我在网上搜索了一下,但这方面的信息很少。 我有一个直播应用程序,在那里我发送编码的H264视频帧和AAC音频块产生的相机和麦克风使用Android MediaCodec SDK,通过RTMP堆栈。 我的直播流是720p,我的目标是2500kbps的高质量。这显然需要一个非常好的网络连接,这意味着4G如果你使用数据计划。 问题是即使是最大的连接也会有低峰值和拥塞,所以有时网络无法容纳如此大的流。因为
我有一个包,有以下内容: 6颗红色大理石 我想从袋子里取出一个随机的弹珠,记录它的颜色,然后重复,直到袋子里不再剩下弹珠: 排序计数 包={2:蓝色,5:绿色,6:红色} 累计={2:蓝色,7:绿色,13:红色} 兰德(0,13)=3 i=1 绿色的 袋子={2:蓝色,4:绿色,6:红色} 这是一种很好的方法,还是在时间复杂度方面有更有效的方法?
我正在做一个有向图的项目,其中边的权重都依赖于变量x。我试图找到x的最小值,这样我的图就不包含任何正权重的回路。 我的问题是——这可能很愚蠢,但我不明白如何——:我如何使用改良的贝尔曼-福特来检查正电路而不是负电路的存在? 谢谢。
我有一个家庭作业来实现贝尔曼·福特的算法,并在一些图形上测试它。我实现了这个算法,在3张图中的2张上测试了它,它是有效的。但是在第三个图中,我在调用函数时没有输出。 此部分创建图形及其边。函数将顶点数和边数作为参数。 这是添加新边的函数。 下面是我对Bellman Ford算法的实现。
我正在寻找适合以下问题的算法: 类似Hadoop的公平调度程序。这里的问题是:当集群大小未知时,我可以在哪里获得最小的共享? 将一些惩罚与每个用户相关联。当用户的作业被安排时,增量惩罚。使用将作业调度给用户的概率为。这类似于步幅调度,但我找不到任何好的解释。
拜占庭问题与算法 拜占庭问题更为广泛,讨论的是允许存在少数节点作恶(消息可能被伪造)场景下的一致性达成问题。拜占庭算法讨论的是最坏情况下的保障。 中国将军问题 拜占庭将军问题之前,就已经存在中国将军问题:两个将军要通过信使来达成进攻还是撤退的约定,但信使可能迷路或被敌军阻拦(消息丢失或伪造),如何达成一致。根据 FLP 不可能原理,这个问题无解。 拜占庭问题 又叫拜占庭将军(Byzantine G
最小操作数 题目描述 给定一个单词集合Dict,其中每个单词的长度都相同。现从此单词集合Dict中抽取两个单词A、B,我们希望通过若干次操作把单词A变成单词B,每次操作可以改变单词的一个字母,同时,新产生的单词必须是在给定的单词集合Dict中。求所有行得通步数最少的修改方法。 举个例子如下: Given: A = “hit” B = “cog” Dict = [“hot”,”dot”,”dog”,
二叉树 二叉树:二叉树是有限个结点的集合,这个集合或者是空集,或者是由一个根结点和两株互不相交的二叉树组成,其中一株叫根的做左子树,另一棵叫做根的右子树。 二叉树的性质: 性质1:在二叉树中第 i 层的结点数最多为2^(i-1)(i ≥ 1) 性质2:高度为k的二叉树其结点总数最多为2^k-1( k ≥ 1) 性质3:对任意的非空二叉树 T ,如果叶结点的个数为 n0,而其度为 2 的结点数为 n
使用k-means算法时需要指定分类的数量,这也是算法名称中“k”的由来。 k-means是Lloyd博士在1957年提出的,虽然这个算法已有50年的历史,但却是当前最流行的聚类算法! 下面让我们来了解一下k-means聚类过程: 我们想将图中的记录分成三个分类(即k=3),比如上文提到的犬种数据,坐标轴分别是身高和体重。 由于k=3,我们随机选取三个点来作为聚类的起始点(分类的中心点),并用红黄
图是一种比线性表和树更复杂的数据结构,在图中,结点之间的关系是任意的,任意两个数据元素之间都可能相关。 图是一种 多对多 的数据结构。 Gravph(V, E) V - vertex:点 度 - 入度和出度 点与点之间:连通与否 E - edge: 边 有向边和无向(单线线) 权重(边长) 无向图(边没有方向) 有向图(边有方向) 图是由顶点和边组成的:(可以无边,但至少包含一个顶点) 一组顶点:
与Set类似,ES6同样实现了一个Map类,即我们所说的字典 是一种以 键-值对 形式存储数据的数据结构 ,就如同我们平时查看通讯录一样,要找一个电话,首先先找到该号码的机主名字,名字找到了,紧接着电话号码也就有了。 这里的键就是你用来查找的东西,本例中指代的就是名字,值就是查找得到的结果,也就是对应的电话号码。 在JavaScript 中的 Object 类就是以字典的形式设计的,下面我们将会借
在高中数学中第一课就是集合,一种数学概念。 通常用大写字母如A,B,S,T,...表示集合,而用小写字母如a,b,x,y,...表示集合的元素。若x是集合S的元素,则称x属于S,记为x∈S。若y不是集合S的元素,则称y不属于S,记为y∉S 。 在计算机中,集合(set)是一种包含不同元素的数据结构。 集合中的元素称为成员。 以 [value, value] 的形式储存元素 集合的两个最重要的特性是
状态机概述 在每一个区块高度上, 基于多轮协议来决定下一个区块。每一轮有三个步骤(提案(Propose), 预投票(Provote), 预提交(Precommit)), 以及两个特殊的步骤Commit和NewHeight 所以在tendermint的区块打包始终是按着下面的顺序进行的: NewHeight->(Propose -> Prevote -> Precommit)[一次区块确认可能需要多
哈希表(Hash Table,也叫散列表),是根据关键码值 (Key-Value) 而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。哈希表的实现主要需要解决两个问题,哈希函数和冲突解决。 哈希函数 哈希函数也叫散列函数,它对不同的输出值得到一个固定长度的消息摘要。理想的哈希函数对于不同的输入应该产生不同的结构,同时散列结果应当具有同一性(输出值尽