【K均值聚类--利用k-means算法分析NBA近四年球队实力】教程文章相关的互联网学习教程文章

手记-数学分析(高等数学)中有关算法效率的公式列举(O,Θ,Ω)

权当数据结构与算法分析的学习手记 系数为一的幂级数部分和公式∑ n2 = 12 + 22 + 32 + ... + n2 = n(n+1)(2n+1)/6 = O(n3)∑ n3 = 13 + 23 + 33 + ... + n3 = n2(n+1)2/4 = O(n4)∑ n4 = 14 + 24 + 34 + ... + n4 = n(n+1)(2n+1)(3n2+3n-1)/30 = O(n5) 调和级数与对数级数调和级数: 1+1/2+1/3+1/4+...+1/n = ⊙(log n)对数级数: log1+log2+log3+...logn = log(n!) = ⊙(nlog n) 收敛级数一般都为O(1)例如:1+1/22+1/32+1/42+.....

算法设计与分析 2.5 Joyvan的难题【代码】

★题目描述Joyvan最近遇到了一个难题,对于一个包含 N个整数的序列a1,a2,……,aN,定义:f(i,j)=(j-i)2+(j∑k=i+1 ak)2 现在Joyvan想要你帮他计算所有 f(i,j)(1<=i<j<=N)的最小值。★输入格式输入的第一行为数字N,表示给定序列的长度。 第二行包含N个整数,表示序列中的整数a1,a2,……,aN。★输出格式输出一个整数,即所有f(i,j)(1<=i<j<=N)的最小值。★样例输入4 1 0 0 -1★样例输出1★提示网上找到的过10个点的代码#include <ios...

从软件工程的角度写机器学习3——主要监督学习算法的工程性分析【代码】【图】

&#x8;主要机器学习算法的工程适用性分析前段时间AlphaGo跟李世石的大战及相关的深度学习的新闻刷了一遍又一遍的朋友圈。不过这件事情,&#x8;也只是在&#x8;机器学习的深度上进一步拓展,而&#x8;机器学习的广度(也即工程化实践)上,&#x8;仍然没有什么突破性的理论或实践,用的领域继续用,不用的&#x8;领域依然不用。工程性分析的作用工程上的琐事机器学习的&#x8;使命是使计算机强大的运算能力和存储能力转化为&#x8;推演能力,能转化...

FreeCodeCamp( FCC)前端工程师 中级算法练习 分析与解答(全)(精)【代码】

[TOC]说在前面这是要一篇非常简单的新手能看懂的文章,希望你喜欢。由于在 freecodecamp 中貌似!?无法使用 ES6 的某些语法,未测试具体。所以基本上用古老?!的ES5,4写成,谢谢。在写本博文前没有参考过别人的做法,纯手打,我的方法肯定不是最好,只是以我自己喜欢的方式在写而已。纯原创,转载请联系作者https//:wusuai1995@qq.com、givingwu@gmail.com。freecodecamp China不明白API请参考MDN给出的解释个别题目没有判断函数参...

【计算机算法设计与分析】——6.4图的着色【图】

问题描述: 图着色问题(Graph Coloring Problem, GCP) 又称着色问题,是最著名的NP-完全问题之一。 数学定义:给定一个无向图G=(V, E),其中V为顶点集合,E为边集合,图着色问题即为将V分为K个颜色组,每个组形成一个独立集,即其中没有相邻的顶点。其优化版本是希望获得最小的K值。图的m-着色判定问题——给定无向连通图G和m种不同的颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色,是否有一种着色法使G中任意相邻的...

算法设计与分析第二章作业【图】

二分法思想可以用于查找和排序用于查找时要求所查找的数组有序,其基本思想是将元素大致分为两半,取中间元素与目标数据进行比较,若目标数据大于中间元素则和此数组的后半段进行比较,反之则与数组的前半段进行比较,可以看出每进行一次比较,待比较数据减少一半,其最坏时间复杂度为O(log n)例:从{5,15,28,33,39,40,58,67,70,88}查找28 用于排序时用折半查找法查找当前已经排好序的序列中的插入位置折半插入排序 R[...

