我在许多正弦/余弦的应用中都看到了一种所谓的扩展模精度算法。但这是为了什么?例如,在cephes实验中,在缩小到[0,pi/4]范围后,他们正在进行这种模块化精度算法来提高精度。 守则如下: 其中DP1、DP2和DP3是一些硬编码系数。如何从数学上求出这些系数?我已经理解了“模块扩展算术”对于big num的目的,但是这里它的确切目的是什么呢?
给定 n,求 m 使得 m 是大于 n 的最小半素数。 下一个素数相当简单,而半素数则不那么简单。需要明确的是,只需要半素数,尽管同时获得因子会很方便。 我想到了一些方法,但我相信有更好的方法。 假设算术运算为O(1)。我使用了埃拉托斯特尼筛,它是O(n log log n),我知道阿特金筛,但我喜欢我的半优化埃拉托斯特尼。 从n开始计数,当你找到一个半素数时停止。 这看起来很愚蠢,但如果有一个O
我正在进行一个小型的个人项目,我必须知道所显示的图像是否是一辆汽车。我使用的是基本的基于OpenCV python的模板匹配。 汽车俯视图:-https://i.stack.imgur.com/zXr1U.jpg 简单的模板匹配是使用一个正图像对另一个正图像进行匹配,从而得到所需的结果。 但是当我们使用像https://i.stack.imgur.com/YLVwc.jpg这样的负面图像时,模板查
我需要编码方面的帮助。我再次练习我的java编程,今天我创建了一个计算器,它具有与真正的计算器相同的功能,但我再次遇到错误,无法再次计算。 好的,我希望我的计算器工作的方式是,而不是像这样从用户那里获取逐行输入:- 代码内输出 我想让它在用户按下enter键时进行计算,如下所示:- 我想要的输出 因此,他们可以在按下enter calculate键之前添加任意长的数字。用户应该能够在计算循环中使用
极小极大算法的一个缺点是每个板状态必须被访问两次:一次查找其子级,第二次评估启发式值。 极小极大算法还有其他缺点或优点吗?对于像象棋这样的游戏,还有更好的选择吗?(当然是带有α-β修剪的极小极大算法,但还有其他吗?)
我想做一个算法,在leetcode上发现了这个问题 给定一个整数数组,找到两个数字,使它们相加为一个特定的目标数。 函数twoSum应该返回两个数字的索引,使它们相加为目标,其中index1必须小于index2。请注意,您返回的答案(index1和index2)都不是从零开始的。 输出:index1=1,index2=2 我的解是O(n^2)。我想知道有没有更好的办法?如O(n)或O(nlogn)
我正试图从现实中解决一个问题 “偶数总和” 但是我不能这样做。下面是问题。 即使是总和也是两个玩家的游戏。玩家将获得N个正整数序列并轮流进行。在每个回合中,玩家选择一个非空切片(连续元素的子序列),使得该切片中的值之和是偶数,然后删除切片并连接序列的其余部分。第一个无法做出合法举动的玩家将输掉比赛。 如果你和你的对手玩这场游戏,你想知道你是否能赢,假设你和对手都玩得很好。你先走。 写一个函数:
我一直试图通过以下资源来理解贝尔曼福特的正确实现:1 如果我们已经知道给定的加权有向图不包含一个圈(因此也没有负圈),是否遵循Bellman-Ford算法的正确实现? 我在上述实现中遇到的第一个问题是,如果图中只有两个节点具有从源节点到目标节点的定向边,那么需要修改for的第一个
我知道这有点难,但我正在学习普林斯顿大学的算法课程。我尝试使用Bellman-Ford算法来检测边加权有向图中的负圈。 完整的代码实现可从以下网址获得:BellmanFordSP。java和EdgeWeightedDirectedCycle。JAVA具体来说,我被困在这一点上: 这个条件表示什么:。为什么我们只在这个特定的条件下检查负循环?
我在分而治之的算法上遇到了一点麻烦,正在寻找一些帮助。我试图编写一个名为sumArray的函数,它计算整数数组的和。 此函数必须通过将数组一分为二并对每一半执行递归调用来完成。我曾尝试使用类似的概念,当我编写递归和算法和分治算法来识别数组中的最大元素时,我使用了这些概念,但我很难将这两个想法结合起来。 下面是我为sumArray编写的代码,它编译,但没有返回正确的结果。
我有一组排列的数组,我想移除同构排列。 我们有 组排列,其中每个集合包含 个排列,每个排列表示为 元素的数组。我目前将其保存为数组,其中,和是固定的,N大于K。 如果存在将元素从< code>A转换为< code>B的置换< code>P,则两组置换< code>A和< code>B是同构的(例如,如果< code>a是集合< code>A的元素,则< code>P(a)是集合< code>B的元
问题描述 什么是最长公共子序列呢?好比一个数列 S,如果分别是两个或多个已知数列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则S 称为已知序列的最长公共子序列。 举个例子,如:有两条随机序列,如 1 3 4 5 5 ,and 2 4 5 5 7 6,则它们的最长公共子序列便是:4 5 5。 分析与解法 解法一 最容易想到的算法是穷举搜索法,即对X的每一个子序列,检查它是否也是Y的子序列,从而确定它是
题目描述 你我在百度或谷歌搜索框中敲入本博客名称的前4个字“结构之法”,便能在第一个选项看到本博客的链接,如下图2所示: 图2 谷歌中搜索关键字“结构之法” 在上面所示的图2中,搜索结果“结构之法算法之道-博客频道-CSDN.NET”下有一段说明性的文字:“程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树4大经典原创系列集锦与总结 作者:July—结构之法算法…”,我们把这段文字称为那个搜索结果的摘要,亦即
排序算法有不少,当然,一般的语言中都提供某个排序函数,比如Python中,对list进行排序,可以使用sorted(或者list.sort()),关于这方面的使用,在我的github代码库algorithm中有几个举例,有兴趣的看官可以去那里看看(顺便告知,我在Github中的账号是qiwsir,欢迎follow me)。但是,在某些情况下,语言中提供的排序方法或许不适合,必须选择某种排序算法。
最短路径问题的Dijkstra算法 是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。 这个算法的python实现途径很多,网上能够发现不少。这里推荐一个我在网上看到的,本来打算自己写,看了这个,决定自己不写了,因为他的已经太好了。 解决(Python) #