两个问题是: 给定nums=[2,7,11,15],目标=9,因为nums[0]+nums[1]=2+7=9,返回[0,1]。 我知道我需要一个return语句,但我不确定应该返回什么,也不确定是否需要我的main方法。
我正在为我的考试做复习,我遇到了这个问题,我需要在执行以下代码后找到Q1的内容。 数据 普塞多密码 这是我的解决方案 > 如果数字不是0,则将数字推送到堆栈,使堆栈现在变为0 否则,弹出堆栈的前两个元素,因此现在堆栈变为 3.循环堆栈!清空,弹出堆栈并在Q1中排队。所以现在堆栈为空,队列变为空 33是队列中的第一个,5是队列中的最后一个。 我仔细核对了提供的答案,发现我的答案不同 提供的答案 我不
最长塔的长度为6,从上到下包括: 下面是书中的解决方案: “当我们把这个问题的绒毛都剪掉的时候,我们就能明白问题其实是下面的了。
假设有一个具有
我知道Bellman-Ford算法最多需要| V |-1次迭代才能找到最短路径,如果图不包含负权重循环。有没有办法修改Bellman-Ford算法,使其在1次迭代中找到最短路径?
假设我有一个项目列表,每个项目都由一个简单的结构定义 毛皮类的选择:长的,短的,卷曲的 如果列表中包含了这3个类别的所有排列,那么最终结果将是 第一组: 动物 [猫狗鼠马] 眼睛颜色[蓝黄绿红橙] 皮毛 [长短卷曲] null 让我们将此列表称为输入(A) 将这些项目分组后,我们可以得到:(可能有其他可能性)。分组标准将是拥有尽可能少的输出组。 第一组: 动物
作者:July、caopengcs、红色标记。致谢:fuwutu、demo。 时间:二零一三年八月十二日 题目:用 1×1×1, 1×2×1以及2×1×1的三种木块(横绿竖蓝,且绿蓝长度均为2), 搭建高长宽分别为K × 2^N × 1的墙,不能翻转、旋转(其中,0<=N<=1024,1<=K<=4) 有多少种方案,输出结果 对1000000007取模。 举个例子如给定高度和长度:N=1 K=2,
@subpage tutorial_py_knn_understanding_cn 了解kNN的基本知识。 @subpage tutorial_py_knn_opencv_cn 现在让我们在OpenCV中使用kNN进行数字识别(OCR)
1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中,我们给定训练数据集X和对应的标记序列Y,K个特征函数$$f_k(x,y)$$,需要学习linear-CRF的模型参数$$w_k$$和条件概率$$P_w(y|x)$$,其中条件概率$$P_w(y|x)$$和模型参数$$w_k$$满足一下关系:$$P_w(y|x) = P(y|x) = frac{1}{Z_w(x)}
我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。 但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢?这就是EM算法可以派上用场的地方了。 EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含数据(
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本,他们之间的紧密相连的,也就是说,在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。 通过将紧密相连的样本划为一类,这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别,则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。 2. DBSCAN密度定义 在上一节我们定性描述了密度聚类
BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies),名字实在是太长了,不过没关系,其实只要明白它是用层次方法来聚类和规约数据就可以了。刚才提到了,BIRCH只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,那它是怎么做到的呢? BIRCH算法利用了一个树结构来帮助我们快速的聚类,这个数结构类
决策树生成算法 ID3算法 ID3算法的核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则选择特征,递归地构建决策树。 具体方法是:从根节点开始,对节点计算所有可能的特征的信息增益,选择信息增益最大的特征作为节点的特征,由该节点的不同取值建立子节点。再对子节点递归使用同样的方法,构建决策树,直到所有特征的信息增益均很小或者没有特征可以选择为止。 输入:训练数据集$$D$$,特征集$$A$$,阈值$$\var
部分参考了《Think Python 2e 中译本 第二十一章:算法分析》 算法分析 (Analysis of algorithms) 是计算机科学的一个分支, 着重研究算法的性能, 特别是它们的运行时间和资源开销。见 http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_ofalgorithms 。 算法分析的实际目的是预测不同算法的性能,用于指导设计决策。 2008年美国
我们在前面的章节中看到,Java 提供了两种List接口的实现,ArrayList和LinkedList。对于一些应用,LinkedList更快;对于其他应用,ArrayList更快。 要确定对于特定的应用,哪一个更好,一种方法是尝试它们,并看看它们需要多长时间。这种称为“性能分析”的方法有一些问题: 在比较算法之前,你必须实现这两个算法。 结果可能取决于你使用什么样的计算机。一种算法可能在一台机