《数据结构与算法分析——c语言描述》读后笔记 8【代码】【图】

二叉树表达式树的树叶是操作数(operand),比如常数或变量,而其他的节点为操作符(operator)。这里限定操作符只能为+,-,*,/四个操作符。把后缀表达式转变成表达式树:程序://expression_tree.hstruct TreeNode; typedef struct TreeNode *PtrToNode; typedef PtrToNode Tree; typedef char Type;PtrToNode CreateNode(char ch);struct TreeNode { Type Element; Tree Left; Tree Right; };//expression_tree.c#incl...

全排列的几种实现(含字典序排列算法分析)【代码】

始于一个很简单的问题:生成{0,1,2,3,...,n-1}的n!种排列,即全排列问题。下面介绍几种全排列的实现,以及探讨一下其解题思路。基于枚举/递归的方法思路:  基于枚举的方法,也可以说是基于递归的方法,此方法的思路是先将全排列问题的约束进行放松,形成一个较容易解决的新问题,解新问题,再对新问题进行约束,解出当前问题。以上全排列问题是生成{0,1,2,...,n-1}的n!个排列,隐含的一个约束是这个n个位置上的数...

算法分析中递推式的一般代数解法 张洋【代码】

http://blog.codinglabs.org/articles/linear-algebra-for-recursion.html另介绍一种算法Berlekamp-Massey算法,常简称为BM算法,是用来求解一个数列的最短线性递推式的算法。#include <bits/stdc++.h> usingnamespace std; typedef longlong ll; constdouble eps = 1e-7; constint maxn = 1e5 + 5; vector<double> ps[maxn]; int fail[maxn]; double x[maxn], delta[maxn]; int n; int pn; /* 前提:必须符合线性递推,如: fib: ...

普林斯顿公开课 算法1-1:算法分析【图】

为什么要分析算法 分析算法能够预測算法的性能,比較算法之间的优劣,保证算法的正确性,理解算法的理论基础。成功算法的样例 离散傅立叶变换,假设使用暴力方法,那么算法的复杂度是是N^2,假设使用FFT高速傅立叶变换能够实现O(N logN)复杂度 N-body模拟:使用Barnes-hut算法能够将复杂度减少到N logN 顺便发一张N-body模拟的炫图 Barnes-Hut算法示意图算法分析的步骤观察问题的特征和想到得到的结果依据观察结果提出如果使用如果...

几种线程池的实现算法分析【转载】【图】

原文地址本文内容前言线程池意义线程池技术要点小节参考源码但凡是一个框架,基本都会涉及线程池问题。虽然你可能没有直接使用,那是因为框架帮你完成了这部分工作。说,为什么需要线程池呢?试想,现在但凡是写一个服务程序,如果不采用并发或并行的方式,都有点对不起4核、8核,甚至更多的CPU内核,但是如果每次需要线程,都创建一次,这对性能的消耗,比较大,更加合适的做法是,在程序初始化时,一次性把所有线程都创建好,这样...

单层网络模型下对无监督特征学习算法的分析【图】

原文:http://blog.csdn.net/kylinxu70/article/details/18225835

算法设计和分析(Prim算法构建最小生成树)【代码】【图】

问题:给定无向图G(N,M)表明图G有N个顶点,M条边,通过Prim算法构造一个最小生成树分析:算法流程: 构造好的最小生成树就是step6运行代码:#include<cstdio> #include<string.h> #include<algorithm> #include<cmath> #include<iostream> #include<vector> #include<queue> #include<set> #include<map> #include<cctype> #include<stack> #define ios ios::sync_with_stdio(false),cin.tie(0),cout.tie(0) #define mem(a,x) m...

OpenStack_Swift源代码分析——创建Ring及加入?设备源代码算法具体分析

1 创建Ring 代码具体分析在OpenStack_Swift——Ring组织架构中我们具体分析了Ring的具体工作过程,以下就Ring中添加?设备,删除设备,已经又一次平衡的实现过程作具体的介绍。首先看RingBuilder类 def __init__(self, part_power, replicas, min_part_hours):#why 最大 2**32if part_power > 32:raise ValueError("part_power must be at most 32 (was %d)"% (part_power,))if replicas < 1:raise ValueError("replicas must be...

[转]链接分析算法之:主题敏感PageRank

原文引自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8005192,感谢 前面的讨论提到。PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主题性降低,对于不同的用户,甚至有很大的差别。例如,当搜索“苹果”时,一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息,一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧,而一个小朋友可能在找苹果的简笔画。理想情况下,应该为每个用户维护一套专用向量,但面对海量用户这种方法显然不可行。所以...