib支持流式k-means聚类,并且可以通过参数控制估计衰减(decay)(或“健忘”(forgetfulness))。 这个算法使用一般地小批量更新规则来更新簇。 1 流式k-means算法原理 对每批新到的数据,我们首先将点分配给距离它们最近的簇,然后计算新的
二分k-means算法是层次聚类(Hierarchical clustering)的一种,层次聚类是聚类分析中常用的方法。 层次聚类的策略一般有两种: 聚合。这是一种自底向上的方法,每一个观察者初始化本身为一类,然后两两结合 分裂。这是一种自顶向下的方法,所有观察者初始化为一类,然后递归地分裂它们 二分k-means算法是分裂法的一种。 1 二分k-means的步骤 二分k-means
问题内容: 我目前正在尝试了解为Python的内置数据类型定义的哈希函数背后的机制。该实现显示在底部,以供参考。我特别感兴趣的是选择此分散操作的原理: 每个元素的哈希值在哪里。有人知道这些来自哪里吗?(也就是说,是否有任何特定的原因来选择这些数字?)还是只是简单地任意选择了它们? 这是来自官方CPython实现的代码片段, 以及Python中的等效实现: 问题答案: 除非Raymond Hetti
本文向大家介绍Javascript堆排序算法详解,包括了Javascript堆排序算法详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 堆排序分为两个过程: 1.建堆。 堆实质上是完全二叉树,必须满足:树中任一非叶子结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的关键字。 堆分为:大根堆和小根堆,升序排序采用大根堆,降序排序采用小根堆。 如果是大根堆,则通过调整函数将值最大的节点调整至堆根。
本文向大家介绍Java实现雪花算法(snowflake),包括了Java实现雪花算法(snowflake)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文主要介绍了Java实现雪花算法(snowflake),分享给大家,具体如下: 简单描述 最高位是符号位,始终为0,不可用。 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。注意,41位时
本文向大家介绍Java语言中的Kruskal算法,包括了Java语言中的Kruskal算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Kruskal算法是一种贪婪算法,其工作原理如下: 1.它在图形中创建一组所有边。 2.虽然上述集合不是空的,并且并非所有顶点都被覆盖, 它从该组中删除最小重量边 它检查此边缘是形成一个循环还是仅连接2棵树。如果形成一个循环,则丢弃该边,否则将其添加到树中。 3.完成
本文向大家介绍Python实现Kmeans聚类算法,包括了Python实现Kmeans聚类算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本节内容:本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来,第一道题目是Kmeans聚类算法,数据集是Iris(鸢尾花的数据集),分类数k是3,数据维数是4。 关于聚类 聚类算法是这样的一种算法:给定样本数据Sample,要求将样本Sample中相似的
我接到一个任务,要找到一种算法,将图G(V,E)分成几对相邻边(给图上色,这样每对相邻边都有相同的颜色)。 我试图通过绘制一些随机图表来解决这个问题,并得出了一些结论: 如果顶点连接到2(4,6,8…)阶数为1的顶点构成一对边 如果阶数为1的顶点直接连接到循环,则循环的哪条边与单条边配对并不重要 然而,我无法得出任何其他结论,所以我尝试了另一种方法。我考虑过使用DFS,找到连接点,并将图划分为具有
Vue中和之间的主要区别是什么。js? 它们看起来一样,可以互换。
我需要一个生成置换的算法或伪代码。假设给我两个数字,表示字母的数量和排列的数量。 我必须编写26个英文字母的所有排列。我写了一段代码,但有一个问题。问题是对于输入3和6,我的代码生成ABC、ACB、BAC、BCA、CBA、CAB。但我需要它来生成ABC、ACB、BAC、BCA、CAB、CBA。